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Programa

CURSO		:	METODOS CUANTITATIVOS DE INVESTIGACION EN EDUCACION
TRADUCCION	:	QUANTITATIVE METHODS IN EDUCATION RESEARCH
SIGLA		:	EDU4046
CRÉDITOS 	:	15 UC / 9 SCT 
MODULOS		:	3	
REQUISITOS	:	EDU4045 
RESTRICCIONES	:	Postgrado 
CONECTOR	:	Y
CARACTER	:	Minimo 
TIPO		:	Catedra
CALIFICACION	:	Estandar (calificacion de 1.0 a 7.0) 
PALABRAS CLAVE	:	Investigacion educacional, cuantitativa, metodologias multivariadas
NIVEL FORMATIVO	:	Doctorado



I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO

Los estudiantes podran comprender, aplicar e interpretar metodologias de analisis de datos univariadas y multivariadas en el area de la educacion, asi como seleccionar y evaluar criticamente el uso de estos metodos en investigaciones cientificas. Adicionalmente, los estudiantes seran capaces de usar de forma eficiente el paquete estadistico R para implementar diferentes analisis, evaluando su pertinencia segun los analisis realizados. Al finalizar este curso, se espera tambien que el alumno de doctorado sea capaz de analizar y evaluar investigaciones educacionales, considerando la coherencia interna, la adecuacion de los procedimientos y metodos utilizados.


II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE 

1.Aplicar sus conocimientos sobre la naturaleza multivariada del fenomeno educativo al dise?o de investigaciones.
2.Seleccionar dise?os de investigacion cuantitativa apropiados a problemas educacionales abordados desde un enfoque multivariado.
3.Aplicar tecnicas de analisis de datos e interpretar sus resultados en diferentes tipos de dise?os de investigacion multivariados.
4.Evaluar investigaciones educacionales, considerando la coherencia interna, la adecuacion de los procedimientos y metodos y el ajuste a los criterios de validez interna y externa.
5.Dise?ar un proyecto de investigacion en todas sus etapas, que aborde un fenomeno educativo multivariado.
6.Utilizar de manera eficiente software de analisis estadistico R.


III.CONTENIDOS

1.Modelos correlacionales basicos y avanzados
	1.1.Regresion multiple:  mediacion e interaccion
	1.2.Modelos jerarquicos o multinivel: datos anidados
	1.3.Modelos de cambio
	1.4.Modelo de medicion
	1.5.Modelo de ecuaciones estructurales

2.Causalidad
	2.1.Propensity Score
	2.2.Regresion discontinua
	2.3.Dif en Dif.


IV.ESTRATEGIAS METODOLOGICAS

La metodologia incluye la exposicion y discusion de temas a cargo del docente y de los participantes. En las sesiones de clases se analizaran investigaciones cuantitativas sobre fenomenos educativos publicadas en revistas indexadas. El trabajo de taller contempla el trabajo practico con analisis de datos e interpretacion de resultados.


V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS 

-Talleres de aplicacion: desarrollo e interpretacion de resultados				30%	
-Presentacion de articulos para evaluar investigaciones educacionales				20%	
-Trabajo de dise?o, analisis e interpretacion de una pregunta de investigacion (oral y escrito)	50%


VI.BIBLIOGRAFIA

-Barron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1173-1182.
-Berner, H., Cooper, R., Guzman, M. y Guzman, N. (2009). Anexo metodologia evaluacion de impacto. Santiago, Chile: Division Control de Gestion.
-Finch, W. H., Bolin, J. E., & Kelley, K. (2014). Multilevel modeling using R (Chapter 3, Fitting two-level models in R, pp. 55-65). London: CRC Press. 
-Gujarati, D., & Porter, D. (2010). Basic econometrics. New York: McGraw-Hill.
-Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (2000). Analisis multivariante (Capitulo 11, Modelos de ecuaciones estructurales). Madrid: Prentice Hall.
-Hayes, A. F. (2018). Introduction to mediation, moderation and conditional process analysis (Chapter 4, 7). New York: The Guilford Press.
-Hox, J. (2002). Multilevel analysis. Techniques and applications (Chapter 1, Introduction to multilevel analysis; Chapter 2, The basic two-level model). Mahwah, NJ.: Lawrence Erlbaum. 
-Huck, S. W. (2012). Bivariate, multiple and logistic regression. En S. W. Huck (Ed.), Reading statistics and research (6th ed., pp. 367-403). Boston, MA: Pearson Education.
-Ma, X., Ma, L., & Bradley, K. D. (2008). Using multilevel modeling to investigate school effects. En A. O?Connell, & D. B. McCoach (Eds.), Multilevel modelling of educational data (pp. 59-110, Chapter 3). Charlotte, NC: IAP.
-O?Connell, A., & Amico, R. (2010) Logistic regression. En G. R. Hancock, & R. O. Mueller (Eds.), The reviewer?s guide to quantitative methods in the social sciences (pp. 221-239). New York, NY: Routledge.
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-Package `lme4? (2019). Linear mixed-effects models using 'Eigen' and S4 [Paquete estadistico]. Recuperado de https://cran.r-project.org/web/packages/lme4/lme4.pdf
-Santelices, M. V., Catalan, X., Kruger, D., & Horn, C. (2015). Determinants of persistence and the role of financial aid: Lessons from Chile. Higher Education, 71(3), 323-342.
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