Este curso é o segundo na sequência e métodos no programa de pós-graduação do Departamento de Ciência Política da UFMG. A disciplina visa apresentar abordagens distintas e complementares para a condução de pesquisas empíricas e teóricas na área de ciência política. O curso está organizado em dois blocos independentes, mas que se somam na exposição de técnicas com larga aplicação nas ciências sociais. O foco do curso é treinar discentes de pós-graduação a se tornarem pesquisadores autônomos.
Nosso objetivo é entender como usar análise quantitativa para testar argumentos baseados em evidências nos estudos de ciência política. Nosso foco é em regressão multivariada aplicando mínimos quadrados ordinários (MQO), incluindo uma introdução a modelos não-lineares com resultados binários. Os tópicos que iremos abordar incluem desenho de pesquisa, teste de hipóteses, viés de variável omitida, erro de mensuração, missing data, diagnósticos e tópicos relacionados à especificação do modelo. Ao longo do semestre, discutiremos esses tópicos e aplicaremos tais ferramentas para entender problemas reais da ciência política, tanto em classe como em exercícios e projetos.
Até o final do semestre você deverá ser capaz de...
- Compreender como elaborar argumentos baseados em dados;
- Interpretar os resultados da análise de regressão multivariada e de diversas abordagens qualitativas de compreensão da realidade sócio-política;
- Diagnosticar problemas relacionados à integridade dos dados e especificação do modelo, assim como entender os limites das abordagens quanti e qualitativas;
- Identificar possíveis desafios para tirar conclusões de resultados estatísticos ou de resultados de análise qualitativa;
- Usar softwares como o R para realizar análises estatísticas básicas.
PRÉ-REQUISITOS
Este curso destina-se a estudantes nos programas de Mestrado e Doutorado do programa de pós-graduação do Departamento de Ciência Política da UFMG. Ter feito Metodologia 1 é o pré-requisito formal para este curso. A familiaridade com conceitos substantivos em ciência política é altamente desejável, mas não é necessário.
AVALIAÇÕES
- Participação: 5% - Exercícios: 45%
LIVRO DE REFERÊNCIA
Michael A. Bailey. Real Stats: Using Econometrics for Political Science and Public Policy. Oxford University Press. 1st edition.
LIVROS RECOMENDADOS
Jeffrey M. Wooldridge. Introduction to Econometrics: A Modern Approach. Cengage Learning. 5th edition.
Neil Weiss. Introductory Statistics. Pearson. 9th edition.
Jane Miller. The Chicago Guide to Writing about Multivariate Analysis. 2nd edition.
EXERCÍCIOS
Os exercícios serão publicados na página do curso pelo menos uma semana antes da data de entrega. Também publicaremos quaisquer dados necessários para realizar os exercícios no Moodle. Teremos três exercícios ao longo do semestre. Eles serão avaliados como completos / parciais / incompletos. Para ganhar o crédito total, você deve mostrar evidências convincentes de esforço para resolver cada problema completamente.
Esses exercícios são a parte mais importante do curso - estatística é uma disciplina que só se aprende fazendo. Comece a trabalhar nos exercícios assim que eles estiverem disponíveis. Você pode trabalhar em grupos, mas cada pessoa deve enviar seu exercício individualmente. Note que o estudo em grupo pode ser uma excelente maneira de aprender estatística, mas você deve colocar o esforço adequado para entender completamente o material; simplesmente aparecer para fazer os exercícios em grupo sem ter revisado e trabalhado os problemas anteriormente não vai te ajudar muito. Depois que os exercícios forem entregues, discutiremos alguns problemas durante a aula.
PARTICIPAÇÃO
Para ganhar crédito total por participação, você deve completar as leituras necessárias antes de cada aula, chegar à sala de aula no horário e ativamente participar durante a aula. Formular e preparar perguntas antes da aula é fundamental para compreender conceitos estatísticos. Fazer perguntas na aula também ajuda a manter o curso no ritmo certo. Se alguns tópicos levantam muitas questões, reduziremos a velocidade para garantir que estamos revisando conceitos de forma completa e eficaz; se alguns tópicos parecem relativamente simples, iremos acelerar o ritmo. Finalmente, seja respeitoso com seus colegas de classe, desligando seus celulares durante a aula. Se você não conseguir participar da aula em qualquer semana, você deve me avisar por e-mail com antecedência.
CRONOGRAMA
Abaixo, apresentamos o cronograma do curso e as leituras recomendadas para cada aula.