Diplomado en Análisis Estadístico de Datos Sociales

El Diplomado en Análisis Estadístico de Datos Sociales es una introducción al análisis de datos cuantitativos, entregando los fundamentos estadísticos esenciales para el análisis descriptivo e inferencial, así como el cálculo e interpretación de modelos de regresión múltiple utilizando el software estadístico SPSS. Tiene un énfasis práctico, orientado a resolver problemas y preguntas concretas que puedan presentarse en el ámbito profesional propio de los alumnos.


Descripción

Este Diplomado en Análisis Estadístico de Datos Sociales surge ante la necesidad de formación comprensiva en análisis estadístico de datos por parte de distintos profesionales de diversas áreas, que en su quehacer profesional requieren analizar datos generados en o para sus organizaciones.

El Diplomado cubre las técnicas de análisis de datos cuantitativos más utilizadas en el área de las ciencias sociales, partiendo desde los fundamentos matemáticos y estadísticos esenciales, lo que lo hace apto para personas con todo tipo de experiencia y trayectoria en el área.

De esta manera, el Diplomado abarca los contenidos necesarios para realizar análisis inferencial de datos, abordando las técnicas de análisis más utilizadas en el área de las ciencias sociales. El Diplomado está compuesto por dos cursos: Curso Análisis de Datos Sociales y el curso de Análisis de regresión múltiple (SOL- 4005). Este último 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.

El primer curso, Análisis de Datos Sociales, cubre los fundamentos matemáticos y estadísticos esenciales para introducirse al manejo e interpretación de datos cuantitativos. Por otra parte, el curso Análisis de Regresión Múltiple entre las herramientas para diseñar, calcular e interpretar modelos de regresión múltiple utilizando variables dependientes categóricas y escalares a partir de los conocimientos adquiridos en el primer curso.

Al final del Diplomado se espera que los alumnos sepan ejecutar, analizar e interpretar técnicas de análisis de datos a partir de la estadística descriptiva e inferencial y puedan generar sus propios informes de resultados de análisis de datos cuantitativos.

Para cada tema se trabajará en ejercicios prácticos en el laboratorio de computación utilizando el software estadístico SPSS.

Dirigido a

Este diplomado constituye una especialización en análisis estadístico inferencial de datos cuantitativos, dirigida a profesionales o licenciados de diversas áreas que deseen introducirse en el análisis de datos sociales y/o que tengan necesidades de generar informes de resultados con datos en sus lugares de trabajo, así como profesionales que deseen actualizar y profundizar su formación metodológica en técnicas como el análisis de regresión múltiple.

Prerrequisitos

•    Grado académico o título profesional, obtenido en universidades chilenas o extranjeras, equivalente al grado de licenciado.
•    Antecedentes curriculares (CV).
•    Asistir a una entrevista personal realizada por el Comité Académico de Diplomados del Instituto de Sociología UC.
•    Aprobar el proceso de selección que realiza el Comité Académico del Diplomado.

Objetivo de aprendizaje
  1. Comprender los fundamentos estadísticos que hay detrás del análisis e
    interpretación de datos descriptivos e inferenciales.
  2. Aplicar técnicas para presentar resultados de datos cuantitativos de manera clara
    y comprensible. 
Desglose de cursos

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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. y 3ra. 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

María Soledad Herrera
Socióloga, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Profesora Asociada Instituto de Sociología UC.
Doctora en Sociología, Universidad Autónoma de Madrid, España.
D.E.A. en Análisis de Datos, Universidad Autónoma de Madrid, España.

Pamela Ayala
Socióloga, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Profesora Instituto de Sociología UC.
Magíster en Sociología, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Matías Bargsted
Sociólogo, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Profesor Asistente Instituto de Sociología UC.
Doctor en Ciencias Políticas, Universidad de Michigan, Estados Unidos.

Daniella Leal
Socióloga, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Profesora Instructora Instituto de Sociología UC.
Magíster en Sociología, Pontificia Universidad Católica de Chile.

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

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.

Metodología

La metodología consiste principalmente en clases expositivas donde se presentarán los fundamentos estadísticos en las distintas técnicas que se abordan en el Diplomado y se realizarán ejercicios prácticos guiados por los profesores. Además se realizarán laboratorios prácticos para ejercitarse en el cálculo, análisis de interpretación de las técnicas de análisis de datos revisadas.

Evaluación

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Requisitos de aprobación

Para aprobar el Diplomado, se requiere:

1- Asistir a un 75% de las sesiones de ambos cursos.
2- Aprobar con nota no inferior a 4.0 en una escala de 1.0 a 7.0, cada uno de los cursos de acuerdo a la siguiente ponderación:
Curso de Análisis de Datos Sociales

Controles

30%

Ejercicios

30%

Examen

40%

 Curso de Análisis de Regresión Múltiple

Controles

30%

Ejercicios

30%

Examen

40%

 El promedio final del Diplomado será el promedio de la nota final de cada curso con las siguientes ponderaciones (en una escala de 1,0 a 7,0):
Nota final Curso Análisis de Datos Sociales = 50%

Nota final Curso Análisis de Regresión Múltiple = 50%

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

Nota: Las personas que no cumplan con el requisito de aprobación no recibirán ningún tipo de certificación.

 

Bibliografía
Curso Análisis de Datos Sociales

• Babbie, E. (1996). Manual para la práctica de la investigación social. Desclée De Brouwer, Bilbao. Cap.15. “Análisis elementales”. Cap.16. “El modelo de elaboración”
• Ritchey, Ferris (2002). Estadística para las Ciencias Sociales. El potencial de la imaginación estadística. McGraw-Hill, México. Cap.7. “Uso de la teoría de la probabilidad para producir distribuciones muestrales”. Cap.8. “Estimación del parámetro usando intervalos de confianza”. Cap.9. “Comprobación de hipótesis”. Cap.10. “Pruebas de hipótesis con muestra única: establecimiento de la representatividad de las muestras”. Cap.11. “Relaciones bivariadas: prueba t para comparar las medias de dos grupos”. Cap.3. “Gráficos: una imagen dice más que mil palabras”.
• De Miguel, A. 1997. Manual del Perfecto Sociólogo. Madrid: Espasa Calpe. Cap.5. “Cómo se lee una tabla”.Cap.8. “Cómo se construye un cuadro”.

Curso Regresión Múltiple 

• Wooldridge, J. (2001). Introducción a la econometría: Un enfoque moderno. Australia, Thomsom. Parte 1 “Análisis de la regresión con datos de corte transversal”. Cap.2 “Modelo de regresión simple”. Cap.3 “Análisis de regresión múltiple: estimación”. Cap.4 “Análisis de regresión múltiple: inferencia”. Cap.7 “Análisis de regresión múltiple con información cualitativa: variables binarias (o ficticias)”. 
• Gujarati, D. (2004). Econometría. McGraw-Hill, México. Cap.1. “Naturaleza del Análisis de Regresión”. Cap.2. “Análisis de regresión con dos variables: algunas ideas básicas”. Cap.3. “Modelo de regresión con dos variables: problemas de estimación”. Cap.7. “Análisis de regresión múltiple: problemas de estimación”. Cap. 8. “Análisis de regresión múltiple: el problema de la inferencia”. Cap.9. “Modelos de regresión con variables dicotómicas”. Parte 2 “Violación de los supuestos del modelo clásico”. Cap.10. “Multicolinealidad: ¿Qué pasa si las regresoras están correlacionadas?”. Cap.11. Heteroscedasticidad: ¿Qué pasa cuando la varianza del error no es estable? Cap.13. “Diseño de modelos econométricos: especificación del modelo y prueba de diagnóstico”. 
• Knoke, Bohrnstedt y Potter (2002). Statistics for Social Data Analysis. Ithaca, F.E. Peacock Publishers. Cap.9. “Non linear and logistic regression”. 
• Agresti, Alan. (2007). Introduction to Categorical Data Analysis}. Second Edition. Wiley Series (Cap. 2, excluyendo sección 2.6; Cap. 3, pp. 68-74 y 84-90; 4 [entero])
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 a cargo de Francisca Campos al correo frcampos@uc.cl

-    Currículum vitae actualizado.
-    Copia simple de título o licenciatura  (de acuerdo a cada programa).
-    Fotocopia simple del carnet de identidad por ambos lados.

Luego será contactado, para asistir a una entrevista personal.- 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.
VACANTES:
El Diplomado tiene 15 vacantes disponibles. La actividad no se llevará a cabo con menos de 10 alumnos.

No se tramitarán postulaciones incompletas.

Importante- Sobre retiros y suspensiones-
• La coordinación del programa se reserva el derecho de suspender o reprogramar la realización de la actividad si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos o por motivos de fuerza mayor. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero a la brevedad posible con un máximo de 10 días hábiles. La devolución se efectuará con depósito en la cuenta (corriente o vista) que indique el alumno o a través de un vale vista que deberá ser retirado en cualquier sucursal del 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 valor del programa.* A las personas que se retiren una vez iniciada la actividad, se les cobrará las horas o clases cursadas o asistidas y materiales entregados a la fecha de la entrega de solicitud formal de retiro más el 10% del valor del programa*
La solicitud de retiro debe realizarse a la coordinación a cargo y hasta antes de que el 50% de la actividad se haya desarrollado (Reglamento de alumno de Educación Continua).  
En ambos casos la devolución, demorará cómo máximo 15 días hábiles y se efectuará con depósito en la cuenta (corriente o vista) que indique el alumno o a través de un vale vista que deberá ser retirado en cualquier sucursal del Banco Santander. *El 10% corresponde al uso de vacante y se calcula en base al precio publicado, no el valor final pagado.

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