Este curso tiene como objetivo introducir a los y las estudiantes en el uso de los modelos de regresión multinivel (o modelo de efectos mixtos) para variables dependientes continuas y categóricas. Los modelos multinivel son una estrategia metodológica empleada en el análisis de datos anidados, es decir, datos que tienen una estructura jerárquica organizada en distintos niveles de agrupación (por ejemplo, los individuos que habitan en unidades comunales, estudiantes que pertenecen a distintas salas de clases, o unidades medidas en varios momentos en el tiempo). Para el caso de las ciencias sociales los modelos multinivel ofrecen la posibilidad de incorporar atributos individuales y contextuales a la hora de analizar los comportamientos sociales, algo que adolecen los métodos tradicionales como la regresión lineal o ANOVA.

El curso revisará los fundamentos básicos del análisis de datos multinivel para identificar estructuras jerárquicas a nivel conceptual y estadístico, implementar análisis descriptivos, modelar mediante la estimación de parámetros con su respectiva inferencia y discutir la limitación de estos modelos. El curso se caracteriza por su marcado énfasis teórico-práctico, orientado al desarrollo de competencias técnicas para el análisis cuantitativo de fenómenos sociales con estructura jerárquica. Para esto se usarán varios paquetes estadísticos disponibles en la plataforma computacional R. El curso sigue un esquema de trabajo basado en el desarrollo de clases expositivas, laboratorios de computación y el desarrollo de requerimientos de investigación.

Al finalizar el curso lo/as estudiantes serán capaces de:

1. Identificar estructuras de datos jerárquicas a nivel conceptual y estadístico.
2. Realizar análisis descriptivos para estructuras de datos jerárquicas.
3. Evaluar la atingencia del modelo multinivel para estructuras de datos jerárquicas versus otras estrategias tradicionales para responder a preguntas de investigación en ciencias sociales.
4. Comprender los fundamentos teóricos y estadísticos del modelo de regresión multinivel.
5. Estimar modelos de regresión multinivel a nivel computacional.
6. Reportar, interpretar y discutir los resultados del modelo de regresión multinivel bajo un problema de estudio.
7. Evaluar la idoneidad y los supuestos estadísticos de los modelos de regresión multinivel.
8. Implementar modelos de regresión multinivel para variables dependientes numéricas y categóricas.

1. Introducción al análisis de datos multinivel.
2. Modelo de regresión multinivel (2 niveles).
3. Centrado de variables.
4. Inferencia estadística, ajuste y especificaciones del modelo.
5. Supuestos paramétricos.

1. Estudiantes de postgrado en ciencias sociales y afines

El curso está pensado para estudiantes que se están formando en áreas como:

• Sociología
• Ciencia política
• Psicología
• Trabajo social
• Educación
• Salud pública
• Economía aplicada

Especialmente si están desarrollando investigaciones cuantitativas que involucran datos jerárquicos o anidados.

2. Investigadores en formación

Personas que están llevando adelante tesis de magíster o doctorado, o proyectos de investigación en donde se requiere analizar fenómenos sociales considerando múltiples niveles de análisis (por ejemplo, individuos dentro de contextos comunitarios o institucionales).

3. Usuarios con conocimientos previos en análisis cuantitativo

Se espera que los y las participantes tengan familiaridad con:

• Modelos de regresión lineal
• Estadística inferencial
• Algún grado de experiencia previa con R o disposición para aprender a usarlo

Esto se debe a que el curso incluye análisis prácticos en R, y se enfoca no sólo en los fundamentos teóricos sino en el desarrollo de competencias técnicas aplicadas.

4. Profesionales que analizan datos jerárquicos

También es útil para quienes, desde espacios como consultorías, organismos públicos o centros de estudios, trabajan con encuestas u otras bases de datos que tienen estructuras anidadas (por ejemplo: alumnos por colegio, trabajadores por empresa, personas por comuna).

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$220.000

El programa se reserva el derecho de suspender su apertura en caso de no contar con el mínimo de estudiantes requeridos.