Trabajos

El curso tendrá tres instancias de evaluación (fechas en pestaña de planificación):

La nota ponderada de las evaluaciones equivaldrá al 60% de la nota del curso y el examen final al 40% restante.

Pauta de trabajo grupal

Objetivo general

Aplicar los contenidos del curso a una temática de interés en formato de artículo de investigación breve.

Sobre los temas y datos

De modo de lograr una mayor colaboración desde el equipo docente a sus trabajos, sugerimos desarrollar los siguientes temas:

  • Desigualdad social, educación cívica, justicia distributiva, opinión pública
  • Estratificación social, política educativa, sociología política
  • Economía laboral, relaciones laborales, acción colectiva y condiciones de empleo

Los datos a utilizar corresponden a bases de datos secundarias que coincidan con los temas de interés del grupo. Algunas sugeridas son:

Modalidad de trabajo y asesorías

  • Trabajo de carácter grupal
    • N° integrantes: 5 estudiantes. Solo excepcional y justificadamente podrán ser de 4.
  • Inscripción de temas
    • Debe realizarse a principios de Mayo vía U-Cursos
    • El documento debe indicar claramente integrantes, correo, tema y base de datos a utilizar

Entregas

Este trabajo posee dos entregas, tal como se señala en el programa del curso

  • Informe 1 (avance): Su formato es de un borrador de la entrega final. La idea es avanzar en todas las secciones, incluyendo la temática general a abordar así como también datos y variables en la sección de métodos, y análisis descriptivos. El énfasis en esta primera entrega se encuentra en el planteamiento de las hipótesis y el modelo de regresión asociado. Incluye estimar el modelo de regresión múltiple y su interpretación (total máximo 2000 palabras)

    • Consideraciones: En el caso de los trabajos donde la variable dependiente sea dicotómica, para esta primera entrega la estimación puede ser realizada preliminarmente con regresión lineal, y para la segunda se espera estimación con regresión logística

  • Informe 2 (final): Su formato es de artículo/ reporte breve de investigación. En esta entrega se corrigen aspectos del Informe 2, junto con profundizar en el chequeo de supuestos, casos influyentes, interacciones. Aquellos grupos que trabajen con una variable dependiente continua deberán realizar además al menos una estimación de regresión logística (y su correspondiente interpretación) con la variable dependiente dicotomizada (total máximo 3.500 palabras).

Secciones del trabajo

  1. Título: Breve, lo principal es hacer alusión al objeto central de estudio (variable dependiente) (0,5 pto)

  2. Resumen/Abstract (250 palabras), incluye: problema/pregunta, objetivo, datos (y N), resultado principal. (0,5 pto)

  3. Introducción: definición de la problemática a abordar, su relevancia y principales conceptos (500 palabras). (2 puntos, 1 por la definición del problema y pregunta, y 1 por la definición conceptual)

  • En este apartado es importante considerar:

    • Relevancia del tema de investigación
    • Relevancia del problema de investigación: además de que el “tema” pueda ser relevante (ej: aumento de desigualdad económica, disminución de niveles de participación), la relevancia del problema se refiere a cuál es el aporte distintivo de este estudio desde una perspectiva académica y disciplinar (sociología).
    • Precisar el concepto central que se va a investigar: Ejemplo “vamos a estudiar participación informal, entendiendo por ello la frecuencia de participación en actividades como marchas, boycotts y en redes sociales”.
    • Precisar argumento / hipótesis central “proponemos que a medida que aumenta el nivel de contactos con identificación política de izquierda, aumenta la participación política informal”
    • El resto de la introducción usualmente se divide en dos secciones, que también son referidas como marco teórico, marco referencial, revisión bibliográfica, etc. Título sugerido: antecedentes conceptuales y empíricos
      • El primer apartado corresponde al objeto central de estudio o explanandum (variable dependiente), donde se profundiza en su origen y definición, y se revisan las principales investigaciones que se asocian a este concepto. (+/- 5 referencias)
      • El segundo apartado corresponde a los conceptos que intentan explicar las las variaciones en el objeto de estudio o explanans, y en los cuales se basan las hipótesis. Se revisan en orden de relevancia. (+/- 5 referencias)

  1. Objetivos / hipótesis (alrededor de 3) (250 palabras) (1 punto)

  2. Metodología: datos (no olvidar número de casos), variables y métodos (500 palabras). (3 puntos, uno por cada subsección)

  • Esta sección también incluye una tabla de descriptivos básicos, y una descripción detallada de la operacionalización y medición de las variables.
  • Sobre la selección de la variable dependiente: por definición la variable dependiente en regresión múltiple OLS es continua. Escalas tipo likert pueden ser utilizadas en casos justificados y también teniendo en cuenta su variabilidad (si muchos casos se acumulan en pocas categorías la varianza va a ser pequeña, menos posibilidades de covarianza, y por tanto baja probabilidad de encontrar efectos significativos).
  1. Análisis (1500 palabras) (6 puntos)
  • La sección de análisis sigue la lógica del trabajo anterior: análisis descriptivo y luego análisis de modelos de regresión
  • Comenzar con análisis descriptivo uni y bivariado, nubes de puntos, tabla de correlaciones (1 punto).
  • Introducción del sentido de los modelos en relación a las hipótesis (1 punto)
  • Presentación de la(s) tabla(s) (2 puntos)
  • Interpretación (4 puntos).
  • sobre número de predictores: al menos tres

  1. Discusión de los resultados, con énfasis en la relación entre variable dependiente e independientes, limitaciones, posibles estudios futuros. (500 palabras) (2 puntos)

  2. Video-cápsula de presentación del trabajo: video de máximo 5 minutos donde se presente resumidamente el trabajo de investigación (3 puntos)

Actualización: también existe la alternativa de realizar un poster en lugar del video, los detalles para cada uno de los formatos en este link

Formato

  • (R)Markdown: se recomienda su uso pues facilita la integración y reproducibilidad de los análisis en R.

    • Podrán encontrar una guía básica para el uso de (R)Markdown
    • En sus proyectos de RStudio Cloud pondrán encontrar una plantilla para realizar el trabajo en este formato para el informe final (disponible próximamente aquí).

  • Formato Tradicional: archivo .pdf en tamaño carta, letra Times New Roman, tamaño 12, interlineado 1,5, márgenes normales (2,5 cm superior e inferior, 3 cm derecho e izquierdo).

  • Referencias: APA 6ta Edición o ASA

  • Tablas de calidad: orientarse por formato APA (líneas horizontales y señalando fuente).

Modalidad de entrega

En la sección de tareas de UCursos. Se debe adjuntar un archivo comprimido con los siguientes elementos:

  1. Base de datos original y procesada

  2. Código de preparación y de análisis

  3. Documento del trabajo (que puede ser un archivo RMarkdown o Word)

El documento del trabajo debe ser ingresado además por Turnitin, se enviará link en la fecha de entrega para esto.

Recomendaciones para el trabajo

Escritura académica

A poner énfasis especialmente en informe 2

  • el foco de este enforme es la aplicación de regresión múltiple como herramienta de análisis multivariado a un problema sustantivo de investigación. Por lo tanto, en el análisis se debe enfatizar qué sucede con los predictores en presencia de otros predictores, y en la argumentación esto se relaciona con qué sucede con mi factor explicativo central en presencia de otros factores explicativos

  • en relación con lo anterior, se sugiere argumentar en base a una tesis central (ejemplo: influencia de educación en ingreso), luego agregar otros posibles factores explicativos que podrían estar afectando esta relación. No se recomienda presentar un “paquete” de factores explicativos (ej: cómo influye sexo, educación y edad en ingreso), sino jerarquizarlos.

  • los conceptos centrales deben estar en las hipótesis y también luego operacionalizarse en variables. No presentar variables que no se relacionen con los conceptos centrales de la argumentación (a menos que solo sean variables de control).

  • recordar que el control estadístico es algo que se aplica a todos los predictores del modelo, es decir, vía parcialización al ser una regresión múltiple. No confundir con “variables de control”, que son variables que se pueden sumar al modelo sin necesidad de hipótesis sustantivas y por lo tanto sin un énfasis relevante en la interpretación.

  • recordar que la tabla de univariados corresponde a sección de variables, no de análisis

  • en la sección de metodología se debe presentar un apartado de métodos, donde se describa el método de estimación (ej: regresión múltiple por mínimos cuadrados ordinarios) así como la lógica de presentación de modelos

  • si hay muchos casos perdidos (mas de un tercio de datos originales), explicar claramente a qué se debe esta pérdida. Existe la posiblidad de recuperar casos perdidos de predictores categóricos (o recodificados a categóricos) agregando una categoría adicional de perdidos. Esto se explica en la guía de índices y transformación de variables.

  • interpretación de hipótesis e inferencia: las hipótesis nunca se comprueban o se descartan, solo se puede hablar de que existe o no existe evidencia a favor de la hipótesis planteada. Recordar: la ausencia de evidencia no es evidencia de ausencia.

  • evitar términos técnicos estadísticos (ej: correlación ) antes de la sección de metodología

  • existen algunas dificultades en el tratamiento de algunas variables como la de ingreso.

  • mantener coherencia entre factores explicativos, hipótesis, descripción de variables, incorporación en el modelo, discusión, ojalá siempre en el mismo orden