Análisis de datos sobre clases sociales y estratificación con Python, Stata y herramientas de IA
COORDINACIÓN
Pablo Dalle y Rodolfo Elbert (IIGG-UBA/CONICET, Argentina)
Inicio: 23/02/2026 | Inscripción: 04/12/2025 al 22/02/2026
Modalidad: Virtual con clases en vivo y materiales exclusivos
Carga horaria: 90 hs
Duración: 2 semanas
El objetivo del seminario es brindar formación introductoria al análisis de datos estadísticos sobre desigualdades desde una perspectiva de clases sociales y otros ejes de estratificación social como el género, el origen étnico y cohortes de edad. A lo largo del seminario, los estudiantes incorporaran herramientas de programación en Python y Stata apoyándose en asistentes de Inteligencia Artificial (IA).
La meta es elaborar sintaxis/scripts que permitan ir y venir entre diferentes lenguajes de programación/softwares de análisis estadístico. Trabajaremos distintas etapas del análisis estadístico: i. herramientas para el procesamiento y edición de bases de datos, ii. análisis y visualización de datos descriptivos y iii. elaboración de modelos multivariados de estadística inferencial.
El seminario tiene una impronta práctica, a través de trabajos prácticos individuales y grupales se buscará desarrollar capacidades para trabajar con bases de datos de encuestas sobre clases sociales y estratificación social de diseño muestral probabilístico.
Clase 1: Presentación del programa Python. Nociones básicas de Python en google colab. Librerías, objetos y scripts.
Clase 2: Procesamiento y edición de bases de datos con Python. Traducción de archivos entre Python, Excell y Stata con Google colab.
Clase 3: Análisis descriptivo de variables categóricas y cuantitativas con Stata. Construcción de variables complejas. Re-catorización.
Clase 4: Construcción de variables independientes claves para estudiar desigualdad: clases sociales, estatus ocupacional, origen étnico, cohortes de edad, género.
Análisis univariado (medidas de tendencia central, de posición, de dispersión) y bi-variado (tablas de contingencia) en Stata.
Clase 5: Correlación y regresión lineal simple. Gráficos. Análisis con Stata.
Clase 6: Regresión lineal múltiple. Gráficos. Análisis con Stata.
Clase 7: Análisis bi-variado y tri-variado de tablas de contingencia en Stata. Introducción a modelos de regresión logística. Razones de chances.
Clase 8: Modelos de regresión logística multivariados en Stata.
Clase 9: Visualización de datos. Histogramas, box-plot y otros tipos de gráficos en Python (Matplotlib).
Clase 10: Prueba de hipótesis. Contraste entre modelos estadísticos. Análisis de la bondad de ajuste, elección del modelo estadístico más pertinente. El papel de la teoría.
El curso se desarrollará bajo modalidad virtual, combinando instancias sincrónicas y asincrónicas. A lo largo de las dos semanas de cursada, se dictarán un total de diez clases, de las cuales ocho serán en vivo y dos estarán disponibles en formato grabado para su visualización asincrónica.
Las clases en vivo se realizarán los días martes y jueves de 15 a 18h (MEX/Centroamérica) / 16 a 19h (COL/ECU/PERÚ) / 18 a 21h (ARG/URU/BRA/CHI) a través de la plataforma Zoom, lo que permitirá la interacción directa entre participantes. Además, los y las estudiantes contarán con materiales exclusivos, disponibles en el aula virtual, que acompañarán los contenidos trabajados en cada encuentro.
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Inscripción anticipada (hasta el 19/01) |
Inscripción general (20/01 al 29/01) |
Inscripción sin descuento (30/01 al 22/02) |
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Centro Miembro Pleno o Asociado |
USD 85 |
USD 100 |
USD 150 |
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Sin vínculo |
USD 105 |
USD 120 |
USD 190 |
Consultas: [email protected]
