CURSO: ANALISIS DE DATOS LONGITUDINALES I TRADUCCION: LONGITUDINAL DATA ANALYSIS I SIGLO: SOL4036 CREDITOS: 5 UC MODULOS: 2 CARACTER: Optativo TIPO: Catedra CALIFICACION: Estandar DISCIPLINA: Sociologia PALABRAS CLAVE: Analisis longitudinal, Efectos fijos y aleatorios, Estudios panel NIVEL FORMATIVO: Magister I. DESCRIPCIÓN DEL CURSO Este curso presenta los conceptos fundamentales del analisis de datos para individuos que han sido observados de forma sistematica durante un periodo de tiempo y revisa las metodologias mas relevantes para describir y modelar este tipo de datos con el fin de obtener informacion valiosa acerca del comportamiento de los individuos. Mediante ejemplos aplicados, el estudiante podra conocer las bondades de este tipo de modelos y podra responder preguntas de investigacion acerca del comportamiento de los individuos en diferentes puntos del tiempo, asi como el cambio de su estructura en el tiempo. II. OBJETIVOS DE APRENDIZAJE -Distinguir los principales esquemas de datos longitudinales y su aplicacion en encuestas y estudios. -Diferenciar entre los modelos de efectos fijos y aleatorios y su importancia en el analisis de los datos longitudinales. -Aplicar las principales metodologias de analisis estadistico con variables de naturaleza continua y discreta en la modelacion de datos. -Ajustar modelos multinivel mediante el reconocimiento del anidamiento para datos de naturaleza jerarquica. -Emplear modelos basicos de analisis de impacto de intervenciones sociales en datos con estructura longitudinal. III. CONTENIDOS 1.Revision de aplicaciones reales de encuestas y estudios longitudinales. 2.El modelo de regresion lineal. 3.El modelo de regresion con intercepto y pendiente aleatoria. 4.Modelos multinivel. 5.Modelos para variables categoricas medidas en el tiempo. 6.Validacion de supuestos en los modelos 7.Modelo de diferencias en diferencias IV. METODOLOGIA PARA EL APRENDIZAJE -Clases expositivas. -Discusion de textos y ejemplos de encuestas longitudinales relevantes. -Trabajos aplicados y breves presentaciones en clase de los estudiantes. V. EVALUACION DE APRENDIZAJES -Tareas : 60% -Trabajo Final: 40% A medida que el curso se desarrolle, el estudiante debera hacer entrega de las tareas que el profesor establezca en clase. Estas corresponderan con la resolucion practica de ejercicios aplicados a datos y la interpretacion de los hallazgos obtenidos. El trabajo final consistira en analizar un estudio longitudinal, modelando una variable que responda a una pregunta de investigacion sobre el nivel de la variable en un punto del tiempo y la evolucion de la estructura durante la medicion. Se incentivara el uso de datos nacionales disponibles en forma de encuestas o registros. Tanto las tareas como el trabajo final seran desarrollados fuera del aula y el tiempo de entrega sera acordado en clase. VI. BIBLIOGRAFIA Minima Andress, H. J., K. Golsch y A. W. Schmidt (2013), Applied Panel Data Analysis for Economic and Social Surveys. Springer. Gelman, A y Hill, J. (2012). Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Cambridge University Press. Angrist, J. y S. J. Pischke (2009). Mostly Harmless Econometrics. Princeton: Princeton University Press. Liu, X. (2015). Methods and applications of longitudinal data analysis. Elsevier. Complementaria Menard, S. (Ed.). (2007). Handbook of longitudinal research: Design, measurement, and analysis. Elsevier.Wooldridge, Jeffrey. (2001). Econometric Analysis of Cross Section & Panel Data. The MIT. Frees, E. W. (2004). Longitudinal and panel data: analysis and applications in the social sciences. Cambridge University Press. Hand, D. J. (2017). Practical longitudinal data analysis. Routledge. PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE INSTITUTO DE SOCIOLOGIA / Enero 2019