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Estadística

Estadística para el análisis político - Maestría Semipresencial
by

Noam López Villanes

on 17 September 2011

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Transcript of Estadística

Estadística para el análisis político Estructura de la presentación Introduciendo el R
Presentación del texto "Pavimientando con votos"
Replicando el modelo
Observaciones y sugerencias al modelo
Conclusiones Profesores asistentes

Mariela Mosqueira Cabrera
Noam López Villanes http://www.nytimes.com/2009/01/07/technology/business-computing/07program.html?_r=3&pagewanted=all ¿Qué dice la web? 06/01/2009 Forbes alude al R
como un programa
estadístico para
diferentes usos y buenos gráficos.


14/07/09 http://www.forbes.com/2009/07/14/open-source-software-technology-breakthroughs-software.html http://www.infoworld.com/d/open-source/bi-battle-isnt-between-ibm-and-sas-583?page=0,0 "R may be the disruptor
in this billion-dollar market"

02/12/09
NYT dedica un artículo
a los beneficios del R. Introduciendo al R Software para el análisis de datos Posee un lenguaje de programación Un entorno Con una gran biblioteca de algoritmos para el tratamiento, manipulamiento, análisis y generación de gráficos de bases de datos. Software de código abierto (open-source) Gratis, abierto y activo Una comunidad Miles de contribuyentes, más de 2 millones de usuarios (hasta diciembre 2009). Variedad de fuentes y ayuda Características del R Compatible SAS, SPSS, Excel, SQL Server, Oracle Velocidad Gráficos Clásicos (diagramas de puntos, histogramas, series de tiempo, etc).
Permite personalizar y combinar sin restricciones. Métodos estadísticos estándar Media, mediana, covarianza, distribuciones
Regresiones, ANOVA, tablas de contingencia
GLM, pruebas no paramétricas, survival analysis


Miles de paquetes para usar CRAN R: cran.r-project.org
CRANTASTIC Stackoverflow
R-bloggers #rstats (hashtag en twitter) R in a nutshell - Joe Adler Glosario Del R

Console

Script

Change dir

Package

CRAN mirror

Command

.rda

.Rdata Pavimentando con votos. Apropiación presupuestal para proyectos de infraestructura vial en Colombia, 2002 – 2006.
Luis Bernardo Mejía Guinand
Felipe Botero
Juan Carlos Rodríguez Raga Objetivo de la Investigación
Se quiere encontrar qué factor o factores influyen en la asignación presupuestal a nivel municipal para el desarrollo vial en el primer gobierno de Uribe Vélez (2002 – 2006). Relevancia del Tema
Geografía colombiana accidentada.

Se han diseñado herramientas de política pública (Plan Vial 2500 y Programa Visión Colombiana 2019).

La implementación parece seguir criterios no técnicos, pero aún así se han pavimentado 4111 km a cargo de INVIAS y 3232 km por DNP.

Gaviria (2007): “los proyectos has sido seleccionados en base a criterios políticos”.
Revisión de la literatura
“El presupuesto es la arena donde se producen muchos de los intercambios políticos y negociaciones propias de cualquier democracia”. Dos teorías
PORK BARREL: el intercambio político
Populismo y neopopulismo
Negociaciones entre el Legislativo y el Ejecutivo
Se manipula el presupuesto
Se puede relacionar votos del partido de gobierno en un distrito y los recursos que recibe
Definiciones económica y política
Uso directo del gasto público por parte de presidentes en busca de base de apoyo sin intermediarios
Hipótesis
H1: la asignación presupuestal en infraestructura vial colombiana responde a criterios técnicos del PND.
H2: la asignación presupuestal responde a negociaciones bilaterales entre el Legislativo y el Ejecutivo basadas en necesidades políticas y electorales.
H3: la asignación presupuestal responde al esfuerzo del gobierno por fortalecer su base social a través de los CCG.
Operacionalización Unidad de análisis: municipios
Son tres hipótesis diferentes, cada una con variables independientes distintas pero con una misma variable dependiente. Variable independiente dicotómica
Categorías:
Gobierno con prioridad técnica (0)
Gobierno sin prioridad técnica (1) Criterios técnicos Mecanismos clientelistas
1) Porcentaje de votos que obtuvieron los candidatos a la cámara de representantes.
Variable numérica discreta

2) Alcalde con coalición Uribista.
Variable dicotómica. Etiquetas: Sí (0); No (1)
Fuente: Plan Nacional de Desarrollo (PND). Fuente: Comportamiento electoral del municipio teniendo como base las elecciones legislativas del 2002-2006. Esfuerzos populistas
a) Consejo Comunal
Variable dicotómica. Etiquetas: municipios con CC (1); municipios sin CC (0).

b) Consejo Comunal con ejecución
Variable dicotómica. Etiquetas: con ejecución (1); sin ejecución (0)
Fuente: SIGOB (Municipios en los que hubo Consejos Comunales).
Otras variables
Población
Índice de pobreza
Variable numérica Variable numérica Replicando el modelo Explorando la data Variables cuantitativas Variables cualitativas Implica sacar tabla de frecuencias, descriptivos, y generar gráficas. Regresión lineal multivariada Pruebas Anova debe ser significativo. Ho: R cuadrado es 0.

R cuadrado: porcentaje de explicación del modelo.

Los coeficientes estandarizados beta nos dan la fuerza explicativa de las variables.
Requisitos Normalidad de los residuos
No multicolinealidad
Homocedasticidad
No autocorrelación
Valores extremos afectantes
No espuriedad
Significancia de las predictoras Observaciones
al modelo En las pruebas La regresión tiene un Anova significativo; sin embargo, el R cuadrado tiene un porcentaje explicativo reducido ( 17,5%). En los requisitos Los residuos no presentan una distribución normal. (-)
Hay heterocedasticidad. (-)
Existen valores extremos afectantes. (-)
No todas las predictoras son significativas (-)
No se encuentra multicolinealidad. (+)
No hay autocorrelación. (+)
No hay espuriedad (+)
Conclusiones .Rda / .rdata Formatos de alta compresión Explorando una data Medidas Gráficas Escalares Ordinales Nominales Escalares Ordinales Nominales El autor no se detiene a verificar estos supuestos Maestría en Ciencia Política y Gobierno con mención en Políticas Públicas y Gestión Pública
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