Análisis de datos longitudinales usando R

Los datos longitudinales, también conocidos como datos panel, se refieren a mediciones de variables tomadas en diferentes momentos en el tiempo para los mismos individuos u otras unidades. Este tipo de datos proporciona una descripción más detallada de fenómenos que cambian en el tiempo, lo que permite una mejor comprensión de los procesos socioeconómicos y los comportamientos individuales. Al compararlos con los datos de corte transversal, los datos panel presentan varias ventajas. En primer lugar, al seguir a las mismas unidades a lo largo del tiempo, es posible medir y analizar los cambios y las transiciones entre diferentes estados. Además, los datos longitudinales permiten evaluar el impacto de intervenciones específicas en las políticas sociales. También, es posible modelar y comprender los comportamientos individuales a lo largo del tiempo. Por último, los datos panel ofrecen la posibilidad de controlar los efectos de las variables no observadas tanto dentro del tiempo como entre las unidades. 
Durante el curso, se abordarán cinco enfoques para el análisis de datos longitudinales, junto con la preparación de la estructura de datos necesaria para cada uno de ellos. Los métodos de análisis incluidos son: modelos de curvas de crecimiento, modelos de efectos fijos y aleatorios, modelos de respuestas categóricas, métodos de diferencias en diferencias, y modelos dinámicos de panel.  Para llevar a cabo la implementación de estos métodos, se utilizará Stata como herramienta principal.
Para este curso se recomienda tener una base básica en regresión lineal o haber tomado el curso “Introducción a Stata para análisis de datos” o el curso “Estadísticas usando Stata”.
Stata es uno de los programas estadísticos más populares y utilizados del mundo, que ofrece flexibilidad, robustez y herramientas de calidad para el análisis de datos. Gracias a su amplia gama de funciones y a sus poderosas capacidades gráficas, Stata resulta atractivo tanto para profesionales como para investigadores en diversas disciplinas. Se utiliza para el análisis de datos provenientes de fuentes gubernamentales, instituciones privadas y ONGs. Una de las ventajas destacadas de Stata es su facilidad de uso, además de contar con un sólido apoyo por parte de la comunidad de usuarios y se dispone de una amplia y completa documentación del manejo de sus recursos.

OBJETIVO GENERAL

El objetivo general del curso "Análisis de datos longitudinales usando R" es proporcionar a los participantes las habilidades y conocimientos necesarios para comprender, analizar y modelar datos longitudinales, también conocidos como datos panel, utilizando el software Stata. El curso se centrará en la aplicación de diferentes enfoques y métodos de análisis de datos panel, así como en la preparación y gestión adecuada de la estructura de datos panel en R.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

• Conocer con los conceptos y características fundamentales de los datos longitudinales y comprender su importancia en el análisis de fenómenos socioeconómicos y comportamientos individuales a lo largo del tiempo.
• Aprender a preparar, organizar y gestionar correctamente la estructura de datos panel en R, asegurando un análisis adecuado.
• Adquirir conocimientos y habilidades en la aplicación de modelos de curvas de crecimiento para analizar y comprender los patrones de cambio y crecimiento de variables a lo largo del tiempo.
• Aplicar modelos de efectos fijos y aleatorios en el análisis de datos longitudinales, permitiendo evaluar la varianza entre las unidades de análisis y controlar los efectos inobservables.
• Comprender y aplicar metodologías de análisis para variables de respuesta binaria y categórica en datos panel, permitiendo explorar el impacto de variables predictoras en diferentes categorías de resultados.
• Conocer con los métodos de diferencias en diferencias, una técnica utilizada para evaluar el impacto de intervenciones específicas en políticas sociales, y aprender a implementarlo en el contexto de datos panel.
• Conocer modelos dinámicos de panel, que permiten modelar el comportamiento de las variables a lo largo del tiempo, incluyendo dinámicas de efectos rezagados.

PROGRAMACIÓN DE CONTENIDOS