¿Qué temas estadísticos enseñar en el programa de estudios de Estudios Europeos?

Question

El año que viene enseñaré estadística en el programa de estudios de licenciatura Estudios europeos ( Facultad de Ciencias Sociales y Económicas Universidad Comenius de Bratislava). Según descripción del programa ,

el objetivo del estudio es adquirir conocimientos sobre categorías y términos básicos de la ciencia política, el derecho europeo y la economía relacionados con los procesos de integración europea. Los estudiantes graduados se familiarizan con los términos fundamentales y las teorías que exploran los desarrollos políticos y económicos en Europa que les sirven como herramienta para el análisis de las políticas internas y externas. Los estudiantes están preparados para continuar con el estudio del máster en Estudios Europeos, Relaciones Internacionales o disciplinas científicas afines. Entre las competencias básicas de los estudiantes se encuentran la capacidad de recopilar y explorar datos teóricos y empíricos en el campo de los estudios interdisciplinarios de los procesos de integración europea; los estudiantes están preparados para trabajar en diversos sectores de la administración pública y las políticas públicas; son capaces de utilizar bases de datos internacionales y actuar en los medios de comunicación como analistas.

Por lo que sé, el programa de estudios también se acerca a la politología (especialmente elecciones y encuestas), la sociología y la psicología. Sin embargo, me licencié en Probabilidad y estadística matemática programa de estudios y no estoy seguro de si debo enseñar a estos estudiantes temas clásicos de probabilidad y estadística matemática u otra cosa.

¿Hay otros temas que deberían introducirse en este programa de estudios?

Answer 1

La literatura científica en (la mayoría de las áreas de) la psicología experimental todavía está llena de pruebas de hipótesis con autores y revisores por igual esperando un p -valor junto a cada número y muy poco interés por/comprensión de los tamaños del efecto, modelización o cualquier otra cosa.

En consecuencia, un graduado típico en psicología habrá oído hablar mucho de ANOVA y a menudo pensará que el análisis estadístico es una búsqueda de un resultado "significativo" complicada por reglas abstractas ("¿Se me permite hacer X?") y que consiste sobre todo en la identificación de la prueba "correcta" en función del nivel de medida (ordinal, intervalo, etc.) que culmina en la obtención de un p -valor.

Desde luego, no estoy defendiendo que ésta sea la forma correcta de enseñar estadística a nadie, pero sus estudiantes tendrán que ser capaces de entender las pruebas de hipótesis y sus limitaciones si necesitan leer la literatura psicológica o si quieren hacer un doctorado en psicología. De hecho, esto es bastante desafortunado, ya que este material no es nada fácil de digerir, probablemente no sea muy útil para muchas otras carreras/aplicaciones y consumiría mucho tiempo que, en principio, podría dedicarse a otras cosas.

No sé tanto de ciencias políticas o sociología cuantitativa pero esperaría más énfasis en modelización, regresión, el GLM, etc.

Answer 2

Thom Baguley, editor saliente del British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, escribió un libro bueno y eficaz para el nivel superior de licenciatura. Es muy moderno en muchos aspectos, incluyendo el uso de R y la discusión de los modelos avanzados, como las cosas multinivel.

Otro buen libro es "Econometría más inofensiva" sobre cómo ajustar la regresión lineal para que funcione bien cuando los datos están contaminados con efectos sociales entrelazados. Está escrito sin álgebra de matrices en absoluto, pero con un nivel de rigor metodológico muy apropiado a nivel de doctorado.

Si de alguna manera se pueden combinar los dos libros, sería un curso fabuloso. Con una licenciatura en matemáticas puras stat, sin embargo, cualquiera de los dos te dejará boquiabierto con el material que tienes NUNCA visto en sus clases de estadística escolar.