Análisis Multivariado y Construcción de Indicadores

Este Curso aborda un conjunto de técnicas de análisis multivariadas orientadas al examen de las relaciones entre variables.


Descripción

Este Curso aborda un conjunto de técnicas de análisis multivariadas orientadas al examen de las relaciones entre variables con el objetivo de combinar variables en indicadores compuestos que resuman información cuantitativa en índices, escalas o tipologías.

Se pondrá especial énfasis en los tipos de decisiones que hay que ir resolviendo al realizar distintos tipos de análisis de datos, en función de problemas concretos. Además de aprender en qué consiste cada técnica, se harán ejercicios tanto de procesamiento de datos como de interpretación de resultados.

Para cada tema, se expondrán sus fundamentos matemáticos o estadísticos esenciales y luego, se trabajarán ejercicios prácticos en el laboratorio de computación. Se utilizará programa estadístico SPSS.

Se requiere conocimientos de estadística básica (equivalente a los contenidos del Curso “Análisis de Datos Sociales” que se dicta en esta misma unidad académica) y manejo básico del software estadístico SPSS.

Este curso es parte del Magíster en Diseño y Análisis de Encuestas Sociales del Instituto de Sociología de la Pontificia Universidad Católica de Chile y podría ser convalidado en caso que el alumno sea admitido en dicho programa de Magíster .

Dirigido a

Este curso constituye una especialización avanzada en análisis de datos sociales, dirigida a profesionales o licenciados de diversas áreas de las ciencias sociales, humanidades, comunicaciones o educación.

Prerrequisitos

-    Grado académico o título profesional, obtenido en universidades chilenas o extranjeras, equivalente al grado de licenciado que confiere la Pontificia Universidad Católica de Chile.
-    Currículum vitae con antecedentes curriculares.
-    Asistir a una entrevista personal realizada por el Comité Académico del Instituto de Sociología UC.
-    Aprobar el proceso de selección que realiza el Comité Académico.

Objetivo de aprendizaje

1.    Evaluar qué técnica de análisis estadístico multivariado resulta más pertinente utilizar ante un problema específico de análisis de datos.
2.    Comprender la lógica de construcción de índices y escalas y reglas para su interpretación.

Desglose de cursos

Curso Análisis multivariado y construcción de indicadores
Horas cronológicas: 54 horas
Horas pedagógicas: 72 horas
Créditos: 10

RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Al finalizar este curso los/las estudiantes debieran ser capaces de:

1.    Aplicar las técnicas de análisis factorial, tanto de análisis de componentes principales como de correspondencias simples y múltiples.
2.    Identificar la lógica de construcción de índices y escalas y reglas para su interpretación.
3.    Aplicar un conjunto de herramientas estadísticas de agrupación y clasificación de individuos, así como de segmentación.

CONTENIDOS
•    Análisis de correlaciones bivariadas y parciales, gráficos de dispersión.
•    Análisis de componentes principales.
•    Técnicas de construcción de índices a partir de los resultados de análisis de componentes principales.
•    Construcción, validación y chequeo de confiabilidad de escalas de actitudes.
•    Análisis de correspondencias simples y análisis de correspondencias múltiples.
•    Análisis de conglomerados.
•    Árboles de clasificación y segmentación.

METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE
La metodología consiste principalmente en clases expositivas donde se expondrán los contenidos del curso. El profesor/a contará con una presentación en PowerPoint que le permitirá reforzar los contenidos y entregar distintos ejemplos de ellos. El material del ppt será entregado a los alumnos en cada clase. Además, el profesor/a realizará ejercicios prácticos para aplicar lo aprendido en clases en modalidad de talleres que combinan conocimientos teóricos y prácticos con un énfasis en el manejo de datos, a través del programa estadístico SPSS. Se trabajará con variadas bases de datos disponibles en el ISUC, tanto generadas en investigaciones previas del Departamento de Estudios del ISUC, como de otras bases de datos, tanto nacionales como internacionales.

También, se realizarán laboratorios prácticos donde los alumnos podrán desarrollar más independientemente guías de ejercicios de procesamiento de bases de datos, quienes serán guiados por un ayudante del curso.

EVALUACIÓN DE LOS APRENDIZAJES
1.    Realización de dos ejercicios prácticos (50%).
2.    Elaboración de un informe final de resultados a partir de una base de datos (50%).

BIBLIOGRAFÍA

Bibliografía Mínima:

•    Peña, D. y J. Romo (1997). Introducción a la estadística para las ciencias sociales. Madrid; Santiago, Chile: McGraw-Hill. Cap.8. “Correlación”.
•    García Ferrando, M. (1999). Socioestadística. Introducción a la estadística en Sociología. Alianza Editorial. Punto 12.6 “Coeficientes de Correlación Parcial”.
•    Cea D’Ancona, M. A. (2002). Análisis Multivariable: Teoría y Práctica en la Investigación Social. Madrid: Síntesis. Cap.5. “Análisis Factorial”.
•    Babbie, E. (1996). Manual para la práctica de la investigación social. Desclée De Brouwer, Bilbao. Cap.7. “Inventarios, Escalas y Tipologías”.
•    Bailey, K. (1994). Typologies and Taxonomies, An introduction to classification techniques. SAGE University paper, USA.
•    Gliem, J. & R. Gliem (2003). Calculating, Interpreting and Reporting cronbach’s alpha reliability coefficient for likert-type scales
•    José Luis Gómez Llamas, Ramón Pérez Juste, Dionisio del Río Sadornil (1992). Problemas y Diseños de Investigación Resueltos. Editorial Dykinson 1992 – Madrid. Cap. “Fiabilidad, Validez y Análisis de Ítems”.
•    Bartholomew, D.; F.Steele, I.Mouestaki and J.Galbraith (2002). The analysis and interpretation of multivariate data for social scientists. Cap. 4 “Correspondence Analysis”. Pp.81 a 114.
•    Escobar, M. (2007). Análisis de segmentación: técnicas y aplicaciones de los árboles de clasificación. Cuadernos Metodológicos (39), Centro de Investigaciones Sociológicas, España.
•    Mwangi, P. (2015). Reliability and Validity Measures of Survey Instruments. United States: Createspace.
•    Cea D’Ancona, M. A. (2002). Análisis Multivariable: Teoría y Práctica en la Investigación Social. Madrid: Síntesis. Cap.3. “Análisis de Conglomerado”.
•    Cea D’Ancona, M. A. (2002). Análisis Multivariable: Teoría y Práctica en la Investigación Social. Madrid: Síntesis. Cap.6. “Ecuaciones Estructurales”.

Bibliografía Complementaria sobre ejemplos de artículos de validación de indicadores:

•    Cid, P., et al. (2010). "Validación de la escala de autoeficacia general en Chile." Revista Médica de Chile 138: 551-557.
•    De Jong Gierveld, J., y Van Tilburg, T. (2006). A 6-item scale for overall, emotional, and social loneliness: confirmatory tests on survey data. Research on Aging, 28, 582-598.
•    Hoyl, T., Valenzuela, E., y Marín, P. (2000). Depresión en el adulto mayor: evaluación preliminar de la efectividad, como instrumento de tamizaje, de la versión de 5 ítems de la Escala de Depresión Geriátrica. Revista Médica de Chile, 128(11), 1199-1204
•    Hughes, M., Waite, L., Hawkley, L., y Cacioppo, J. (2004). A short scale for measuring loneliness in large surveys. Research on Aging, 26(6), 655-672.

Equipo Docente

JEFE DE PROGRAMA
María Soledad Herrera Ponce
Socióloga y Licenciada en Sociología (Pontificia Universidad Católica de Chile), Diploma de Estudios Avanzados en Análisis de Datos y Doctora en Sociología de la Universidad Autónoma de Madrid. Actualmente se desempeña como Directora del Instituto de Sociología y es profesora asociada de jornada completa en el ISUC. Dicta las cátedras de análisis de datos y metodología de la investigación en pregrado, y de metodología avanzada y estudios de población en el programa de Magister del ISUC. Ha dirigido y participado en varios estudios, principalmente cuantitativos, en el Departamento de Estudios Sociológicos del ISUC, con gran experiencia tanto en el levantamiento de datos a través de encuestas como en el análisis de dichos datos, aplicando técnicas desde las más simples (análisis descriptivo)
a las más complejas (análisis multivariable). Tiene una vasta experiencia en el análisis de datos con información secundaria proveniente tanto de bases nacionales (Encuestas Casen, Censos Nacionales) como internacionales (Encuesta Mundial de Valores).
Ha participado en varios proyectos Fondecyt y consultorías a CEPAL relacionadas con envejecimiento, estando a cargo de la 1ra., 2da., 3ra. y 4ª. Encuesta Nacional de Calidad de Vida en la Vejez; ha sido coinvestigadora de la versión chilena del proyecto WIP internacional, sobre uso de internet a nivel de las personas, y del proyecto BIT internacional sobre uso de tecnologías de información y comunicación en las empresas.
Ha participado también en consultorías sobre elaboración y validación de grandes encuestas nacionales, como la Primera Encuesta Nacional de Cultura Científica (Conycit), Encuesta Nacional de Calidad de Vida (Encavi), Encuesta Nacional de Dependencia en Adultos Mayores.

EQUIPO DOCENTE
Consuelo Cheix
Socióloga, Pontificia Universidad Católica de Chile
Profesora Instituto de Sociología UC
Magíster en Sociología, Pontificia Universidad Católica de Chile.

M. Soledad Herrera
Socióloga, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Profesor Asociado Instituto de Sociología PUC
Doctor en Sociología, Universidad Autónoma de Madrid, España.
D.E.A. en Análisis de Datos, Universidad Autónoma de Madrid, España.

Además se incorporarán al equipo uno o dos ayudantes que guiarán las sesiones de laboratorio de los días sábados y asistirán a los docentes durante algunas de las clases.

Requisitos de aprobación

Para aprobar el curso, se requiere:

1.    Asistir a un 75% de las sesiones.
2.    Aprobar con nota no inferior a 4.0 en una escala de 1.0 a 7.0, de acuerdo a la siguiente ponderación:

Curso: Análisis Multivariado y Construcción de Indicadores

Ejercicios    50%
Examen    50%

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un Diploma y Certificado de aprobación otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.

El alumno que no cumpla con una de estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.

Proceso de Admisión

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación ubicada al lado derecho de esta página web. Un correo de confirmación solicitará enviar los siguientes documentos a la coordinación:

• Curriculum Vitae actualizado.
• Fotocopia simple del Certificado de Título o licenciatura.
• Carta de declaración de intenciones que fundamente la postulación al programa.

Las postulaciones son desde el 6 de noviembre de 2017 hasta el 31 de enero de 2018 o hasta completar las vacantes.

- El postulante será contactado para asistir a una entrevista personal con el Comité Académico de Diplomados del Instituto de Sociología UC.
- Las postulaciones son hasta una semana antes del inicio del Diplomado/Curso o hasta completar las vacantes.
- No se aceptarán postulaciones incompletas.
- El postular no asegura el cupo, una vez aceptado en el programa, se debe cancelar el valor para estar matriculado.

• El Programa se reserva el derecho de suspender la realización del diplomado/curso si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero en un plazo aproximado de 10 días hábiles con un vale vista que deberá ser retirado en el  Banco Santander.
• A las personas matriculadas que se retiren de la actividad antes de la fecha de inicio, se les devolverá el total pagado menos el 10% del total del arancel. A las personas que se retiren  una vez iniciado el programa por motivos de fuerza mayor, se les cobrarán las horas cursadas hasta la fecha  de la  entrega de solicitud formal de retiro más el 10% del valor total del programa. En ambos casos la devolución demorará 15 días hábiles y se efectuará a través de un vale vista que deberá ser retirado en el  Banco Santander.

imagen
SOLICITAR MÁS INFORMACIÓN
ACTIVIDAD NO DISPONIBLE
PARA INSCRIPCIÓN

POR FAVOR DÉJENOS SU CONSULTA
Y LO CONTACTAREMOS
DESCARGAR PROGRAMA


Otros programas que pueden ser de su interés

Diplomado en Procesamiento y Análisis de Datos Sociales

Procesamiento Avanzado de Bases de Datos

Análisis de Datos Sociales
IMPORTANTE : Politicas de privacidad

El sitio de educación continua UC utiliza cookies.

Las cookies son pequeños archivos que son transferidos a su dispositivo (Computadora o móvil) y que permanecen ahí por una duración de tiempo limitada, para ayudar a personalizar la experiencia de uso del sitio web y la publicidad que verá de los productos que este ofrece.
Educación continua UC utiliza tanto cookies propias como de terceros.

Particularmente el sitio utiliza cookies para habilitar las funcionalidades de remarketing de Google AdWords y retargeting de Facebook Exchange, para así realizar campañas personalizadas de anuncios en línea, para aquellas personas que han visitado el sitio web. Por tanto si navega por nuestro sitio web, es probable que luego vea anuncios de nuestra empresa en otros sitios que visite.

Si no desea que se muestren esos anuncios o que se almacenen datos sobre su actividad en nuestro sitio web, puede configurar su navegador, para dejar de aceptar cookies o para que le avise antes de aceptar una cookie de los sitios web que visite. Adicionalmente para el caso particular de Adwords, puede inhabilitar el uso de estas cookies mediante el Administrador de Preferencias de Anuncios de Google.