Escuela Internacional de Métodos de Investigación Social (EIMIS)
Escuela Internacional de Métodos de Investigación Social (EIMIS)

Escuela Internacional de Métodos de Investigación Social (EIMIS)

Del 17 al 21 de Junio 2019

Objetivo General:

Brindar a los estudiantes, académicos, investigadores y consultores que se desenvuelven en las diversas áreas de las ciencias sociales un espacio donde puedan adquirir, fortalecer y diversificar sus conocimientos sobre distintos métodos y herramientas de análisis de fenómenos sociales y políticos.

Descripción del Programa:

La Escuela Internacional de Métodos de Investigación Social (EIMIS) de la Universidad San Francisco de Quito es un programa intensivo de entrenamiento en métodos de investigación aplicados al análisis social. El programa reúne como instructores a expertos nacionales e internacionales de alto nivel, quienes ofrecen una variedad de cursos de distinta naturaleza y dificultad. Así, la oferta curricular de la EIMIS es flexible para acomodar a los distintos perfiles e intereses de los participantes: se ofrecen cursos introductorios y otros de carácter intermedio-avanzado, de una variedad de métodos cuantitativos, cualitativos y mixtos. De esta manera, la EIMIS se convierte en un espacio idóneo, ya sea para adquirir conocimientos generales sobre métodos de investigación social, familiarizarse con nuevas herramientas de análisis, o para profundizar en técnicas específicas de interés particular.

El análisis del comportamiento humano, tanto a nivel individual como colectivo, es el principal objeto de estudio de las ciencias sociales. Existe una gran variedad de métodos de análisis para enfrentar la complejidad del estudio de los fenómenos sociales: algunos de ellos son de carácter cuantitativo, otros de carácter cualitativo, y existen aproximaciones que combinan metodologías cuantitativas y cualitativas en lo que se han venido a llamar “métodos mixtos”.

Dirigido a:

Estudiantes de pregrado y postgrado en áreas de Ciencias Sociales (incluyendo Psicología, Economía, Marketing, Sociología, Ciencia Política y Relaciones Internacionales), así como académicos, investigadores y consultores de los sectores público y privado.

Duración:

40 horas, divididas en 5 días de 8 horas cada día. De las 40 horas, 38 son horas de clase, y 2 corresponden a un panel donde intervienen todos los instructores de la escuela.

La malla de la EIMIS está diseñada para que cada estudiante pueda elegir una de dos opciones de cursos ofrecidos en cada horario, con excepción del último horario del día, en que sólo se ofrecerá una opción de curso que deberán tomar todos los participantes de la escuela (el “módulo 7”). Para descripciones detalladas de los diferentes módulos, ver abajo en la sección “Descripción de los módulos”.

Con tu inscripción podrás entonces elegir entre el módulo 1 o el módulo 2, entre el módulo 3 o el módulo 4, entre el módulo 5 o el módulo 6.

Puedes revisar el contenido de cada módulo

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Horario

Hora inicio Hora fin Lunes a viernes Lunes a viernes
9:00 11:00 Módulo 1: Laura Wills Módulo 2: Julia Flores
11:00 11:15

coffee break

11:15 13:15 Módulo 3: Paolo Moncagatta Módulo 4: Julia Flores
13:15 14:15

almuerzo

14:15 16:15 Módulo 5: Ana Lucía Córdova Módulo 6: Juan C. Olmeda
16:15 16:30

coffee break

16:30 18:30

Módulo 7: Juan C. Olmeda

Modalidad: Presencial

Instructores

Laura Wills-Otero, Ph.D.

Laura Wills-Otero, Ph.D.Directora y Profesora Asociada del Departamento de Ciencia Política de la Universidad de los Andes (Bogotá, Colombia). Ph.D. en Ciencia Política por la Universidad de Pittsburgh, misma entidad donde se especializó en estudios Latinoamericanos. Codirectora del “Congreso Visible”, un programa de seguimiento al Congreso de Colombia. En 2015 publicó el libro “Latin American Traditional Parties, 1978-2006. Electoral Trajectories and Internal Party Politics”. Se especializa en el estudio de elecciones, partidos políticos y sistemas políticos.

Juan C. Olmeda, Ph.D.

Juan C. Olmeda, Ph.D.Profesor-investigador del Centro de Estudios Internacionales de El Colegio de México y miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) Nivel 1. Director de la revista Foro Internacional. Ph.D. en Ciencia Política por Northwestern University, Estados Unidos, dónde además obtuvo un Máster en Ciencia Política. Anteriormente obtuvo un Master en “Ética, Política y Política Pública” por la Universidad de Essex, Reino Unido. Se especializa en política comparada con un foco en los países federales de América Latina. Su agenda de investigación se desarrolla a partir de las siguientes líneas: la política de los procesos de recentralización; reformas administrativas y políticas públicas en las entidades federativas mexicanas; los poderes fiscales de los presidentes en América Latina.

Julia Flores, M.A.

Julia Flores, M.A.Jefa del Departamento de Investigación Aplicada y Opinión del Instituto de Investigación Jurídicas de la Universidad Autónoma de México, e investigadora asociada de la misma institución. Máster en Sociología Política por El Colegio de México y candidata al Doctorado en Ciencias Sociales con especialidad en Sociología. Especialista en estudios de opinión pública y metodología aplicada a la investigación social, sus líneas de investigación son: la Cultura Política y la Sociología Cultural. Entre sus libros más recientes se encuentran: “Políticas Públicas y Derechos Humanos”, “Cincuenta años de cultura política en México”, “Sentimientos y Resentimientos de la Nación” y conjuntamente con Lorenzo Córdova, Omar Alejandre y Salvador Vázquez “El Déficit de la Democracia en México“.

Ana Lucía Córdova Cazar, Ph.D.

Ana Lucía Córdova Cazar, Ph.D.Profesora de Ciencias Políticas y Relaciones Internacionales en la Universidad San Francisco de Quito. Realizó sus estudios de maestría en Economía Política en la Universidad de Essex en el Reino Unido. Su Ph.D lo obtuvo en la Universidad de Nebraska, Lincoln Estados Unidos. Sus intereses de investigación son en cómo el enfoque metodológico impacta la calidad de los datos recolectados por encuestas, así como su análisis y correcta interpretación. Tiene un interés particular en el análisis y uso de datos sobre el uso del tiempo, así como el análisis estadístico de datos provenientes de encuestas con diseño complejo a través de modelos multinivel y modelos de ecuaciones estructurales.

Paolo Moncagatta, Ph.D.

Paolo Moncagatta, Ph.D.Profesor Investigador a tiempo completo del Colegio de Ciencias Sociales y Humanidades de la Universidad San Francisco de Quito, y Coordinador del área de Ciencias Políticas de la misma universidad. Investigador adjunto del Research and Expertise Centre for Survey Methodology (RECSM) de la Universitat Pompeu Fabra (Barcelona, España). Ph.D. en Ciencias Políticas y Sociales por la Universidad Pompeu Fabra. Cuenta con entrenamiento especializado en métodos de análisis cuantitativo por parte de la Universidad de Michigan (Ann Arbor), la Escuela de Verano del European Consortium for Political Research (ECPR), entre otros programas. Socio fundador de 50+1 Ecuador, colectivo dedicado al análisis político y social del país. Entre sus principales intereses de investigación se encuentran el comportamiento electoral, la cultura política, el análisis de opinión pública y los métodos de investigación cuantitativa.

Contenido

MÓDULO 1

Nombre del curso: Introducción a la regresión lineal
Profesora: Laura Wills Otero, Ph.D.
Tipo: Cuantitativo
Nivel: Básico
Duración: 10 horas

Descripción general del curso:

El modelo clásico de regresión lineal, basado en el método de “mínimos cuadrados ordinarios”, ocupa un lugar central en el análisis cuantitativo de fenómenos sociales y políticos. El análisis de regresión permite establecer la relación funcional o ecuación matemática que relaciona a distintas variables independientes o explicativas con la variable dependiente que se esté tratando de explicar, así como la fuerza de esa relación. Este curso brinda una introducción a básica a los principios de estimación, interpretación y presentación de modelos de regresión lineal simple (dos variables) y múltiple (más de dos variables).

Objetivo general:

Familiarizar a los estudiantes con los fundamentos básicos de la regresión lineal. Al finalizar el curso, los estudiantes deberían estar en capacidad de estimar, interpretar, presentar, y comunicar adecuadamente los resultados de un modelo de regresión lineal.

Objetivos específicos:

  1. Comprender el concepto de regresión lineal.
  2. Comprender las posibilidades y limitaciones de una regresión lineal.
  3. Estar en capacidad de interpretar el resultado de una regresión lineal.
  4. Estar en capacidad de presentar y comunicar adecuadamente, ya sea mediante tablas o gráficos, los resultados de un modelo de regresión lineal.

Cronograma:

Día 1: Presentación del curso y de la profesora. Introducción a la teoría de la regresión lineal.

Día 2: Análisis inferencial: regresión lineal bivariada.

Día 3: Interpretación de un modelo de regresión lineal bivariada.

Día 4: Análisis inferencial: regresión lineal multivariada.

Día 5: Interpretación, presentación y comunicación de resultados de un modelo de regresión multivariado.

MÓDULO 2

Nombre del curso: Fundamentos de la investigación cualitativa aplicada
Profesora: Mtra. Julia Isabel Flores Dávila
Tipo: Cualitativo
Nivel: Básico
Duración: 10 horas

Descripción general del curso:

El curso Fundamentos de la investigación cualitativa aplicada busca que las personas asistentes adquieran conocimientos y desarrollen habilidades investigativas necesarias para estudiar y analizar fenómenos sociales a través de metodología cualitativa. El contenido curricular proporciona los fundamentos teóricos de la investigación científica de carácter cualitativo, y hace una revisión de los principales diseños y técnicas de investigación utilizadas en su aplicación en las ciencias sociales.

Objetivo general:

Que los estudiantes, investigadores y personas interesadas en el tema desarrollen, perfeccionen habilidades y profundicen sus conocimientos sobre metodología cualitativa, así como en sus distintas técnicas de investigación social. De igual forma, busca que identifiquen las características, las fortalezas y debilidades de cada una de éstas de acuerdo con las necesidades y particularidades de cada investigación.

Objetivos específicos:

  1. Conocer las características de la investigación social.
  2. Conocer los fundamentos de la investigación científica, así como las diferenciaciones en cuanto a tipo, naturaleza y perspectiva.
  3. Distinguir las limitaciones y problemas epistemológicos y metodológicos de la investigación social.
  4. Dominar los criterios y nociones generales relativos a la selección y aplicación de las diversas técnicas e instrumentos de recolección y análisis de datos en la investigación social cualitativa.
  5. Conocer la aplicación de la metodología cualitativa a través de estudios de caso.

Cronograma:

Día 1: Introducción a los métodos de investigación social aplicados. Método, metodología y técnicas de investigación social. Relación entre teoría, método y objeto de conocimiento. Metodología cualitativa y metodología cuantitativa: alcances y limitaciones. Relevancia de la metodología cualitativa y sus técnicas en los proyectos de investigación. Introducción a la metodología cualitativa.

Día 2: Técnicas de investigación en metodología cualitativa I. Entrevistas en profundidad. Supuestos metodológicos de las entrevistas. La entrevista como herramienta de investigación. Tipos de entrevistas. Categorías de análisis.

Día 3: Técnicas de investigación en metodología cualitativa II. Grupos focales. Planeación del estudio. El moderador: habilidades y responsabilidades. La grabación y recopilación de datos. Sistematización de la información e interpretación.

Día 4: Diseño de instrumentos. Redacción de preguntas y tipo de respuestas. Papel del entrevistador y el entrevistado. Guía de Entrevista. Guía de grupos de enfoque. Estructura de variables. Orden y balance de los instrumentos. Aspectos éticos.

Día 5: Revisión de casos de investigación aplicada con metodología cualitativa. Exposición de estudios de investigación con técnicas cualitativas. Investigación: Ciudadanía con discapacidad e integración de mesas directivas de casilla realizado para el Instituto Nacional Electoral, México. Revisión: metodología, trabajo de campo, sistematización y procesamiento de datos, análisis de la información, interpretación y presentación de resultados. Las representaciones sociales en el tema de las personas con discapacidad.

MÓDULO 3

Nombre del curso: Introducción a la regresión logística aplicada
Profesor: Paolo Moncagatta, Ph.D.
Tipo: Cuantitativo
Nivel: Intermedio
Duración: 10 horas

Descripción general del curso:

Muchos de los fenómenos que estudiamos en las ciencias sociales son de carácter binario: ocurren o no ocurren. Ejemplos de esto son el acudir o no a votar, el estar a favor o no de una determinada ley, el haber salido a protestar en una marcha (o no), o el tener acceso a agua potable en casa (o no). Entre las herramientas más frecuentemente utilizadas para realizar análisis de variables dependientes binarias, se encuentra la regresión logística. Este curso brinda una introducción básica a la estimación de modelos de regresión logística. Se plantea como objetivo principal el permitir que los estudiantes, al finalizar del curso, sepan estimar, interpretar, presentar mediante gráficos y tablas, y comunicar adecuadamente los resultados de un modelo de regresión logística. Por esta razón, aunque el curso parta de una breve presentación de las bases teóricas de la regresión logística, se lo considera de carácter aplicado: el contenido del mismo será estudiado a través de un ejemplo proveniente del campo del comportamiento electoral. El curso hará uso del paquete de software Stata, pero no presupone conocimiento previo del mismo por parte de los estudiantes.

Objetivo general:

Familiarizar a los estudiantes con los fundamentos básicos de la regresión logística. Al finalizar el curso, los estudiantes deberían estar en capacidad de estimar, interpretar, presentar, y comunicar adecuadamente los resultados de un modelo de regresión logística.

Objetivos específicos:

  1. Discernir cuáles son ocasiones adecuadas para utilizar la regresión logística como herramienta de análisis.
  2. Estar en la capacidad de estimar correctamente un modelo de regresión logística utilizando el programa Stata.
  3. Interpretar correctamente los diferentes coeficientes obtenidos de la estimación de un modelo de regresión logística.
  4. Saber presentar y comunicar adecuadamente, ya sea mediante tablas o gráficos, los resultados de un modelo de regresión logística.

Cronograma:

Día 1: Presentación del curso y el profesor. Introducción a la teoría de la Estimación por Máxima Verosimilitud (Maximum Likelihood Estimation/MLE) y la regresión logística.

Día 2: Estimación de un modelo de regresión logística básico. Variaciones del modelo básico.

Día 3: Interpretación de un modelo de regresión logística: coeficientes no estandarizados, odds, odds ratios, efectos marginales, probabilidades predichas.

Día 4: Presentación y comunicación de resultados de un modelo de regresión logística: varios tipos de tablas.

Día 5: Presentación y comunicación de resultados de un modelo de regresión logística: varios tipos de gráficos. Discusión final y cierre del curso.

MÓDULO 4

Nombre del curso: Introducción a la investigación por encuesta
Profesora: Mtra. Julia Isabel Flores Dávila
Tipo: Cuantitativo
Nivel: Básico
Duración: 10 horas

Descripción general del curso:

El curso está dirigido a conocer la aplicación, análisis e interpretación de la encuesta como técnica de investigación cuantitativa. Se exploran los elementos necesarios para comprender la pertinencia y potencialidades del uso de esta técnica en los estudios sociales, por lo que se enfoca en el diseño del cuestionario y el análisis de la información obtenida mediante su uso.

Objetivo general:

Que las personas interesadas en el tema desarrollen y perfeccionen habilidades, y profundicen sus conocimientos sobre la encuesta como técnica de investigación. De igual forma, que identifiquen las características, las fortalezas y debilidades de la técnica de acuerdo con las necesidades y particularidades de cada investigación.

Objetivos específicos:

  1. Dominar los criterios y nociones generales relativos a la selección y aplicación de la encuesta
  2. Conocer la elaboración del cuestionario, su estructura de variables y tipos de preguntas
  3. Conocer las estrategias básicas de análisis, interpretación y presentación de informaciones en la investigación social

Cronograma:

Día 1: La Encuesta como técnica de investigación social I. Encuesta: técnica cuantitativa de investigación. Encuesta y opinión pública. El cuestionario como instrumento de medición.

Día 2: La Encuesta como técnica de investigación social II. Medición de opiniones, actitudes, valores y percepciones. Los datos de la encuesta (cuantitativos y cualitativos). Tipos de preguntas.

Día 3: Interpretación y análisis de datos cuantitativos de la encuesta. Estructura del reporte de investigación. Preparación y presentación de resultados. Análisis de datos cuantitativos (tablas cruzadas). Redacción de información cuantitativa (tablas y gráficas).

Día 4: Revisión de casos de investigación aplicada con metodología cuantitativa I. Exposición de estudios de investigación con métodos cuantitativos. Encuesta nacional de discriminación en México/ Movilidad ciclista en la CDMX. Revisión: metodología, trabajo de campo, sistematización y procesamiento de datos, análisis de la información, interpretación y presentación de resultados.

Día 5: Revisión de casos de investigación aplicada con metodología cuantitativa II. Exposición de estudios de investigación con métodos cuantitativos. Colección Los mexicanos vistos por sí mismos. Los grandes temas nacionales: 25 encuestas nacionales sobre los principales problemas en México, 2015. Revisión: metodología, trabajo de campo, sistematización y procesamiento de datos, análisis de la información, interpretación y presentación de resultados.

MÓDULO 5

Nombre del curso: Evaluación e interpretación de efectos de interacción en regresión lineal
Profesora: Ana Lucía Córdova Cazar, Ph.D.
Tipo: Cuantitativo
Nivel: Intermedio
Duración: 10 horas

Descripción general del curso:

Es común encontrar estudios correlacionales en los cuales no se encuentran efectos significativos de las variables predictivas sobre la variable de interés. Sin embargo, la inclusión de efectos de interacción (o de moderación) entre las variables predictivas puede desvelar efectos que, de otra manera, habrían permanecido ocultos. En este curso, ahondaremos en el estudio del modelo lineal general aplicado a estudios transversales por medio de la inclusión y el análisis de efectos de interacción.

Este curso está dirigido a profesores e investigadores que estén familiarizados con el modelo lineal general (análisis de la varianza o regresión lineal) y que deseen realizar análisis estadísticos más sofisticados de la relación entre sus variables de estudio.

Objetivo general:

El objetivo general de este curso es ahondar en el modelo lineal general por medio de la evaluación de la existencia de interacciones entre predictores cuantitativos y cualitativos, así como su correcta interpretación.

Objetivos específicos:

  1. Revisar los conceptos básicos del modelo lineal general para estudios transversales.
  2. Aprender a especificar e interpretar efectos de interacción entre variables predictivas categóricas y/o continuas.
  3. Construir una base práctica para el análisis de los efectos de interacción por medio del uso del paquete estadístico Stata.

Cronograma:

Día 1: Revisión del modelo lineal general: Inclusión de predictores continuos y categóricos.

Día 2: Interpretación de interacciones con variables predictivas continuas.

Día 3: Interpretación de interacciones con variables predictivas categóricas.

Día 4: Interpretación de interacciones que involucran variables predictivas continuas y categóricas.

Día 5: Presentación gráfica de las interacciones.

MÓDULO 6

Nombre del curso: Introducción al análisis cualitativo comparado (QCA)
Profesor: Juan C. Olmeda, Ph.D.
Tipo: Cualitativo
Nivel: Intermedio
Duración: 10 horas

Descripción general del curso:

Una de las ramas más importantes de la ciencia política es la dedicada a la política comparada. En términos metodológicos, esta línea se sustenta en la idea de que analizando de manera comparada fenómenos ocurridos en diferentes países o regiones es posible llegar a entender qué variables explican los resultados en términos de dinámicas políticas observadas en cada caso. La visión más extendida en la disciplina es que resulta necesario considerar la mayor cantidad de casos posibles para identificar las tendencias generales. Sin embargo, otra porción de académicos defiende la idea de que, por el contrario, resulta más pertinente concentrarse en un número limitado de casos, conocerlos en profundidad y darle relevancia a los contextos particulares en los que suceden los fenómenos estudiados. Con el objetivo de dotar de mayor solidez metodológica a esta aproximación, durante las últimas décadas se ha consolidado con el nombre de “QCA” (Qualitative Comparative Analysis), y ha brindado herramientas para desarrollar un análisis cualitativo que considere una cantidad mayor de casos.

Objetivo general:

Exponer a los participantes a los conceptos básicos del análisis comparado en las ciencias sociales (con énfasis en ciencia política y relaciones internacionales) y a algunas técnicas que en las últimas décadas se han comenzado a popularizar para su desarrollo.

Objetivos específicos:

  1. Conocer los fundamentos de la metodología de Análisis Cualitativo Comparado y los principales conceptos asociados a esta visión.
  2. Identificar las condiciones para establecer cuando las variables explicativas son necesarias o suficientes.
  3. Desarrollar las herramientas para construir una “Tabla de verdad”.
  4. Lograr una aproximación básica al software fsQCA y desarrollar un ejercicio práctico.

Cronograma:

Día 1: Presentación del profesor y del curso. Los fundamentos teóricos del análisis cualitativo comparado. Método de la semejanza-método de la diferencia/Sistemas más similares-sistemas más diferentes.

Día 2: Como identificar causas necesarias y suficientes. Discusión de las nociones de equifinalidad y configuraciones causales.

Día 3: Selección de casos y construcción de “Tablas de verdad”.

Día 4: Fuzzy sets y análisis contrafactual.

Día 5: Introducción al software fsQCA. Ejercicio práctico. Discusión final y cierre del curso.

MÓDULO 7

Nombre del curso: Diseño de investigación con métodos mixtos
Profesor: Juan C. Olmeda, Ph.D.
Tipo: Mixto
Nivel: Básico
Duración: 8 horas

Descripción general del curso:

Los fenómenos sociales y políticos son difíciles de explicar. En gran medida porque múltiples causas convergen para explicar un resultado y en muchos casos la conexión que puede existir entre las mismas y el efecto observado no es tan evidente. ¿Qué hace que algunos países sean más desarrollados que otros? ¿Por qué algunos partidos logran consolidarse y permanecer como actores relevantes en el sistema político mientras que otros desaparecen luego de pocos años en escena? Para poder responder a este tipo de preguntas necesitamos investigar, y para hacerlo bien necesitamos seguir una serie de pasos que permitan que los hallazgos de nuestro trabajo tengan validez. Asumiendo esto como punto de partida, en el pasado los científicos sociales tendieron a adoptar dos enfoques diferentes para llegar a estos hallazgos: o bien recolectar información sobre muchos casos y -aún sin conocer en detalle cada uno de ellos- inferir los efectos que las causas explicativas tienen en los resultados utilizando técnicas econométricas, o bien concentrarse en dos o tres casos, analizarlos en profundidad y lograr sacar conclusiones a partir de los mismos. Cada uno de estos enfoques tiene sus ventajas y desventajas, por lo que hoy en día resulta más común combinarlos y tratar de potenciar de esta manera el análisis. El curso permitirá a los participantes conocer los fundamentos para diseñar una investigación que vincule métodos cuantitativos y cualitativos de manera mixta. El desarrollo del mismo implicará un acercamiento teórico conceptual a las ideas anteriormente presentadas, que se ilustrarán utilizando ejemplos concretos.

Objetivo general:

Brindar a los participantes las herramientas que les permitan diseñar una investigación que se sustente en la combinación de métodos cuantitativos y cualitativos.

Objetivos específicos:

  1. Identificar y poder desarrollar los elementos básicos de un diseño de investigación en ciencias sociales.
  2. Identificar las ventajas y las limitaciones de las metodologías cuantitativas y cualitativas, e identificar el potencial de usarlas de manera combinada.
  3. Apreciar las diferencias entre la inferencia causal y el análisis de los mecanismos causales.
  4. Lograr una aproximación a las técnicas utilizadas para desarrollar estudios de caso y trazado de procesos.

Cronograma:

El curso pretende acercar a los participantes a los fundamentos para la elaboración de un diseño de investigación a partir de métodos mixtos, es decir combinando análisis cuantitativo y cualitativo. En primer lugar se presentarán los elementos centrales para el desarrollo de un diseño de investigación: pregunta de investigación, marco conceptual, elaboración de hipótesis, selección de casos, recolección y análisis de evidencia. A partir de lo anterior se destacarán las fortalezas y debilidad de las metodologías cuantitativas y cualitativas para poner a prueba los argumentos teóricos. Para lo anterior se revisarán conceptos como inferencia causal y mecanismos causales, entre otros.

La última parte se concentrará particularmente en el método de estudios de caso, haciendo hincapié en la técnica de “trazado de procesos” (process tracing) que se ha comenzado a utilizar de manera recurrente en las ciencias sociales en los últimos años.

Día 1: Presentación del curso y el profesor. Introducción al diseño de investigación. Principales componentes de un protocolo de investigación: pregunta de investigación, marco conceptual, elaboración de hipótesis, selección de casos, métodos para recolección y análisis de evidencia.

Día 2: Ventajas y limitaciones de los métodos cuantitativos y cualitativos y cómo combinarlos. Inferencia causal y mecanismos causales.

Día 3: Elementos fundamentales de los estudios de caso.

Día 4: Técnica de trazado de procesos (process tracing). Discusión final y cierre del curso.

Registro

Inversión:

El valor de la inversión incluye 3 cursos a ser elegidos de acuerdo al horario establecido más 1 curso de Diseño de investigación con métodos mixtos. Además incluye coffee break y material de apoyo.

el valor puede ser diferido con tarjeta de crédito del Grupo Pichincha hasta 3 meses sin interés y hasta 9 meses con el interés de la tarjeta

Pronto Pago (hasta el 20 de mayo): 900 dólares

Público General: 990 dólares
Comunidad USFQ y Grupos (mínimo 3): 880 dólares

Afiliados a la AECIP: 950 dólares

PASO 1: Cancela el valor del programa a través de las siguientes formas:

Transferencia o pago en ventanilla

Datos de la cuenta:

Universidad San Francisco de Quito
Banco Bolivariano USFQ
Cuenta corriente Nro. 5075009950
(RUC: 1791836154001)

Universidad San Francisco de Quito
Banco Pichincha USFQ
Cuenta corriente Nro. 3407330004
(RUC: 1791836154001)

Una vez realizado el pago correspondiente, usted deberá registrarse y subir su constancia de pago a través del siguiente link REGISTRO DE PAGO

Si realizó el pago mediante Transferencia o Pago en efectivo, por favor enviar una copia del comprobante de depósito (escaneado) y sus nombres completos y datos para la factura al siguiente email: rordonez@usfq.edu.ec.

Si usted prefiere puede realizar el pago en las oficinas de tesorería de la USFQ pero debe enviar su factura a rordonez@usfq.edu.ec

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PASO 3: Confirmación de registro

Recibirá un mail de confirmación de registro.

Si estás interesado en este programa, déjanos tus datos y te enviaremos más información.

Contacto

Natalia Velalcázar
Educación Continua
Universidad San Francisco de quito
Telf: +593022971700 ext. 2083
nvelalcazar@usfq.edu.ec