Curso de Stata

 

OBJETIVO:

O objetivo deste curso é fazer com que você seja familiarizado com o uso do STATA. Trabalhar com bancos de dados e interpretar análises estatísticas são habilidades muito desejáveis para cientistas sociais, e para realizar estas tarefas o STATA é cada vez mais utilizado no mundo acadêmico, por ser um software versátil, e mais fácil de utilizar que outros programas. Nós vamos ensinar de uma forma muito prática, utilizando bases de dados do mundo real. Com este curso, você será capaz de fazer análises com o STATA a partir do primeiro dia. Conhecer o STATA lhe permitirá escrever trabalhos empíricos, trabalhar com pesquisas de opinião, pesquisas de mercado, estudos transversais e de painel, e com qualquer banco de dados que seja de seu interesse.

CARGA HORÁRIA:  16 horas – Ao fim do curso, será fornecido certificado do CAENI

PRÉ-REQUISITO: Não há pré-requisito para participar. Pesquisadores do CAENI tem 20% de desconto.

 

DATA:  13, 15, 20 e 22 de outubro de 2014

 

CONTEÚDO:

1ra Aula. Introdução ao STATA

    1. Trabalhando com STATA: Menu v.s. linha de comando v.s. “do files”.
    2. Arquivos de ajuda, documentação PDF on-line desde STATA 11 e UCLA STATA.
    3. Criação de bases de dados vazias, e copiar/colar dados de Excel.
    4. Importação de dados: diferentes formas de importação de dados.
    5. Descrevendo nossos dados
    • “Describe”
    • “Sum”
    • “Tabulate”
  1. Importação de dados de principais fontes de dados públicos: Banco Mundial (WBI), Penn Tables, U.N. Comtrade, Trademap, Latinobarómetro, Correlates of War (COW).
  2. valores em falta: "99" ou ". "?

2da Aula. Manipulação de dados

  1. Geração de novas variáveis: "Generate" versus "Egen".
  2. Deletar variáveis inservíveis.
  3. Classificação de variáveis por “sorting”.
  4. Recodificação dos valores e da rotulagem.
  5. Expressões lógicas “if”, “or”, “and”.
  6. Rotinas estatísticas básicas: Média, desvio padrão, correlação entre variáveis; ler percentuais; teste T; comparação de grupos dentro de uma variável; comparação entre duas variáveis.

3ra Aula. Regressões

  1. OLS com uma variável explicativa.
  2. OLS com múltiplas variáveis explicativas.
  3. Condições lógicas: “if”.
  4. Como ler os resultados da tabela? Level-Level; Log-Level- Level-Log.
  5. Corrigir Heteroscedasticidade no OLS.
  6. Comandos de Post-Estimação: resíduos e fitted values.
  7. Como plotar os resultados? Scatterplots, gráficos de linha, edição de gráficos.
  8. Combinando gráficos: “twoway”, por exemplo, dispersão com linha de regressão.
  9. Histograma.
  10. Densidade de Kernel.

4ta Aula. Ferramentas úteis para qualquer pesquisador

  1. Criação de tabelas para incluir nos papers com vários modelos diferentes.
  2. Esttab versus Estout.
  3. Como incluir o tempo? Dados Painel, efeitos fixos, efeitos aleatórios e primeiras diferenças;
  4. Xtset.
  5. “PCSE” de Beck, N. L., & Katz, J. N. (1995). What to do (and not to do) with time-series cross-section data. American Political Science Review, 89(3), 634-647.
  6. Onde compartilhar nossas bases de dados com outros colegas?


INVESTIMENTO: R$ 300,00. (pagamento de pessoas físicas).

LOCAL DO CURSO   Faculdade de Filosofia e Ciências Sociais Av. Prof. Luciano Gualberto, 315, sala 116-b

INFORMAÇÕES E RESERVAS DE VAGA
www.caeni.com.br
Email: O endereço de e-mail address está sendo protegido de spambots. Você precisa ativar o JavaScript enabled para vê-lo.

 

 

 

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