Diplomado en Procesamiento y análisis de datos sociales (en R)

Estudia en la Universidad N°1 de habla hispana en Latinoamérica 2024 por QS World University Rankings

Acerca del programa:

El Diplomado es una introducción al análisis de datos cuantitativos en Stata y al procesamiento de datos utilizando el software estadístico R.


Dirigido a:

El Diplomado está dirigido a profesionales o licenciados de diversas áreas de las ciencias sociales, humanidades, comunicaciones o educación, que deseen introducirse en el análisis de datos sociales, que necesitan realizar procesamientos de primera mano de diversas bases de datos de encuestas y/o que tengan necesidades de generar informes de resultados con datos que se generen en sus lugares de trabajo.


Jefe de Programa

Pamela Ayala

Socióloga, Magíster y Doctora en Sociología de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Académica del Instituto de Sociología UC. Realiza cursos de Análisis de datos en el pregrado de Sociología. Su investigación se centra en las áreas de Estratificación Social, Formación Inicial Docente, y Sociología de la Educación.

Equipo Docente

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Sebastián Rojas

Sociólogo, Pontificia Universidad Católica de Chile. Magíster en Sociología, Pontificia Universidad Católica de Chile. Analista de investigación social en el Ministerio de Desarrollo Social.

Mauricio Bucca

Sociólogo, Pontificia Universidad Católica de Chile. Doctor en Sociología, Universidad de Cornell Profesor Instituto de Sociología UC.

Pamela Ayala

Socióloga, Pontificia Universidad Católica de Chile. Doctor en Sociología, Pontificia Universidad Católica de Chile. Profesora Instituto de Sociología UC.

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

Descripción

Este Diplomado en Procesamiento y Análisis de Datos Sociales constituye una introducción al análisis de datos cuantitativos en Stata 16 (el valor del diplomado incluye licencia Stata 16 por 6 meses) y un manejo avanzado de procesamiento de datos de encuestas utilizando el software estadístico R.

El Diplomado cubre las técnicas de análisis de datos más utilizadas en el área de las ciencias sociales y tiene una metodología eminentemente práctica, orientada a resolver problemas y preguntas sociológicas concretas. Para cada tema, se expondrán sus fundamentos matemáticos o estadísticos esenciales y luego se trabajarán ejercicios prácticos.

Al final del Diplomado se espera que los alumnos estén en condiciones de procesar bases de datos, crear y analizar tablas con dos o más variables, calcular e interpretar intervalos de confianza para promedios o proporciones, calcular pruebas de hipótesis que den cuenta de relaciones entre dos variables, y elaborar informes de resultados de manera sintética y clara.  

Este diplomado se impartirá en modalidad en 2023 on line – clases en vivo, es decir, clases sincrónicas vía plataforma zoom. Además, se integran horas de clases asincrónicas, a través de videocápsulas grabadas, para administración por parte de los y las estudiantes. Para este 2023, se incluirán algunas horas de actividades presenciales o en formato híbrido.

Requisitos de Ingreso

  • Grado académico o título profesional obtenido en universidades chilenas o extranjeras.
  • Currículum vitae con antecedentes curriculares.

Objetivos de Aprendizaje

  • Comprender los fundamentos estadísticos que hay detrás del análisis e interpretación de datos descriptivos e inferenciales.
  • Aplicar un procesamiento avanzado de bases de datos para el análisis estadístico de éstos, utilizando el programa R. 

Desglose de cursos

Curso análisis de datos sociales

Social Data Analysis Course

Horas cronológicas: 54 horas

Horas pedagógicas: 72 horas

Créditos: 10

Resultados de aprendizaje

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

  • Identificar los fundamentos estadísticos que hay detrás del análisis e interpretación de datos descriptivos.
  • Practicar la estadística inferencial, en la estimación de intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.
  • Construir y leer tablas de resultados.
  • Presentar resultados de datos cuantitativos de manera clara y comprensible.
  • Conocer maneras de presentar resultados de datos cuantitativos de manera clara y comprensible.

 Contenidos

  • Análisis de datos descriptivos: medidas de tendencia central, de dispersión y de distribuciones univariadas; creación, análisis e interpretación de tablas con dos o más variables.
  • Inferencia estadística: conceptos; estimación de intervalos de confianza para medias y proporciones; pruebas de hipótesis de medias y proporciones para una y dos muestras; coeficiente chi-cuadrado.
  • Presentación de informes de resultados, creación de gráficos.

Metodología de enseñanza y aprendizaje

La metodología consiste principalmente en clases on line – clases en vivo donde se expondrán los contenidos del curso. Se realizarán clases teóricas que se complementarán con clases prácticas, las que tendrán un énfasis en el manejo de datos, a través del programa estadístico STATA. También, se sumarán realizarán clases asincrónicas, mediante cápsulas informativas pregrabadas que permitirán complementar los contenidos del curso.

Evaluación de los aprendizajes

  • Realización de dos controles cortos de media hora al inicio de algunas clases (30%)
  • Realización de dos ejercicios prácticos a realizarse en el plazo de una semana (30%)
  • Un examen final (40%).

Bibliografía

  • 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 procesamiento avanzado de bases de datos

Advanced Processing of Databases Course

Horas cronológicas: 54 horas

Horas pedagógicas: 72 horas

Créditos: 10

Resultados de aprendizaje

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

  • Verificar calidad de bases de datos secundarias provenientes de encuestas
  • Desarrollar destrezas en la creación y procesamiento avanzado de bases de datos para el análisis estadístico de éstos, utilizando software estadístico.
  • Construir de variables complejas combinando variables provenientes de distintas bases de datos y/o de distintas unidades de análisis.
  • Determinar las fortalezas y debilidades de las principales encuestas disponibles para analizar en y/o sobre Chile.
  • Analizar y discutir acerca de los principales desafíos éticos que implica el trabajo con bases de datos secundarias.

 Contenidos

  • Construcción de bases de datos utilizando software estadístico R.
  • Identificación de unidad de análisis y selección de la más adecuada frente a distintos tipos de demandas de información. Filtro de casos y agregar datos.
  • Homologación de casos para la construcción de bases de datos longitudinales tipo panel, así como para la construcción de bases de datos agregadas.
  • Homologación de variables para la construcción de bases de datos longitudinales tipo tendencia.
  • Revisión de las principales bases de datos de encuestas disponibles de manera gratuita en y/o sobre Chile.
  • Principales desafíos éticos que implica el trabajo con bases de datos secundarias.

Metodología de enseñanza y aprendizaje

La metodología consiste principalmente en clases on line – clases en vivo donde se expondrán los contenidos del curso. Se realizarán clases teóricas que se complementarán con clases prácticas, las que tendrán un énfasis en el manejo de datos, a través del programa R. También, se sumarán realizarán clases asincrónicas, mediante cápsulas informativas pregrabadas que permitirán complementar los contenidos del curso.

Evaluación de los aprendizajes

  • Realización de tres ejercicios prácticos (60%).
  • Un examen final (40%).

Bibliografía mínima:

  • Duncan, G.; Elliot, M.; Salazar, J. (2011). Statistical Confidentiality Principles and Practice. New York: Springer. ISBN 978-1-4419-7801-1 e-ISBN 978-1-4419-7802-8 DOI 10.1007/978-1-4419-7802-8. Pp.1-47.

 Complementaria:

  • Couper, M., Singer, E., Conrad, F., and Groves,R. (2008), "Risk of disclosure, Perceptions of Risk, and Concerns about Privacy and Confidentiality as Factors in Survey Participation.", Journal of Official Statistics, 24, pp. 255-275.
  • Doyle, P., Lane, J., Theeuwes, J., and Zayatz, L. (2001), Confidentiality, Disclosure, and Data Access: Theory and Practical Applications for Statistical Agencies, Amsterdam: North-Holland.
  • Fienberg, S.E. (1994). Conflicts Between the Needs for Access to Statistical Information and Demands for Confidentiality.. Journal of Official Statistics10.2 (Jun 1994): 115-132.

Requisitos Aprobación

Para aprobar el Diplomado, se requiere:

  • Conectarse vía plataforma zoom a un 75% de las sesiones de ambos cursos.
  • 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: Análisis de datos sociales

Controles 30%

Ejercicios 30%

Examen 40%

Curso: Procesamiento avanzado de bases de datos

Ejercicios 60%

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 Procesamiento Avanzado de Bases de Datos = 50%

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado digital 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 que se encuentra al costado derecho de esta página web  y enviar los siguientes documentos al momento de la postulación o de manera posterior a la coordinación a cargo:  

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

Con el objetivo de brindar las condiciones y asistencia adecuadas, invitamos a personas con discapacidad física, motriz, sensorial (visual o auditiva) u otra, a dar aviso de esto durante el proceso de postulación.

El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.

No se tramitarán postulaciones incompletas.

Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula.


Fechas disponibles

Los detalles del programa pueden variar en cada fecha de edición

Fecha Horario Lugar Valor
6 mayo 2024 - 28 noviembre 2024 Curso 1: Lunes y miércoles de 18 a 20 horas. Curso 2: Martes y jueves 18 a 20 horas $1.890.000 Ver más

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