Análise de dados sobre classes sociais e estratificação usando Python, Stata e ferramentas de IA
COORDENAÇÃO
Pablo Dalle y Rodolfo Elbert (IIGG-UBA/CONICET, Argentina)
Home: 27 / 08 / 2026 | Registo: 02/06/2026 al 26/08/2026
Modalidade: Virtual com aulas ao vivo e materiais exclusivos
Carga horária: 90 horas
Duração: semanas 2
O seminário tem como objetivo fornecer treinamento introdutório na análise de dados estatísticos sobre desigualdades sob a perspectiva da classe social e outros eixos de estratificação social, como gênero, etnia e faixas etárias. Ao longo do seminário, os alunos utilizarão ferramentas de programação em Python e Stata, com o auxílio de assistentes de Inteligência Artificial (IA).
O objetivo é desenvolver sintaxes/scripts que permitam a integração perfeita entre diferentes linguagens de programação/softwares de análise estatística. Trabalharemos em várias etapas da análise estatística: i. ferramentas para processamento e edição de bancos de dados, ii. análise e visualização de dados descritivos e iii. desenvolvimento de modelos estatísticos inferenciais multivariados.
O seminário tem uma abordagem prática; por meio de trabalhos práticos individuais e em grupo, buscará desenvolver habilidades para trabalhar com bancos de dados de pesquisas sobre classes sociais e estratificação social em projetos de amostragem probabilística.
Aula 1: Introdução à programação em Python. Conceitos básicos de Python no Google Colab. Bibliotecas, objetos e scripts.
Aula 2: Processamento e edição de bancos de dados com Python. Tradução de arquivos entre Python, Excel e Stata usando o Google Colab.
Aula 3: Análise descritiva de variáveis categóricas e quantitativas com Stata. Construção de variáveis complexas. Recategorização.
Aula 4: Construção de variáveis independentes chave para o estudo da desigualdade: classes sociais, situação profissional, origem étnica, faixas etárias, gênero.
Análise univariada (medidas de tendência central, posição e dispersão) e análise bivariada (tabelas de contingência) no Stata.
Aula 5: Correlação e regressão linear simples. Gráficos. Análise com Stata.
Aula 6: Regressão linear múltipla. Gráficos. Análise com Stata.
Aula 7: Análise bivariada e trivariada de tabelas de contingência no Stata. Introdução a modelos de regressão logística. Razões de chances (odds ratios).
Aula 8: Modelos de regressão logística multivariada no Stata.
Lição 9: Visualização de Dados. Histogramas, diagramas de caixa e outros tipos de gráficos em Python (Matplotlib).
Aula 10: Teste de hipóteses. Comparação entre modelos estatísticos. Análise da qualidade do ajuste, escolha do modelo estatístico mais apropriado. O papel da teoria.
O curso será ministrado online, combinando sessões síncronas e assíncronas. Ao longo de duas semanas, serão ministradas dez aulas no total, sendo oito ao vivo e duas gravadas para visualização assíncrona.
As aulas ao vivo serão realizadas através da plataforma Zoom. Terças e quintas-feiras, das 17h às 20h, ARGIsso permitirá a interação direta entre os participantes. Além disso, os alunos terão acesso a materiais exclusivos, disponíveis na sala de aula virtual, para complementar o conteúdo abordado em cada sessão.
| Inscrições antecipadas (até 08/07) | Inscrições gerais (6 a 10 de maio) | Inscrição sem desconto (11/08 a 26/08) | |
| Centro de Membros Plenos ou Associados | 100 USD | USD 150 | 200 USD |
| Sem link | 150 USD | USD 225 | 300 USD |
Consultas: [email protected]
