FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES
Carrera de Sociología

TÉCNICAS AVANZADAS DE INVESTIGACIÓN Y ANÁLISIS MULTIVARIADO DE DATOS
SEMINARIO DE INVESTIGACIÓN (CÓDIGO 50 L)
Titular: Agustín Salvia

CRONOGRAMA DE CLASES

MÓDULO 1 – Problemas, Hipótesis y Análisis de Datos Herramientas Básicas de la Investigación Estadística.
Contenidos Mínimos •Presentación del Seminario. Objetivos, metodología de trabajo. Evaluación. Introducción al SPSS.
•El proceso de investigación. Invariantes y condicionantes
Clase Nº 1 Presentación del Seminario.
Introducción al SPSS: las distintas pantallas, noción de matriz de datos, comandos básicos.
Clase Nº 2 El proceso de investigación como espiral continúo de asociación conceptual. El dato y su construcción. El método de la ciencia. La sucesión y superación de teorías y la refutación del dato. Criterios de causalidad, precisión, parsimonia y generalización.
Modelos descriptivos, experimentales y cuasi-experimentales, estadísticos. Modelos diacrónicos y sincrónicos.
Relación entre el problema de investigación, la unidad de análisis, el diseño, los procedimientos y las técnicas.
BibliografíaCortés, Fernando y R. M. Rubalcava (1991): Consideraciones sobre el uso de la Estadística en ciencias sociales: estar a la moda o pensar un poco. CES, El Colegio de México, México.
Kish, L. Diseño estadístico para la investigación, Cap. 1 (págs. 1-30). España: Siglo XXI Editores, 1995.
Salvia, A. (1997): "Presentación: Acerca del método y el proceso de investigación social", en Hacia una “estética plural” en la Investigación social. Carrera de sociología. Facultad de Ciencias Sociales. Oficina de Publicaciones del CBC. Universidad de Buenos Aires.*
Teóricos 5 y 6 (“El proceso de investigación” partes 1 y 2), http://www.catedras.fsoc.uba.ar/salvia/catedra/series/x2.htm *
MÓDULO 2 – Análisis de Tablas de Contingencia y Coeficientes de Asociación
Contenidos Mínimos •Análisis Multivariados de Datos: Modelo de Covarianza de Lazarsfeld
•Aplicación y manejo de SPSS-WIN.
Clase Nº 3 El análisis de asociación. Construcción de tablas de contingencia (TABLAS). Pruebas de hipótesis. Independencia estadística (chi cuadrado).
Análisis mulitivariado. El modelo de Lazarsfeld. Fundamentos. La interpretación teórica y estadística de los resultados. Interpretación del “orden” de las variables, la idea de tiempo teórico.
BibliografíaCortés, F. y R. M. Rubalcava (1987): Métodos estadísticos aplicados a la investigación en ciencias sociales. Análisis de asociación. El Colegio de México, CES, México. Caps. II y III.
Diez Medrano, J., “Métodos de análisis causal” (Cap. 2 Y 3), Cuadernos Metodológicos 3 / CIS, Madrid.
Philipp, E. y Drake, I. (1997): “Condiciones de vida familiares y trabajo femenino” en Hacia una “estética plural” en la investigación social. Carrera de Sociología. Facultad de Ciencias Sociales. Oficina de Publicaciones del CBC. UBA, 1997.*
Clase Nº 4 Aplicación del análisis multivariado, Modelo de Lazarsfeld: pruebas para la incorporación de variable/s de control a una tabla de contingencia bivariada (TABLAS). Ensayo y error. Construcción de la formula de covarianzas. Lectura y análisis práctico de los resultados.
BibliografíaCortés, F. y R. M. Rubalcava (1987): Métodos estadísticos aplicados a la investigación en ciencias sociales. Análisis de asociación. El Colegio de México, CES, México. Caps. II y III.
Ferrand Aranaz, M.: Spss para Windows. Programación y análisis estadístico. McGraw-Hill. España. Cap. VII
Lazarsfeld, P. (1997): La interpretación de las relaciones estadísticas como propiedad de investigación. El rol de las variables-test en Hacia una “estética plural” en la investigación social. Carrera de Sociología. Facultad de Ciencias Sociales. Oficina de Publicaciones del CBC. UBA, 1997.*
Maletta, H: “Análisis estadístico de hipótesis y modelos”. Departamento de Computación para ciencias sociales. USAL.
Clase Nº 5 Ejercitación práctica: Ejercicios con el SPSS. Elaboración e interpretación estadística y teórica de la aplicación de los modelos Lazarsfeld
BibliografíaFerrand Aranaz, Magdalena : Spss para Windows. Programación y análisis estadístico. McGraw-Hill. España. Cap. VII
MÓDULO 3 – Análisis de Modelos Explicativos-Predictivos Lineales y Logísticos (Aplicación de Técnicas de Regresión)
MODELOS DE REGRESIÓN LINEA SIMPLE Y MÚLTIPLE
Contenidos Mínimos •Explicaciones Estadísticas a través de Modelos de Regresión Lineal
Clase Nº 6 Introducción a los modelos de regresión. Hipótesis lineales. Ajuste estadístico a condiciones métricas y no métricas. Análisis de correlación entre pares de variables. Condiciones y supuestos.
Clase Nº 7 El modelo de regresión lineal simple. La ecuación de la recta de regresión. Graficación del modelo. Estimación de parámetros y análisis de residuos a través del método de mínimos cuadrados. Análisis de la Varianza (ANOVA). Control de sesgos y transformación de variables. Interpretación teórica y estadística de los resultados. Precondiciones y alcances de la técnica.

La regresión lineal múltiple. Condiciones y supuestos. Coeficientes de correlación parcial. Análisis e interpretación de los estadísticos de regresión. Predicciones y bondad de ajuste de los modelos. Uso y conversión de variables Dummy. Fundamentos: interpretación teórica y estadística de los resultados. Precondiciones y alcances de la técnica.
Clase Nº 8 Ejercitación práctica: Aplicaciones. Lectura y análisis de resultados. Interpretación teórica de los resultados obtenidos.
BibliografíaLuque Martinez , Teodoro: Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados. Caps. VI y X.

• Ferrand Aranaz, Magdalena : Spss para Windows. Programación y análisis estadístico. McGraw-Hill. España. Cap. XIII
MODELOS DE REGRESIÓN LOGÍSTICA
Contenidos Mínimos •Explicaciones Estadísticas a partir de Modelos Logísticos
Clase Nº 9 Hipótesis no lineales. Modelos logit para variables categoriales. La regresión logística. Ajuste de modelos. Bondad de Ajuste. Coeficientes de correlación logístico. Estadístico Wald. Razón de momios. Estimación de parámetros. Estimación de probabilidades. Interpretación de estadísticos.
Bibliografía• García B, y de Oliveira O. (1992) “Recesión económica y cambio en los determinantes del trabajo femenino” en Revista Ciencia Nº 43. México.
• Luque Martinez, T.: Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados. Caps. X.
• Salvia, A. y Miranda, A (2003).: “¿Trabajar, estudiar o dejar pasar el tiempo? Cambios en las Condiciones de vida de los Jóvenes del GBA.” Documentos de Trabajo. Serie Jóvenes Investigadores-1. FLACSO.*
• Salvia, Comas, Stefani (2007) Ganadores y perdedores en los mercados de trabajo en la Argentina Post Devaluación. En Revista Lavboratorio año VIII N° 21, Verano 2007*.
• Salvia, Tuñón (2006) Jóvenes excluidos y políticas fallidas de inserción laboral e inclusión social.*
Clase N° 10 Ejercitación práctica: Aplicación de los modelos de regresión logística a un ejercicio práctico (estudio de estática comparativa). Análisis de resultados. Ejercitación.
BibliografíaFerrand Aranaz, Magdalena: Spss para Windows. Programación y análisis estadístico. McGraw-Hill. España. Cap. XIII
ELABORACIÓN DE INFORME FINAL
Contenidos Mínimos Elaboración y presentación de Informe Final de Investigación – Cierre del Curso
Clase Nº 11 a 13 Apoyo a la elaboración del Informe Final de Investigación
EntregaEntrega de informe de investigación en la 2da fecha de exámenes regulares.