MANUAL PARA EL ANÁLISIS POLÍTICO CUANTITATIVO
- Adrián Pignataro -
EXTRACTO:
[El siguiente material busca introducir, a estudiantes de ciencia política, en los métodos, modelos y técnicas de la estadística para su uso en la investigación empírica. En ese sentido, no pretende reemplazar los intereses sustantivos con herramientas analíticas, sino complementarlos, para lo cual es fundamental partir de preguntas relevantes y motivadoras, teoría clara y coherente y de un conocimiento amplio de los contextos históricos y sociales de cada objeto de investigación.
En la amplia vertiente cuantitativa, concretamente, el texto presenta métodos estadísticos clásicos o frecuentistas, excluyendo otras metodologías cuantitativas como la modelación formal, la simulación computacional y la teoría de juegos, más bien orientadas hacia la generación de teoría mediante la formalización matemática.
Se promueve un enfoque predominantemente aplicado por medio del paquete SPSS, por lo que se dejan a un lado las demostraciones matemáticas, se minimiza el número de fórmulas y simbología y se recurre continuamente a ejemplos, la mayor parte basados en datos reales de encuestas o cifras electorales e institucionales de diversos países.1 Debido a que se da un tratamiento superficial a la teoría estadística, los requisitos de conocimiento previo son escasos. Sin embargo, sí se supone un manejo básico de SPSS y de conceptos de estadística descriptiva.
El texto se organiza en tres grandes bloques. El primero introduce la investigación con orientación cuantitativa desde el punto de vista metodológico (capítulo 1) y de la teoría clásica de la inferencia estadística (capítulo 2); con base en estos conceptos, se estudian pruebas de hipótesis para dos medias (capítulo 3), para tres o más medias por medio del análisis de variancia (capítulo 4) y medidas de asociación para datos categóricos, por un lado, y continuos, por otro (capítulo 5).
Una segunda parte se dedica a los modelos de regresión, se examina el caso del modelo lineal gaussiano con un predictor (capítulo 6) o varios (capítulo 7). Para analizar variables categóricas binarias se recurre al modelo logístico (capítulo 8).
Finalmente, el tercer bloque corresponde al análisis multivariado. Entre las numerosas técnicas existentes, se presenta el análisis de conglomerados con el método aglomerante jerárquico (capítulo 9) y el análisis de factores exploratorio (capítulo 10).
Se cierra el libro con dos apéndices. El primero sugiere bibliografía útil y accesible para profundizar en los distintos temas que se introdujeron o para ahondar en otros que no se abarcaron del todo y el segundo hace una referencia a los modelos lineales generalizados como marco teórico que unifica la mayoría de los contenidos estudiados.]
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