Métodos e Técnicas de Pesquisa em Ciência Política

FLS 5028

Métodos Quantitativos e Técnicas de Pesquisa em Ciência Política

FLP0406

Métodos e Técnicas de Pesquisa em Ciência Política

1º semestre / 2021

Glauco Peres da Silva

Países democráticos apresentam taxas mais altas de gastos sociais que países com governos autocráticos? Políticos ocupando um cargo eletivo têm maior chance de serem reeleitos? Como medir o impacto das políticas públicas? Como avaliar o comportamento eleitoral por estados e regiões? Perguntas deste tipo têm sido alvo de pesquisas na Ciência Política. A finalidade principal desta disciplina é introduzir aos alunos os métodos quantitativos utilizados para isto.

O curso é uma introdução à análise quantitativa de dados para alunos de graduação em Ciências Sociais. A disciplina parte da premissa de que a maneira mais eficaz de aprender estatística é envolvendo os alunos ativamente na realização de análises estatísticas. Para cada tema, teremos aulas expositivas seguidas por sessões de laboratório em que os alunos utilizarão dados para responder a perguntas importantes para a Ciência Política e a análise de políticas públicas. Espera-se que, após cursar a disciplina, os alunos tenham desenvolvido conhecimentos e habilidades em métodos quantitativos e análises a partir de dados sociais e políticos com o uso de softwares.

 

Objetivos

• Introduzir técnicas de processamento de dados na Ciência Política.

• Capacitar os alunos a utilizarem ferramentas para a análise de dados empíricos por meio do ensino baseado em atividades de pesquisa (“activity-based teaching”).

• Desenvolver habilidades para efetivamente analisar os alcances e limites das técnicas quantitativas de pesquisa na Ciência Política.

• Estimular a criatividade e a capacidade crítica para a seleção de técnicas apropriadas e das melhores estratégias metodológicas para análise de dados.

 

Pré-requisitos

MAE0116 – Noções de Estatística. A matemática requerida não vai além da álgebra dos cursos de graduação e estatística básica.

Avaliação

1. Todos os alunos deverão entregar 13 (treze) listas de exercícios ao longo do curso. Cada lista se refere ao conteúdo da aula seguinte: é esperado, assim, que o aluno leia o material da aula correspondente de acordo com este programa e depois responda as listas. Há dois tipos de listas: as regulares e as finais de módulo. As regulares são aquelas que devem ser entregues em toda a aula, exceto no dia de entrega das listas finais. As listas finais de módulo são 3 (três). Cada uma delas corresponde a todo o conteúdo do módulo. Elas serão entregues nas aulas 4, 8 e 14. 

2. Prova Final (escrita e sem consulta).

3. Trabalho (PARA A PÓS GRADUAÇÃO APENAS): Os alunos da pós-graduação deverão entregar um trabalho final utilizando uma base de dados de interesse individual do discente. Espera-se que o texto cubra todos os tópicos trabalhados ao longo do curso. As especificações a respeito do trabalho serão combinadas com a turma durante o semestre.

A pontuação de cada uma das atividades divide-se da seguinte forma entre graduação e pós-graduação: (A SER DEFINIDO)

		Graduação	Pós-graduação
Atividade	Quantidade considerada	Porcentagem da média	Porcentagem da média
Listas regulares	Nove maiores notas	45	35
Listas finais de módulo	Três notas	30	15
Prova Final	Uma nota	25	20
Trabalho	Uma nota	0	30
Total		100	100

Recuperação

A recuperação consiste em uma única prova, sem consulta, cobrindo todo o conteúdo do curso. A data da prova de recuperação será marcada ao longo do semestre.

Software

As aulas e os laboratórios terão ênfase na capacitação dos alunos para utilizarem softwares. Será utilizado o Microsoft Excel, compatível com BrOffice Calc e outros processadores de planilhas, além do Stata.

Moodle

Esta disciplina dispõe de um ambiente virtual de aprendizagem no Moodle do STOA. Para ter acesso ao conteúdo e às atividades, siga as instruções de cadastro em http://wiki.stoa.usp.br/Ajuda:Moodle/Cadastro e, a seguir, acesse http://disciplinas.stoa.usp.br.

Listas

Os alunos poderão desenvolver as respostas em grupo, mas cada aluno deverá entregar sua própria lista de respostas. A lista deverá ser respondida no Moodle de acordo com as instruções de cada uma nas datas de entrega estabelecidas para cada turma. O prazo para a entrega das listas é o início de cada aula, impreterivelmente. Não serão aceitas listas entregues fora do prazo sob hipótese alguma.

Cabe ressaltar que as listas são individuais. Casos de plágio serão punidos de acordo com o regimento da universidade, além de as listas não serem consideradas para efeitos de nota; serão considerados como envolvidos no caso tanto o aluno plagiador, quanto o aluno plagiado.

Plantões de monitoria

Os plantões de monitoria oferecidos têm o propósito de permitir que os alunos tirem dúvidas a respeito da disciplina ou dos exercícios que foram propostos. Porém, é importante lembrar que os monitores nunca substituirão o papel do aluno como responsável pelo seu próprio aprendizado e pela execução dos exercícios. Na tabela a seguir, estão os horários iniciais de oferecimento do plantão de monitoria. Estes poderão ser alterados em razão do fluxo de alunos aos plantões, permitindo que horários subutilizados sejam transferidos para o apoio em horários de maior demanda.

A SER DEFINIDO

Dia	Horário
Segunda feira	11h - 12h
Terça feira	18h- 19h
Quarta feira	18h - 19h
Quinta feira	11h - 12h
Quinta feira	16h - 17h
Sexta feira	13h - 14h

Programação de Aulas – SERÃO REFORMULADAS AS DATAS

Módulo	Aula	Data	Leituras e Laboratórios
I. Desenho de pesquisa	1. Apresentação da disciplina e do programa	18/02 (n) / 20/02 (v)
	2. Conhecimento nas Ciências Sociais	25/02 (n) / 27/02 (v)	Leitura Obrigatória: Silva, Glauco P. Capítulo 2. Leitura Complementar: Kellstedt e Whitten. Capítulo 1, O Estudo Científico da Poítica, pp. 27-48. King, Keohane e Verba, Capitulo 3, pp.87-124.
	NÃO HAVERÁ AULA	04/03 (n) / 06/03 (v)	Carnaval
	3. Desenho de Pesquisa empírica em ciência política	11/03 (n) / 13/03 (v)	Leitura Obrigatória: Kellstedt e Whitten. Capítulo 3, Avaliando relações causais, pp. 75-92 e Capítulo 4, Desenho de pesquisa, pp. 93-114. Leitura Complementar: King, Keohane e Verba, Capitulo 1, pp.13-44.
	NÃO HAVERÁ AULA	18/03 (n) / 20/03 (v)
	4. Conceituação & Mensuração	25/03 (n) / 27/03 (v)	Leitura Obrigatória: Kellstedt e Whitten. Capítulo 5, Conhecendo os Seus Dados: avaliando mensuração e variações, pp. 115-150.
II. Análise Estatística Descritiva	5. Amostragem	01/04 (n) / 03/04 (v)	Leitura Obrigatória: Agresti e Finlay, Capítulo 2, 27-42. Leitura Complementar: Bolfarine e Bussab, Capítulo 1.
	6. Estatística Descritiva	08/04 (n) / 10/04 (v)	Leitura Obrigatória: Agresti e Finlay, Capítulo 3, 49-79. Leitura Complementar: Bussab e Morettin, Capítulo 3, pp. 35-67.
	NÃO HAVERÁ AULA	15/04 (n) / 17/04 (v)	SEMANA SANTA
	7. Probabilidade	22/04 (n) / 24/04 (v)	Leitura Obrigatória: Agresti e Finlay, Capítulo 4, 93-121. Bussab e Morettin. Cap. 5, pp. 103-127. Leitura Complementar: Sharpe, De Veaux, e Velleman, Capítulo 5, 125-142. Kellstedt e Whitten. Capítulo 6, Probabilidade e Inferência Estatística, pp. 151-166.
	NÃO HAVERÁ AULA	29/04 (n) / 01/05 (v)	DIA DO TRABALHO
	NÃO HAVERÁ AULA	06/05 (n) / 08/05 (v)	SEMINÁRIO DISCENTE (PÓS)
	8. Distribuição de Probabilidade	13/05 (n) / 15/05 (v)	Leitura Obrigatória: Casella e Berger. Capítulo 3. Famílias comuns de distribuições. OU Bussab e Morettin. Cap. 6 e 7, Variáveis aleatórias discretas & Variáveis aleatórias contínuas, pp. 128-202. Leitura Complementar: Moore e Siegel. Capítulo 10.  An Introduction to Discrete Distributions, pp. 265-326. Moore e Siegel. Capítulo 11.  Continuous Distributions, pp. 325-368.
III. Análise estatística inferencial	9. Inferência Estatística	20/05 (n) / 22/05 (v)	Leitura Obrigatória: Agresti e Finlay, Capítulo 5, 131-157. Sharpe, De Veaux, e Velleman, Capítulo 9, pp. 264-288 & Capitulo 21, pp. 679-708. Leitura Complementar: Kellstedt e Whitten. Capítulo 6, Probabilidade e Inferência Estatística, pp. 151-166
	10. Teste de Hipótese parte I	27/05 (n) / 29/05 (v)	Leitura Obrigatória: Agresti e Finlay, Capítulo 6, 169-201. Sharpe, De Veaux, e Velleman, Capítulo 10, 295-318. Leitura Complementar: Kellstedt e Whitten. Capítulo 7, Teste Bivariado de Hipótese, pp. 167-192.
	11. Teste de Hipótese parte II	03/06 (n) / 05/06 (v)	Leitura Obrigatória: Agresti e Finlay, Capítulo 7, Comparação de dois grupos, pp. 212-251. Sharpe, De Veaux, e Velleman, Capítulo 11 & 12, 319-373. Leitura Complementar: Kellstedt e Whitten. Capítulo 7, Teste Bivariado de Hipótese, pp. 167-192.
	12. Introdução ao Modelo de Regressão parte I	10/06 (n) / 12/06 (v)	Leitura Obrigatória: Agresti e Finlay, Capítulo 9, 287-300; 315-321. Agresti e Finlay, Capítulo 10, 338-353. Agresti e Finlay, Capítulo 11, 361-394. Agresti e Finlay, Capítulo 12, 411-446. Leitura Complementar: Kellstedt e Whitten. Capítulo 8, Modelo de Regressão Bivariado, pp. 193-218.
	13. Regressão parte II	17/06 (n) / 19/06 (v)
	14. Regressão parte III	24/06 (n) / 26/06 (v)
Avaliação	15. Prova final	01/07 (n) / 03/07 (v)

Bibliografia Obrigatória

Agresti, Alan e Finlay, Barbara. Métodos Estatísticos para as Ciências Sociais.  Porto Alegre: Penso, 2012.

Bussab, Wilton e Morettin, Pedro A. Estatística Básica. 6 ed. São Paulo: Saraiva, 2010.

Casella, George e Berger, Roger. Inferência Estatística. São Paulo: Cengage Learning, 2010.

Kellstedt, Paul M. e Whitten, Guy D. Fundamentos da Pesquisa em Ciência Política. São Paulo: Blucher, 2015.

Silva, Glauco P. Desenhos de Pesquisa, ENAP – Escola Nacional de Administração Pública, mimeo.

Bibliografia Complementar

Bolfarine, Heleno e Bussab, Wilton. Elementos de Amostragem. São Paulo: Edgard Blücher, 2005.

Bussab, Wilton e Morettin, Pedro A. Estatística Básica. 6 ed. São Paulo: Saraiva, 2010.

Casella, George e Berger, Roger. Inferência Estatística. São Paulo: Cengage Learning, 2010.

Kellstedt, Paul M. e Whitten, Guy D. Fundamentos da Pesquisa em Ciência Política. São Paulo: Blucher, 2015.

King, Gary, Keohane, Robert, e Verba, Sidney. El Diseño de la Investigación Social. 3 ed. Madrid: Alianza, 2009. (versão em espanhol de KKV)

Moore, Will H. and Siegel, David A. A Mathematics Course for Political and Social Research. Princeton, Princeton University Press, 2013.

Sharpe, Norean R., De Veaux, Richard D., e Velleman, Paul F. Estatística Aplicada: Administração, Economia e Negócios. Porto Alegre: Bookman, 2011.

Shively, W. Phillips. The Craft of Political Research. 8th ed. Upper Saddle River, N.J.: Pearson/Prentice Hall, 2009.

Sirkin, R. Mark. Statistics for the Social Sciences. 3rd ed. Thousand Oaks: Sage, 2006.

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