Investigación Cuantitativa

 
 
1. Nombre del Curso:  Seminario de Investigación Cuantitativa
2. Área de Formación: Formación Básica Común Obligatoria
3. Carga Horaria Semanal: 6 horas
4. Total de créditos: 10 Créditos
 
5. Presentación del Curso

El presente seminario está diseñado de tal forma que los alumnos de doctorado adquieran las herramientas cuantitativas necesarias tanto para el desarrollo metodológico de su tesis doctoral como también para desarrollar capacidades críticas en temas cuantitativos relacionados con la instigación educativa. El curso se ubica en un nivel intermedio de estadística. En él se prevé incluir técnicas de análisis estadístico, análisis y manejo de bases de datos y análisis econométrico. Un agregado al curso de estadística es la inclusión del análisis de la aplicación de dichas herramientas en problemas académicos relacionados con el tema de educación. De tal manera que durante el curso se realizarán una serie de replicas de investigaciones académicas.
 
El énfasis de este curso es en cuestiones de aplicabilidad de los métodos cuantitativos a problemas académicos más que en presentaciones teóricas de dichas herramientas. Al finalizar el curso, los estudiantes deberán de ser capaces de decidir, con respecto a sus respectivos problemas a investigar, el diseño y las herramientas cuantitativas apropiadas para la operacionalización de sus respectivas hipótesis de trabajo. Adicionalmente, el curso ofrece sesiones en donde se utilizará el programa estadístico SPSS para el proceso y análisis de datos.
 
El curso consiste en 16 sesiones de 6 horas cada una.
 
6. Objetivos del seminario:
Entre los objetivos del seminario doctoral se encuentran los siguientes:

  • Desarrollar en los estudiantes del doctorado capacidad de análisis e interpretación
  • Formar habilidades para que el estudiante sea capaz de manejar datos provenientes de diversas fuentes, censos, encuestas nacionales, encuestas específicas
  • Desarrollar capacidades para seleccionar y preparar información relevante para efectuar análisis en temas relacionados a la educación
  • Formar habilidades para que el estudiante use eficientemente los distintos modelos estadísticos: estadística descriptiva, análisis de varianza, regresión lineal, modelos probabilísticos.

 
7. Contenidos Temáticos:

  1. Presentación
  2. Estadística descriptiva: repaso y homologación de conocimientos generales
  3. Organización y manejo de datos
  4. Búsqueda de fuentes de datos para la investigación en temas educación
  5. Pruebas de hipótesis
  6. Análisis de varianza (oneway y anova)
  7. Muestreo
  8. Primera evaluación y entrega del primer trabajo
  9. Diseño de cuestionario y formulación de preguntas
  10. Captura y limpieza de datos
  11. Regresión lineal simple
  12. Creación de indicadores
  13. Modelos probabilísticos: Logit y Probit
  14. Aplicación de un modelo probabilístico en el área de educación
  15. Evaluación cuantitativa de las políticas educativas
  16. Segunda evaluación y entrega del segundo trabajo

 
8. Conocimientos, aptitudes, actitudes, capacidades, habilidades y valores que los estudiantes deberán adquirir durante el desarrollo del curso:

Construcción del Conocimiento

Al finalizar el curso se espera que los estudiantes:
• Comprendan los fundamentos de la estadística descriptiva y del manejo de datos
• Analizen los modelos estadísticos de investigaciones publicadas en revistas internacionales
• Apliquen modelos estadísticos en la investigación educativa a través del uso de TIC.
• Construyan métodos estadísticos acordes a las problematizaciones teóricas en investigaciones educativas.
• Comprendan y apliquen modelos probabilísticos en el contexto de la investigación educativa.
 
Adquisición de Habilidades

• Desarrollar el análisis e interpretación de datos estadísticos a través del uso de TIC.
• Gestionar y organizar datos provenientes de diversas fuentes de información.
• Seleccionar y preparar información cuantitativa para su posterior integración en trabajos de investigación.
• Dominar el uso del software SPSS y Excel como apoyo al analisis y selección de información.
• Comprender reportes de investigación cuantitativa en idioma inglés.
 
Actitudes y Valores

• Aplicar el método científico en la búsqueda y generación del conocimiento (veracidad), y respetar el trabajo intelectual de otros.
• Considerar aspectos éticos en los ensayos y trabajos desarrollar.
• Valorar objetivamente el trabajo y opiniones de sus colegas (respeto y tolerancia).
• Valorar el uso de las tecnologías de información en el análisis de datos cuantitativos.
• Aprender de la crítica y criticar en forma constructiva (tolerancia).
 
 
9. Criterios de Evaluación
La forma propuesta de evaluación es mediante dos ensayos, dos exámenes y un trabajo final. La extensión de los ensayos será no mayor a 4,000 palabras, en tanto que la del trabajo final será de un máximo de 7,000. El objetivo de los trabajos es el fomentar en el estudiante la habilidad para expresar en forma escrita los resultados de la aplicación de métodos cuantitativos. En este sentido, NO SE TOLERARÁ EL PLAGIO de ideas sean publicadas formalmente o en documentos de trabajo, ni la colusión.
 
La estructura de los ensayos (1 y 2) se propone sea la siguiente:

  • Titulo
  • Introducción
  • Problema a desarrollar
  • Desarrollo
  • Conclusión
  • Bibliografía

 
En tanto que la estructura del trabajo final se espera sea:

  • Titulo
  • Introducción
  • Problema
  • Discusión teórica
  • Métodos
  • Datos
  • Resultados
  • Discusión de resultados
  • Conclusiones
  • Bibliografía

 
Se espera que el trabajo final sea una primera aproximación al tema de tesis, el cual el estudiante irá desarrollando a lo largo del semestre. Los porcentajes propuestos para cada uno de los aspectos a calificar son los siguientes:
Ensayo 1 10%
Ensayo 2 10%
Examen 1 25%
Examen 2 25%
Trabajo final 30%
Total 100%
 
10. Bibliografía
Bibliografía básica:

  • Banerjee, A. V. Cole, S., Duflo, E. & Linden, L. (2007). Remedying education: evidence from two randomized experiments in India. Quarterly Journal of Economics, 122 (3), 1235-1264.
  • Basu, K. & Foster, J. (1998). On measuring literacy. Economic Journal, 108 (451), 1733-1749.
  • Bryman, A. (2008). Social Research Methods. Oxford: Oxford University Press.
  • Cortés, F. (1987). La insoportable levedad del dato. Estudios Demográficos y Urbanos, 2 (3), 389-411.
  • De Vaus, D. (2002). Surveys in social research. Australia: Taylor & Francis Group.
  • Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS. London: Sage.
  • Greene, W. H. (2011). Econometric analysis. New Jersey: Prentice Hall.
  • Grosh, M. & Glewwe, P. (2000). Designing Household Surveys for Developing Countries: lessons from 15 Years of the living Standards Measurement Surveys. Washington, D. C. International Bank for Reconstruction and Development, The World Bank.
  • Gujarati, D. (2010). Econometría. Mexico: Mcgraw Hill.
  • Lalande, R. J. (1986). Evaluating the econometric evaluations of training programs with experimental data. The American Econometric Review, 76(4), 604-62
  • Levin, R. & Rubin, D. (2010). Estadística para administración y economía. México: Pearson.
  • Poate, C. & Daplyn, P. (1993). Data for Agrarian Development. New York: Cambridge University Press.
  • Spiegel, M. & Srinivasan, R. (2007). Probabilidad y estadística. México D.F.: McGraw-Hill. (Capítulo 9)
  • Valdez, X. (2011). The impact of child labour and sibling composition on school grade distortion in Mexican children living in Urban areas, 1987-2002. University of East Anglia, Reino Unido (Capítulo de tesis doctoral).

 
Bibliografía complementaria:

  • Dubois, J-L. (1992). Think before Measuring: Methodological Innovations for Data Collection & Analysis of Statistical Data, SDA Working Paper No 7, World Bank, Washington.
  • Gibson, J. (2001). Literacy and intrahousehold externalities. World Development, 29 (1), 155-166.
  • Hamilton, M. & Barton, D. (2000). The International Adult Literacy Survey: What Does It Really Measure? International Journal Of Education, 46 (5), 377-389.
  • Healey, J.F. (1999). Statistics for Survey Research. London: Wadsworth.
  • Levy, S. & Lemeshaw, S. (1991). Sampling of Populations: Methods and Applications, New York: John Wiley and Sons.
  • Mikkelsen, B. (2005). Methods for Development Work and Research: A New Guide for Practitioners. New Delhi: Sage.
  • Pratt, B. & Loizos, P. (1992). Choosing Research Methods: Data Collection for Development Workers. Oxfam: Oxford.
  • Pritchett, L. (2008). The Policy Irrelevance of Economics of Education: is "Normative as Positive" just Useless, or is it Worse? Cambridge, Mass.: Harvard University, Harvard Kennedy School.
  • Ravallion, M. (2001). The Mystery of the Vanishing Benefits: An Introduction to Impact Evaluation. World Bank Economic Review , 15 (1),115-140.
  • Ravallion, M. (2009). Evaluation in the Practice of Development. World Bank Research Observer. 24 (1), 29-53.
  • Scheyvens, R. & Storey, D., eds., (2003). Development fieldwork: a practical guide, London: Page Publications.
  • Treiman, D.J. (2009). Quantitative data analysis: Doing social research to test ideas. California: John Wiley and Sons.
  • Unesco (2005). Literacy For Life: The Education For All Global Monitoring Report. Unesco, Paris.

 
11. Materiales de apoyo
1) Software propuesto a utilizarse a lo largo del curso:

  • Hojas de cálculo: Excel
  • Paquetes estadísticos: SPSS
  • Diseño de muestra: CsPro (Census and Survey Processing System)
  • Captura de datos: Data Entry (spss)

 
2) Bases de datos electrónicas:

  • Encuestas de Evaluación de Oportunidades:

http://evaluacion.oportunidades.gob.mx:8010/es/

  • Encuestas de Empleo:

http://www.inegi.org.mx/est/contenidos/Proyectos/encuestas/hogares/historicas/eneu/Default.aspx
 

  • Encuestas de Ingresos y Gastos:

http://www.inegi.org.mx/est/contenidos/Proyectos/Encuestas/Hogares/regulares/Enigh/default.aspx
 

  • Muestras del Censo:

http://www.inegi.org.mx/est/contenidos/Proyectos/ccpv/default.aspx
 
3) Tutoriales de apoyo en línea:
Publicación FAO, capítulo sobre 'questionnaire design' On-line:
http://www.fao.org/docrep/W3241E/w3241e05.htm
http://www.statpac.com/surveys
http://www.census.gov/ipc/www/cspro/index.html