OBJETIVOS

El objetivo de esta asignatura es mostrar cómo se debe realizar un diseño de investigación que permita realizar inferencias válidas sobre la vida política y social. Para alcanzar este cometido, los estudiantes deben aprender: 1.) a formular una pregunta de investigación y traducirla en hipótesis que se puedan comprobar en la realidad; 2.) a operacionalizar esas hipótesis a través de variables e indicadores; 3.) a obtener los datos que nos permitan verificar empíricamente las hipótesis; y 4.) a analizar esos datos a través de la técnica más adecuada.

El curso se divide en dos partes. En la primera, metodológica, se reflexiona sobre la lógica de investigación en las ciencias sociales; en la segunda se profundiza en el manejo del paquete estadístico SPSS y se realiza una introducción a las técnicas cuantitativas de análisis de datos más básicas.

El curso dispone de cinco horas semanales durante dos semanas: dos dedicadas a la explicación de la teoría (partes 1 y 2) y tres a la práctica (parte 3). De todos modos, será inevitable (y aconsejable) el diálogo entre las dos ramas. Por un lado, las clases sobre los contenidos teóricos se basarán en explicaciones del profesor, con excepción de la última semana. En este caso, los alumnos (no más de cuatro) que lo deseen podrán presentar una investigación basada en la lógica inferencial que se irá desgranando a lo largo del curso: a través de la discusión entre todos los estudiantes y el profesor se revisará críticamente sus aciertos y problemas metodológicos.

Por otro, las dos primeras semanas de clases prácticas se dedicarán a familiarizarse con los conceptos básicos de la investigación en ciencias sociales. En la primera semana, el profesor presentará un trabajo propio para ilustrar la lógica de una investigación. En la segunda, se discutirá desde un punto de vista metodológico el artículo de Joan Font: "El pez grande se come al chico: las consecuencias electorales de gobernar en las CC.AA. y municipios españoles". Revista Española de Investigaciones Sociológicas, 87. 1999. Pp. 145-176. [El texto estará disponible en el Servicio de Reprografía]. A partir de la tercera semana, y hasta el final del trimestre, las clases prácticas se trasladan a las aulas de informática. Cada estudiante utilizará un ordenador para seguir las clases, basadas en el análisis de la encuesta postelectoral del CIS sobre las elecciones generales de 2004 (estudio CIS 2559) con el SPSS. Es imprescindible traer a clase el cuestionario de esta encuesta. [El cuestionario estará disponible en el Servicio de Reprografía].

TEMARIO DE LAS SESIONES TEÓRICAS 

PARTE I. LA LÓGICA DE LA INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS SOCIALES

Tema 1. Introducción
1.1. Conceptos fundamentales en la investigación en ciencias sociales.
1.2. La investigación científica en las ciencias sociales: definición y características
1.3. Principales componentes del diseño de investigación.

Tema 2. Causalidad e inferencia causal
2.1. Descripción versus explicación.
2.2. Efectos causales, mecanismos causales y correlación.
2.3. Relaciones causales versus relaciones espurias.

Tema 3. Modalidades de explicación en las ciencias sociales
3.1. La explicación estadística.
3.2. La explicación basada en las leyes de cobertura.
3.3. La explicación basada en mecanismos causales o sociales.

Tema 4. La estimación de efectos causales
4.1. Supuestos para la estimación de efectos causales.
4.2. Reglas para construir teorías causales.

Tema 5. Diseños de investigación imprecisos
5.1. Más inferencias que observaciones.
5.2. Multicolinealidad.

Tema 6. Cómo se deben seleccionar los casos u observaciones
6.1. El sesgo de selección.
6.2. La selección en función de la variable independiente.

Tema 7. Qué se debe evitar en un diseño de investigación (I)
7.1. Errores de especificación en el modelo de explicación: a.) La exclusión de variables relevantes: el sesgo. b.) La inclusión de variables irrelevantes: la ineficiencia.

Tema 8. Qué se debe evitar en un diseño de investigación (II)
8.1. La endogeneidad.
8.2. Errores de medida.

El manual de referencia para esta parte es:
LAGO, Ignacio. La lógica de la explicación en ciencias sociales: una introducción metodológica. Madrid: Alianza Editorial, 2007.

PARTE II. TÉCNICAS CUANTITATIVAS DE ANÁLISIS DE LOS DATOS: UNA INTRODUCCIÓN

Tema 9. Análisis Univariado (aplicación práctica de los conocimientos de estadística)
9.1. La lógica del SPSS: la manipulación de los datos (crear nuevas variables, recodificar variables, hacer submuestras, poner etiquetas, casos perdidos, etc.), y el análisis estadístico univariado (estadísticos descriptivos y frecuencias).
9.2. La construcción de índices, escalas y tipologías.

Tema 10. Análisis Bivariado
10.1. El análisis de varianza: hipótesis nula y alternativa, estadístico "F" e interpretación estadística y sustantiva del resultado.
10.2. Relación muestra y población: hipótesis nula y alternativa, estadístico "t" e interpretación estadística y sustantiva del resultado.
10.3. La correlación: hipótesis nula y alternativa, estadístico "t" e interpretación estadística y sustantiva del resultado.
10.4. Las tablas de contingencia: interpretación de las frecuencias observadas, las frecuencias esperadas y los residuos; interpretación de los procentajes de fila, columna y total; el estadístico "Chi2": hipótesis nula y alternativa e interpretación estadística y sustantiva del resultado.

Los manuales de referencia para esta parte son los dos libros reseñados en la bibliografía básica.

EVALUACIÓN Y PRÁCTICAS