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Minicurso: Métodos quantitativos aplicados às políticas públicas, com Prof.ª Lorena Barberia (USP)

O evento irá ocorrer nos dias 04 e 05/09, no Laboratório de CSO do CCHLA
publicado: 21/08/2019 16h49, última modificação: 21/08/2019 16h49

A professora Lorena Barberia oferecerá o Minicurso de Métodos quantitativos aplicados às políticas públicas na UFPB, nos dias 04 e 05/09, das 8h às 17h, no Laboratório de CSO do CCHLA. O evento será gratuito e as vagas limitadas.

Ementa:

Este curso intensivo será ministrado em dois dias e o seu foco é melhorar a compreensão de como os modelos estatísticos são usados na análise de políticas públicas. Depois de revisar brevemente as premissas centrais do modelo de regressão multivariada de mínimos quadrados ordinários, este curso se dedicará a discutir os testes de hipóteses em modelos multivariados. No segundo dia, o curso focará em discutir como as hipóteses são testadas em modelos  multivariados com efeitos de interação multiplicativa. O objetivo do curso será desenvolver a capacidade dos alunos de implementar rotinas com o software Stata para a análise de políticas públicas.

Leituras Recomendadas
Brambor, Thomas, William Roberts Clark, and Matt Golder. 2006. “Understanding Interaction Models: Improving Empirical Analyses.” Political Analysis 14 (1): 63-82. 

Kellstedt, Paul M., and Guy D. Whitten. 2013. The Fundamentals of Political Science Research. 2nd ed. Cambridge; New York: Cambridge University Press. (Também disponível em português: Kellstedt, Paul M., and Guy D. Whitten. 2015. Fundamentos da Pesquisa em Ciência Política (Lorena Barberia, Gilmar Masiero and Patrick Cunha Silva,  Tradutores). São Paulo, Brazil: Editora Blucher.

Stock, James and Mark Watson. 2018. Introduction to Econometrics, 4th edition. Boston: Addison Wesley.

Tutoriais de STATA
Rodríguez, Germán. 2011. Stata Tutorial. See: http://data.princeton.edu/stata/.
UCLA Academic Technology Services. Resources to help you learn and use Stata. See:
http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/default.htm.

Pré-requisitos

Para melhor aproveitamento do curso, os alunos devem ter uma compreensão de estatística inferencial e modelos de regressão.

Software
As aulas e os laboratórios serão ministrados com ênfase na capacitação dos alunos na utilização do pacote estatístico, Stata. Os participantes receberam uma licença de 30 dias cortesia de Stata.

 

Lorena Barberia é professora Livre-Docente do Departamento de Ciência Política da USP, pesquisadora principal do Núcleo de Estudos Comparados e Internacionais (NECI) da Universidade de São Paulo, pesquisadora principal do Centro de Estudos em Política e Economia do Setor Público (CEPESP) da Fundação Getúlio Vargas-São Paulo e pesquisadora associada do David Rockefeller Center for Latin American Studies da Harvard University. No Departamento de Ciência Política da USP, é responsável por ministrar disciplinas de métodos quantitativos no curso de graduação em Ciências Sócias e no curso de pós-graduação em Ciência Política. Desde 2015, ela é o chair do Local Committee da IPSA-USP Summer School in Concepts, Methods and Techniques in Political Science, Public Policy and International Relations onde também ministra as disciplinas de séries temporais junto com o Guy D. Whitten e Andrew Q. Philips. É doutora pela Fundação Getúlio Vargas-EAESP em Administração Publica e Governo, mestra em Políticas Públicas pela John F. Kennedy School of Government da Harvard University e concluiu sua graduação em economia e espanhol pela University of California, Berkeley.Trabalhou no Equador e Panamá como Economista Junior e em projetos de pesquisa sobre as economias em transição no Harvard Institute for International Development. De 2001 até abril de 2011, foi Program Associate no David Rockefeller Center for Latin American Studies (DRCLAS) da Harvard University. 

 

Inscrições pelo SIGEVENTOS: https://sigeventos.ufpb.br/eventos/public/evento/MMQAPP

Realização: Núcleo de Estudos em relações Estado-sociedade e Políticas Públicas (NESPP da UFPB) e a Associação Brasileira de Ciênca Política (ABCP).

Apoio: PGPCI e PPGCPRI