(*) Los/las estudiantes deberán cursar 2 seminarios a elección.
El camino metodológico propuesto en el Diploma Superior. La Metodología de la investigación como concepto y como praxis. El eje central del Diploma establecido en la resolución de problemas de investigación desde la práctica y experiencia concreta.
El objeto de estudio de las ciencias sociales. La investigación social como respuesta a diferentes necesidades de información. Las actividades de I+D por sector – gobierno, universidad, OSC, privado y por campo científico.
La identificación y formulación del problema de investigación como primer paso. Las preguntas de investigación.
El contexto y los antecedentes de la investigación: el marco conceptual y el estado del arte. El planteo y formulación de los objetivos de investigación. El alcance de la investigación: exploratoria, descriptiva y explicativa.
El razonamiento deductivo e inductivo: de la conceptuación a los observables: dimensiones, variables e indicadores. Conceptos de asociación, correlación y causalidad.
El proceso de operacionalización. Tipología de indicadores. La matriz de datos y la matriz de grillado.
Muestreo cuantitativo y cualitativo. La unidad de análisis y unidades de observación. Selección de casos y la predicabilidad de los resultados.
Estrategias y metodologías de relevamiento de datos sociales; lo cualitativo y lo cuantitativo: observación, encuestas, entrevistas.
El proyecto de investigación. Estructura y contenido.
Conceptos de estadística descriptiva e inferencial. El análisis de poblaciones y muestras a partir de estadísticos descriptivos en relevamientos de datos de las ciencias sociales. Estadísticos muestrales y parámetros de la población.
Introducción al muestreo. Lógica y tipos de muestreo. Principales conceptos involucrados en el diseño de muestras. Concepto de ponderación y principales funciones de la ponderación.
Análisis descriptivos. Análisis univariado, medidas de tendencia central y dispersión. Medidas de posición.
Análisis bivariado, confección e interpretación de tablas de doble entrada. Introducción al análisis multivariado.
Conceptos de regresión y correlación. Criterios de aplicación de los análisis de regresión y correlación en investigación social. Características, alcances y limitaciones del análisis predictivo en ciencias sociales.
Distribuciones de probabilidad. Introducción a la probabilidad. Distribuciones de probabilidad de variables discretas y continuas. La distribución normal de probabilidad.
Distribuciones muestrales. Estimación puntual y por intervalos de medias y proporciones.
Criterios de análisis a partir de los conceptos de estimación y error. Cálculo e interpretación de intervalos de confianza de una estimación.
Test de significación para medias y proporciones. Decisiones y tipos de error. Limitaciones de los tests de significación.
La metodología cualitativa en el paradigma de la ciencia. Raíces de la investigación cualitativa: la fenomenología, la hermenéutica y la interacción social. Diferencias entre perspectivas teóricas: fenomenología, etnografía, teoría fundamentada.
Los componentes del diseño flexible en la investigación cualitativa. Diseños estructurados vs. diseños flexibles. Herramientas de investigación.
Alcance de la investigación cualitativa: exploratoria, descriptiva, explicativa. El marco teórico en un diseño de investigación flexible. El problema de investigación. Elaboración de un mapa conceptual.
Implementación de técnicas de investigación cualitativa. Diseño y aplicación de instrumentos de recolección de datos cualitativos. La observación, como técnica de investigación aplicada. Estructuras de los instrumentos. Técnicas de aplicación. Estrategias de acceso al campo de observación.
Decisiones operativas y metodológicas. Diseño muestral. Definición de las unidades de análisis y unidades de observación o consulta.
La entrevista como técnica de investigación aplicada. Estructuras de los instrumentos: guía de pautas. Técnicas de aplicación. Estrategias de acceso al entrevistado/a.
Diseño de logística de campo. Herramientas para el trabajo en campo, requisitos y condiciones para la observación, entrevista y/o grupo focal.
Estrategias para el tratamiento de los datos y el análisis de la información recolectada.
Sistematización de la información, Clasificación y ordenamiento de la información recolectada. Pre análisis.
Pautas para el análisis de resultados. Codificación y definición de dimensiones. Análisis de la información cualitativa.
Formatos y alcances de presentación de informes. Definición de públicos lectores destinatarios. Proceso de escritura y elaboración de informes cualitativos.
Códigos de ética profesional y confidencialidad de los y las entrevistados/as.
Se prevé la realización de seis (6) Talleres temáticos. Cada uno hará foco en un aspecto metodológico relevante, promoviendo la integración de contenidos transversales al conjunto del programa: 1) Formulación del problema; 2) Diseño del estudio; 3) Identificación de fuentes primarias y secundarias; 4) Procesamiento de información; 5) Análisis y elaboración de conclusiones; 6) Organización y Presentación de resultados.
Los talleres serán acompañados por un Foro permanente de integración y seguimiento para la elaboración del Trabajo Final Integrador.
El uso de la computadora como auxiliar del análisis de datos cualitativos.
El programa ATLAS.ti: características generales y ejemplos de su aplicación en investigaciones realizadas en distintas áreas temáticas de las ciencias sociales y las humanidades, con diferentes diseños de investigación y tipos de datos cualitativos (textuales, gráficos y multimediales).
El uso del programa ATLAS.ti. Conceptos: unidad hermenéutica, documentos primarios, fragmentos o citas, códigos o categorías analíticas, memos o anotaciones, hipertextos, familias, redes conceptuales, relaciones. Funciones: codificar, decodificar, comentar, revisar, editar, vincular, buscar (textos y resultados del proceso de análisis), filtrar, recuperar, ejecutar salidas, relacionar, etcétera.
Los/las estudiantes deberán cursar uno de los siguientes seminarios a elección:
- Procesamiento de datos sociales con Paquete Estadístico SPSS.
- Aplicación del Paquete Estadístico Stata en proyectos de ciencias sociales.
- Introducción al lenguaje R para su aplicación en proyectos de ciencias sociales.
Los/las estudiantes deberán cursar uno de los siguientes seminarios a elección:
- Técnicas estadísticas y de Big Data aplicadas al estudio de la opinión pública y el comportamiento electoral.
- La discapacidad, como problema de estudio en las Ciencias Sociales. Metodología de medición y producción de datos.
- Diseño de cuestionario: Instrumentos de Aplicación en Investigación Social de Base Empírica.
- Metodología de Marco Lógico en la Formulación y Evaluación de Programas y Proyectos Sociales.
- Ciencia de Datos aplicada a las Ciencias Sociales y a las Políticas Públicas.
- Metodología para el análisis de brechas y desigualdades sociales.
