Seminario de Investigación económica

Universidad Autónoma de Santo Domingo (UASD)
Facultad de Ciencias Económicas y Sociales
Escuela de Economía
                                                                                                                   
Programa de clases - 2022-2
 
Asignatura: Seminario de Investigación económica
Prof.: Nerys Ramírez Mordán
Software: R, R-studio
Basado en 16 semanas de clases

La idea del curso es desarrollar habilidades estadísticas elementales para el desarrollo de la investigación, además de crear un pensamiento crítico de cara a los resultados obtenidos, en función del tipo de datos y las peculiaridades de la investigación económica. En segundo lugar, se introducen los diseños de investigación y las herramientas ligada a la inferencia estadística y el análisis de datos. Finalmente, al tener una batería de pruebas estadísticas, desarrolladas en un programa flexible como R (r-studio), se muestra como estructurar el trabajo de investigación y presentarlo de forma que se comunique el mensaje fundamental por medio de una estructura clara y estandarizada.

Programa del curso

Parte I. Causalidad y análisis de independencia estadística  

Clase 0. Peculiaridades de la investigación económica a partir de la forma 
Clase 1. Contrafactuales y esperanzas condicionales (regresión e independencia)

Clase R. Introducción a R* (YouTube)

               Operadores lógicos en R* (pdf)
Clase 2. [R] Análisis de independencia en R: media condicional, correlación y regresión 
Clase 3. [R] Test de hipótesis: inferencia y análisis de independencia

               Repaso teoría [pdf]

Clase 4. Análisis residual (E[u|x]=E[u])y sesgo por variables omitidas
Clase 5. Ejercicios de clase
Clase 6. Parcial 1 [viernes 30 de septiembre]

script de clases: 1 | 2 | 3

Ejercicios propuestos: 1 | 2 | 3 | 4 | 5

Lecturas recomendadas y referencias parte I

-         - Dennis W.; Richard L.; William M., (2010). Estadística matemática con aplicaciones.
- Friedman, M., (1958). La metodología de la Economía positiva.
- Wooldridge, J., (2012). Econometría introductoria: un enfoque moderno. Mason, Ohio. Cengage Learning.

Parte II. Diseño de la investigación y análisis de datos en R 

Clase 10. Tipos y diseños de la investigación

Clase 11. Diseños cuasi experimentales y análisis de politicas públicas en R

Clase 12. Análisis de datos: elementales (dplyr, select, group_by)

Clase 13. Análisis de datos: datos relacionales (reshape, pivot)

Clase 14. Análisis de datos: valores perdidos e imputación

Clase 15. Análisis de datos: atípicos y análisis de distribuciones

Clase 16. Análisis de datos: funciones vectorizadas (nest, map, apply)

Nota: clase R = clase de repaso. * = clase no impartida, solo se remite material para estudio particular.

[script y bases de datos] 

Calificaciones: 2022-2