Libro: Métodos Cuantitativos de Investigación para Ciencias Políticas, Políticas Públicas y Administración Pública (Jenkins-Smith et al.)
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El enfoque de este libro es el uso de métodos de investigación cuantitativos para probar hipótesis y construir teoría en ciencias políticas, políticas públicas y administración pública. Está diseñado para cursos de pregrado avanzado, o cursos introductorios e intermedios de nivel graduado. La primera parte del libro introduce el método científico, luego abarca el diseño de la investigación, la medición, la estadística descriptiva, la probabilidad, la inferencia y las medidas básicas de asociación. La segunda parte del libro abarca la regresión lineal bivariada y múltiple utilizando los mínimos cuadrados ordinarios, el cálculo y el álgebra matricial que son necesarios para comprender la regresión lineal bivariada y múltiple, los supuestos que subyacen a estos métodos, y luego proporciona una breve introducción a modelos lineales generalizados. El libro abarca plenamente las filosofías de acceso abierto y de código abierto. El libro está disponible gratuitamente en el repositorio SHAREOK; está escrito en archivos R Markdown que están disponibles en un repositorio público de GitHub; utiliza y enseña R y RStudio para el análisis de datos, visualización y gestión de datos; y utiliza datos de encuestas disponibles públicamente (del Meso-Scale Integrated Socio- red geográfica) para ilustrar conceptos y métodos importantes. ¡Animamos a los estudiantes a descargar los datos, replicar los ejemplos y explorar más a fondo! También animamos a los instructores a descargar los archivos R Markdown y modificar el texto para su uso en diferentes cursos.
- Front Matter
- Materia Frontal
- 1: Teorías y Ciencias Sociales
- 2: Diseño de investigación
- 3: Exploración y visualización de datos
- 4: Probabilidad
- 5: Interferencia
- 6: Asociación de Variables
- 7: La lógica de la estimación de mínimos cuadrados ordinarios
- 8: Estimación lineal y minimización de errores
- 9: Prueba de Hipótesis BiVariada y Ajuste del Modelo
- 10: Supuestos de OLS y diagnóstico de regresión simple
- 11: Introducción a la Regresión Múltiple
- 12: La lógica de la regresión múltiple
- 13: Regresión múltiple y construcción de modelos
- 14: Temas en Regresión Múltiple
- 15: El arte del diagnóstico de regresión
- 16: Regresión Logit
- 17: Apéndice- R Básico
- Back Matter
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