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Academic Year/course: 2020/21

33189 - QUANTITATIVE TECHNIQUES FOR RESEARCH IN POLITICAL SCIENCE

This is a non-sworn translation intended to provide students with information about the course

Information of the subject

Code - Course title:

33189 - QUANTITATIVE TECHNIQUES FOR RESEARCH IN POLITICAL SCIENCE

Degree:

720 -
737 -

Faculty:

102 - Facultad de Derecho

Academic year:

2020/21

1. Course details

1.1. Content area

Quantitative Techniques for research in Political Science

1.2. Course nature

Optional

1.3. Course level

Máster (EQF/MECU 7)

1.4. Year of study

737 - : 2
720 - : 1

1.5. Semester

Second semester

1.6. ECTS Credit allotment

6.0

1.7. Language of instruction

Spanish and English

1.8. Prerequisites

No prerequisites

1.9. Recommendations

1.10. Minimum attendance requirement

Attendance at class is mandatory.

Tutorships: Fridays 13:30-14:30 during the teaching period, with previous appointment by mail.

1.11. Subject coordinator/s

Andres Alejandro Santana Leitner

https://autoservicio.uam.es/paginas-blancas/

1.12. Coordinator of other university

1.13. Competences and learning outcomes

1.13.1. Competences

1. General competences:

G1. Ability to analyze and synthesize complex and extensive information.
G2. Ability to identify the main ideas of a written text or oral presentation.
G4. Ability to solve problems and make decisions autonomously.
G5. Ability to relate theory to concrete situations in the real world.
G6. Ability to work as part of a team.
G7. Ability to apply the concepts, theories, or models related to the area of study to other contexts.
G8. Ability to make sound and reasoned judgments, using the language of the study area

2. Basic competences:

B1. Ability to communicate orally and in public in a correct, clear, and reasoned way in English and, where appropriate, in Spanish.
B2. Ability to communicate in writing in a correct, clear and reasoned manner, respecting the formal rules of a scientific text, in English, and where appropriate, in Spanish.
B4. Ability to search, select, and analyze information from different sources in English and, where appropriate, in Spanish.
B6. Ability to interpret analysis of relatively complex data.

3. Specific competences:

E1. Knowledge of the main theories and approaches of Political Science and Administration Science and their application in different investigations.
E4. Knowledge of the current state of front-line research in Political Science and ability to make a critical assessment of it.
E5. A developed critical spirit that allows students to put forward arguments and make reasoned judgments about the quality of research in their area of study.
E6. An understanding of the behavior and political and democratic attitudes of citizens and political actors, as well as their relational dynamics.
E7. Knowledge of the economic, social, and political reality related to political processes.
E8. knowledge of the institutions and decision-making processes within the framework of the European Union, as well as the values of peace, democracy and human rights from which they originated.
E9. Knowledge of the different techniques of quantitative data analysis used in Political Science
E19. Ability to apply both theoretical and technical knowledge learned to real situations, either in the development of the research activity, or in the development of other professional activities
E20. Ability to identify which professional positions are appropriate to their training and their qualities
E21. Ability to communicate with experts in a certain activity - researchers or others - within the study area.

1.13.2. Learning outcomes

G2. Ability to identify the main ideas of a written text or oral presentation.
G4. Ability to solve problems and make decisions autonomously.
G6. Ability to work as part of a team.
B1. Ability to communicate orally and in public in a correct, clear and reasoned way in English and, where appropriate, in Spanish.
B2. Ability to communicate in writing in a correct, clear, reasoned manner and respecting the formal rules of a scientific text, in English and, where appropriate, in Spanishç
E6. An understanding of the behavior and political and democratic attitudes of citizens and political actors, as well as their relational dynamics
E7. Knowledge of the economic, social, and political reality related to political processes.
E8. Knowledge of the institutions and decision-making processes within the framework of the European Union, as well as the values of peace, democracy, and human rights from which they originated.
E9. Knowledge of the different techniques of quantitative data analysis used in Political Science.

1.13.3. Course objectives

1.14. Course contents

The goal of the subject is to strengthen knowledge in quantitative research methods and data analysis by using specialized statistical packages (like STATA) to carry out empirical analyses in the Pol Science realm. The program will consider the selection and evaluation of the most adequate techniques for each situation, the discussion of polemical issues related to data analysis, the interpretation of academic works that analyze data empirically, and especially, the testing of hypotheses and the drawing of statistical inferences. An important part of the lessons will consist in the analysis of survey data in the PC labs. The details of the programme will be shared in Moodle by the lecturer, as well as the specific programme arranged for each year. In doing this, they may consider the students’ profile, interests, background knowledge, and preferences, as well as their own preferences. Taking the former into account, the programme will include a selection of the topics listed below. (The list is designed to provide a general orientation and may be supplemented with related topics)

INTRODUCTORY BLOCK: 1) Goals of the analysis of empirical data. Types of analysis and types of data; 2) Introduction to the analysis of data with a specialist statistical package, such as STATA; 3) Univariate descriptive analysis with a specialist statistical package; 4) Multivariate descriptive analysis of quantitative, qualitative, and mixed variables with a specialist statistical package.

INTERMEDIATE BLOCK: 1) The logic of causal analysis in the social sciences, 2) Ordinary least squares regression analysis with a specialist statistical package; 3) Binary logistic regression with a specialist statistical package; 4) Estimation of marginal effects with a specialist statistical package.

ADVANCED BLOCK AND APPLIED TOPICS OF DATA ANALYSIS: 1) Ordinal logistic regression with a specialist statistical package; 2) Multinomial logistic regression with a specialist statistical package; 3) Multilevel regression with a specialist statistical package: multilevel ordinary least square, binary logistic, and ordinal logistic mixed effects models with fixed and random effects; 4) Use of weights in statistical analysis. Theory and practice with a specialist statistical package; 5) Evaluation and characteristics of a database lacking weights and the creation of own weights for the database; 6) Using a specialist statistical package for the presentation of professional-looking tables of regression results; 7) Using a specialist statistical package for the presentation of professional-looking tables of descriptive statistics; 8) Introduction to the use of loops with a specialist statistical package; 9) Using a specialist statistical package to create robots for the automatized retrieval of information available in web pages and their systematization in datasets; 10) analysis of sufficient and necessary conditions of low-N databases with a specialist statistical package; 11) multidimensional scaling, principal components analyses, parallel analyses, and factor analyses to reduce the dimensionality of a battery of variables; 12) retrieval of the information stored after an analysis using a specialist statistical package, and use of such information in subsequent analysis.

1.15. Course bibliography

The reading list will be made available in Moodle.

2. Teaching-and-learning methodologies and student workload

2.1. Contact hours

2.2. List of training activities

3. Evaluation procedures and weight of components in the final grade

3.1. Regular assessment

1. Object:

The content and components of the final exam will be posted on the Moodle platform by the teacher. The exam may be taken in a computer lab, in a traditional classroom, telematically on a platform such as Moodle, at home (take-away format), or as a combination of several of these options. It may consist of several parts that may include but are not restricted to any of the following: theoretical and applied questions that will not require the use of computers in the computer room, tasks to be carried out on computers in the computer room, or the posing of a research question to be analyzed using the advanced techniques of quantitative analysis seen in the course. Students may be required to take all or part of the test on a platform such as Moodle, to upload it, or to transcribe answers to (some) questions on an optical reading sheet. There may be different versions of the exam for the same group, with the aim of promoting effort and individual work.

2. Requirements for passing the subject:

Only one: to obtain a grade that his higher than the baseline for a pass.

Warning about plagiarism

The Political Science Department will not tolerate any instance of plagiarism or fraudulent copying -nor the active or passive collaboration with these fraudulent practices – whether in exams or in any of the assignments.

The reproduction of paragraphs or fragments thereof from text authored by someone that is not the student (Internet, books, articles, assignments presented by companions…), will be considered as plagiarism when the original source is not cited.

If this type of practice is detected the sanction will consist in failing the subject and the Dean being requested to open sanction proceedings.

3.1.1. List of evaluation activities

Evaluation activity	%
Final proof (maximum 70% of the final grade)	70
Continuous evaluation	30

3.2. Resit

1. Requirements for doing the resit:

None.

2. Content of the evaluation:

Same requirements as for the original assessment

3. Date, hour and place of the evaluation:

Consult the timetable of exams on the Faculty's website.

3.2.1. List of evaluation activities

Evaluation activity	%
Final proof (maximum 70% of the final grade)	70
Continuous evaluation	30

4. Proposed workplan

The programme offers “Review Activities”, but their timing will be sensitive to the particular needs of the course and to the students’ requests. Taking this into account, the tentative timetable will be similar to the following one:

Week	Contents
Week 1	Topic 1.
Week 2	Topic 2.
Week 3	Topic 3.
Week 4	Topic 4.
Week 5	Topic 5.
Week 6	Topics 1-5. Review
Week 7	Topic 6.
Week 8	Topic 7.
Week 9	Topic 8.
Week 10	Topic 9.
Week 11	Topics 6-9. Review.
Week 12	Final assignment and tutorship

Curso Académico: 2020/21

33189 - TÉCNICAS CUANTITATIVAS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIA POLÍTICA

Información de la asignatura

Código - Nombre:

33189 - TÉCNICAS CUANTITATIVAS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIA POLÍTICA

Titulación:

720 - Máster en Democracia y Gobierno (2018)
737 - Máster Erasmus Mundus en Estudios del Sur de Europa

Centro:

102 - Facultad de Derecho

Curso Académico:

2020/21

1. Detalles de la asignatura

1.1. Materia

Técnicas Cuantitativas de Investigación en Ciencia Política

1.2. Carácter

Optativa

1.3. Nivel

Máster (MECES 3)

1.4. Curso

720 - Máster en Democracia y Gobierno (2018): 1
737 - Máster Erasmus Mundus en Estudios del Sur de Europa: 2

1.5. Semestre

Segundo semestre

1.6. Número de créditos ECTS

6.0

1.7. Idioma

Español e inglés

1.8. Requisitos previos

"No hay"

1.9. Recomendaciones

1.10. Requisitos mínimos de asistencia

Es obligatoria la asistencia a clases.

Tutorships: Fridays 13:30-14:30 during the teaching period, with previous appointment by mail

1.11. Coordinador/a de la asignatura

Andres Alejandro Santana Leitner

https://autoservicio.uam.es/paginas-blancas/

1.12. Coordinador de otra universidad

1.13. Competencias y resultados del aprendizaje

1.13.1. Competencias

1. Competencias generales:

G1 - Capacidad de análisis y síntesis de información compleja y extensa.
G2 - Capacidad para identificar las principales ideas de un texto escrito o exposición oral.
G4 - Capacidad para la resolución de problemas y la toma de decisiones de forma autónoma.
G5 - Capacidad para relacionar la teoría con situaciones concretas del mundo real.
G6 - Capacidad para trabajar en equipo.
G7 - Capacidad para aplicar a otros contextos los conceptos, teorías o modelos relacionados con su área de estudio.
G8 - Capacidad para emitir juicios argumentados y razonados, utilizando el lenguaje propio de su área de estudio.

2. Competencias básicas:

B1 - Capacidad para comunicarse oralmente y en público de forma correcta, clara y razonada en inglés y, en su caso, en castellano.
B2 - Capacidad para comunicarse por escrito de forma correcta, clara, razonada y respetando las normas formales propias de un texto científico, en inglés y, en su caso, en castellano.
B4 - Capacidad para buscar, seleccionar y analizar información proveniente de fuentes diversas en inglés y, en su caso, en castellano.
B6 - Capacidad para interpretar análisis de datos relativamente complejos.

3. Competencias específicas:

E1 - Conocer las principales teorías y enfoques de la Ciencia Política y de la Ciencia de la Administración y su aplicación en distintas investigaciones.
E4 - Conocer el estado actual de la investigación de primera línea en Ciencia Política para hacer una valoración crítica de la misma.
E5 - Desarrollar un espíritu crítico, siempre argumentado y razonado, que permita a los estudiantes hacer juicios sobre la calidad de las investigaciones en su área de estudio.
E6 - Conocer el comportamiento y las actitudes políticas y democráticas de los ciudadanos y actores políticos, así como sus dinámicas relacionales.
E7 - Conocer la realidad económica, social y política relacionada con los procesos políticos
E8 - Conocer las instituciones y procesos de toma de decisión en el marco de la Unión Europea, así como los valores de paz, democracia y derechos humanos que están en su origen.
E9 - Conocer las distintas técnicas de análisis de datos cuantitativos empleados en la Ciencia Política.
E19 - Aplicar los conocimientos tanto teóricos como técnicos aprendidos a situaciones reales, ya sea en el desarrollo de la actividad investigadora, ya sea en el desarrollo de otras actividades profesionales.
E20 - Identificar qué puestos profesionales se adecúan a su formación y a sus cualidades.
E21 - Comunicarse con expertos en una determinada actividad -investigadora o de otro tipo- dentro de su área de estudio.

1.13.2. Resultados de aprendizaje

G2. Que los estudiantes aprendan a identificar las principales ideas de un texto escrito o exposición oral.

G4. Que los estudiantes aprendan a resolver problemas y tomar decisiones de forma autónoma.

G5. Que los estudiantes aprendan a relacionar la teoría con situaciones concretas del mundo real.

G6. Que los estudiantes aprendan a trabajar en equipo.

G8. Que los estudiantes aprendan a emitir juicios argumentados y razonados, utilizando el lenguaje propio de su área de estudio.

B1. Que los estudiantes aprendan a comunicarse oralmente y en público de forma correcta, clara y razonada en inglés y, en su caso, en castellano.

B2. Que los estudiantes aprendan a comunicarse por escrito de forma correcta, clara, razonada y respetando las normas formales propias de un texto científico, en inglés y, en su caso, en castellano.

B4. Que los estudiantes aprendan a buscar, seleccionar y analizar información proveniente de fuentes diversas en inglés y, en su caso, en castellano.

B6. Que los estudiantes aprendan a interpretar análisis de datos relativamente complejos.

E6. Que los estudiantes conozcan el comportamiento y las actitudes políticas y democráticas de los ciudadanos y actores políticos, así como sus dinámicas relacionales.

E7. Que los estudiantes adquieran conocimientos sobre la realidad económica, social y política relacionada con los procesos políticos.

E8. Que los estudiantes adquieran conocimientos sobre las instituciones y procesos de toma de decisión en el marco de la Unión Europea, así como los valores de paz, democracia y derechos humanos que están en su origen.

E9. Que los estudiantes adquieran conocimientos sobre las distintas técnicas de análisis de datos cuantitativos empleados en la Ciencia Política.

1.13.3. Objetivos de la asignatura

1.14. Contenidos del programa

El objetivo de la asignatura es profundizar en el conocimiento de técnicas cuantitativas y en el análisis de datos a través de programas estadísticos (por ejemplo, STATA) para abordar el análisis empírico de la Ciencia Política. El temario se centrará en la selección y evaluación de las técnicas de análisis de datos más adecuadas para cada situación, la discusión de cuestiones polémicas en relación con el análisis de datos, la interpretación de textos académicos que empleen análisis de datos, y, muy especialmente, el contraste de hipótesis y en cómo realizar inferencias estadísticas a partir de distintas variables. Una parte importante de la materia se realizará mediante el análisis personalizado de datos reales de encuesta en los laboratorios de informática. El desarrollo de los puntos del programa lo hará en Moodle el profesor. El temario específico de cada año será desarrollado en Moodle por el profesor, que podrá tener en cuenta para su concreción el perfil de los estudiantes del curso, sus intereses, sus conocimientos de partida, sus preferencias, así como sus propias preferencias. En función de lo anterior, el temario incluirá una selección de los temas abajo enumerados (la lista es orientativa y puede ser complementada con otros temas afines):

BLOQUE INTRODUCTORIO: 1) Objetivos del análisis empírico de datos políticos. Tipos de análisis y tipos de datos. 2) Introducción al análisis de datos con un paquete estadístico especializado, como STATA; 3) Análisis descriptivo univariante con un paquete estadístico especializado; 4) Análisis descriptivo multivariante de variables cuantitativas, cualitativas y mixtas con un paquete estadístico especializado.

BLOQUE INTERMEDIO: 1) La lógica de los análisis causales en ciencias sociales, 2) Análisis de regresión lineal con un paquete estadístico especializado; 3) Análisis de regresión logística binaria con un paquete estadístico especializado; 4) Estimación de efectos marginales con un paquete estadístico especializado.

BLOQUE AVANZADO Y TEMAS APLICADOS DE ANÁLSIS DE DATOS: 1) Análisis de regresión logística ordinal con un paquete estadístico especializado; 2) Análisis de regresión logística multinomial con un paquete estadístico especializado; 3) Análisis de regresión multinivel con un paquete estadístico especializado: modelos multinivel mixtos de regresión lineal, logística binaria y logística ordinal con efectos fijos y/o efectos aleatorios; 4) Empleo de pesos en los análisis estadísticos. Teoría y aplicación con un paquete estadístico especializado; 5) Evaluación de las características de una base de datos que no contenga pesos y creación de pesos propios para dicha base de datos; 6) Presentación de tablas profesionales con resultados de regresión con un paquete estadístico especializado; 7) Presentación de tablas profesionales de estadísticos descriptivos con un paquete estadístico especializado; 8) Introducción al empleo de bucles con un paquete estadístico especializado; 9) creación de robots con un paquete estadístico especializado para la recuperación automatizada de información de páginas web y su sistematización en una base de datos; 10) análisis de condiciones suficientes y necesarias con bases de datos con un número escaso de observaciones; 11) análisis de escalamiento multidimensional, componentes principales, análisis paralelo y análisis factorial para la reducción de la dimensionalidad de una batería de variables; 12) recuperación de la información guardada en segundo plano tras un análisis por un paquete estadístico especializado para su empleo en análisis ulteriores.

1.15. Referencias de consulta

La bibliografía estará disponible en Moodle.

2. Metodologías docentes y tiempo de trabajo del estudiante

2.1. Presencialidad

	#horas
Presencial (mínimo 33%)	50
No presencial	100

Obligaciones del estudiante:

Se da por descontado que los estudiantes acudirán de forma sistemática y con la máxima puntualidad a todas las sesiones.
Si, por causas que escaparan a su control, algún estudiante no pudiera asistir puntualmente a una sesión, se espera que el estudiante invierta todo el tiempo necesario para ponerse al día y evitar, así, que ello tenga repercusiones sobre el desarrollo normal de las lecciones para el resto de los estudiantes.
Si, en algún momento, algún estudiante experimentara algún problema que le impidiera obtener un resultado (o que le llevara a obtener un resultado diferente) se le invita encarecidamente a compartir su problema y a solicitar ayuda: los docentes tienen un compromiso sólido de resolver estos problemas siempre que sea posible.
Se espera de los estudiantes su participación activa durante la celebración de las clases. Los estudiantes deberán contribuir tanto como esté en su mano a sugerir los análisis más convenientes, proponer la programación para llevarlos a cabo con el programa Stata, e interpretarlos una vez los hayan obtenido.
Se espera que los estudiantes lean y estudien con detalle el manual de Santana y Rama (véase bibliografía) o, en su defecto, la versión reducida del mismo que se pondrá a disposición de los estudiantes en la plataforma Moodle del curso. Esta versión reducida del manual se comparte con el conocimiento y permiso explícito de los autores, y su disponibilidad en la plataforma Moodle se ajusta a la legislación sobre propiedad intelectual. Se pide encarecidamente a los estudiantes que no compartan con terceros la versión reducida del manual puesta a su disposición en la plataforma Moodle.
Se espera que los estudiantes repasen por su cuenta, sea individualmente o en grupos, lo avanzado en cada sesión, de tal manera que dominen todos los temas precedentes cada vez que se inicie un nuevo tema. Los estudiantes pueden optar por repasar lo avanzado en los talleres tanto en las aulas de informática como telemáticamente, para lo cual se compartirá con ellos el procedimiento necesario para acceder a distancia y de manera completamente legal al paquete estadístico de análisis de datos empleado en el curso.

2.2. Relación de actividades formativas

ACTIVIDAD FORMATIVA	HORAS
Clases Magistrales	12
Clases prácticas	12
Tutorías	12
Lecturas	32
Ejercicios	21
Trabajo final	61

3. Sistemas de evaluación y porcentaje en la calificación final

3.1. Convocatoria ordinaria

1. Objeto:

El contenido y las partes del examen final serán desarrollados por el docente en la plataforma Moodle. El examen podrá realizarse en un laboratorio de informática; en un aula tradicional; de manera telemática en una plataforma como, por ejemplo, Moodle; en casa (formato take-away); o como una combinación de varias de estas opciones. Podrá constar de varias partes, tales como (a título enunciativo y no limitativo) preguntas teóricas y aplicadas que no requerirán el empleo de ordenadores en el aula de informática; tareas para su realización en los ordenadores del aula informática; o el planteamiento de una pregunta de investigación y el análisis de ésta empleando para ello técnicas avanzadas de análisis cuantitativo vistas en el curso. Se puede requerir que los estudiantes hagan parte o la totalidad de la prueba en una plataforma como Moodle, o que la suban a ella, o que transcriban respuestas a (algunas) preguntas en una hoja de lectura óptica. Puede que existan diferentes versiones del examen para un mismo grupo, con el objetivo de favorecer el esfuerzo y el trabajo individual.

2. Requisitos para superar la asignatura:

Únicamente, superar la nota de corte del aprobado.

Advertencia sobre plagios

El Departamento de Ciencia Política y Relaciones Internacionales no tolerará ningún caso de plagio o copia -ni la colaboración activa o pasiva con este tipo de prácticas fraudulentas- ya sea en exámenes o en cualquier tipo de trabajos realizados por los alumnos.

Se considerará plagio la reproducción de párrafos a partir de textos de autoría distinta a la del estudiante (Internet, libros, artículos, trabajos de compañeros…), cuando no se cite la fuente original de la que provienen.

En caso de detectarse este tipo de prácticas la sanción consistirá en el suspenso de la asignatura y en la solicitud de apertura de expediente académico ante el Decano o, en su caso, el Rector de esta Universidad. La iniciación de este procedimiento tendrá consecuencias para la obtención del título de Máster.

3.1.1. Relación actividades de evaluación

Actividad de evaluación	%
Prueba final (máximo 70% de la calificación final o el porcentaje que figure en la memoria)	70
Evaluación continua	30

3.2. Convocatoria extraordinaria

1. Requisitos para poder realizar la prueba de recuperación:

No hay.

2. Objeto y contenido de la prueba de recuperación (a cargo del profesor responsable del correspondiente Grupo de seminarios):

Mismo que en la convocatoria ordinaria.

3. Fecha, hora y lugar de la prueba:

Consultar calendario de pruebas finales en la Web de la Facultad

3.2.1. Relación actividades de evaluación

Actividad de evaluación	%
Examen final (máximo 70% de la calificación final o el porcentaje que figure en la memoria)	70
Evaluación continua	30

4. Cronograma orientativo

El diseño prevé llevar a cabo las “Actividades de Repaso” (AR), pero el calendario será sensible a las necesidades particulares del curso y a las solicitudes de los estudiantes. Teniendo en cuenta todo lo anterior, el cronograma orientativo es el siguiente:

Semana	Contenidos
Semana 1	Tema 1.
Semana 2	Tema 2.
Semana 3	Tema 3.
Semana 4	Tema 4.
Semana 5	Tema 5.
Semana 6	Temas 1-5. Repaso
Semana 7	Tema 6.
Semana 8	Tema 7.
Semana 9	Tema 8.
Semana 10	Tema 9.
Semana 11	Temas 6-9. Repaso.
Semana 12	Prueba final y tutoría final