Programa de Pós-Graduação em Relações Internacionais

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1 1 Programa de Pós-Graduação em Relações PROGRAMA DO CURSO Prof. Leandro Piquet Carneiro Apresentação Este curso tem como objetivo familiarizar os alunos de pós-graduação em relações internacionais com os métodos quantitativos de pesquisa. Espera-se que o aluno adquira habilidades para ler, interpretar e criticar artigos que são publicados nos melhores periódicos na área de relações internacionais. Embora o curso ofereça apenas uma introdução aos procedimentos de análise de dados e utilize um mínimo de formalização matemática, ele poderá ajudá-lo a desenvolver o seu próprio projeto de pesquisa, especialmente a escolher o método quantitativo apropriado para testar hipóteses derivadas de teorias relevantes na área. Ao terminar este curso os alunos deverão ser capazes de realizar as seguintes atividades: 1. formular um problema de pesquisa; 2. definir hipóteses que podem ser submetidas a testes empíricos; 3. selecionar dados e técnicas analíticas adequadas ao tipo de problema de pesquisa e hipóteses selecionados; 4. consumir de forma crítica os resultados de pesquisas quantitativa na área de relações internacionais. Com o objetivo de oferecer o máximo possível de exemplos e aplicações de métodos quantitativos de pesquisa na área, utilizaremos em várias aulas desse curso os estudos e bases de dados comparativos. As aulas serão nas sextas das 14:00 às 18:00. Na segunda parte da aula, das 16:00 às 18:00, teremos seções de trabalho no laboratório de informática no qual introduziremos os alunos ao pacote estatístico R. Bases de Dados Serão utilizadas as seguintes bases de dados no curso: 1. A Lijphart Electoral Archives Modelo simplificado, variáveis apresentadas no anexo do livro Modelos de Democracia (2003), São Paulo: Civilização Brasileira. Traz informações sobre as cracterísticas do sistema político em 36 democracias. 2. Correlates of War - É composta por duas bases, a primeira traz informações sobre os conflitos (Inter-state wars file) e a segunda sobre os países participantes (Inter-state wars participants file). Um exemplo de uso dessa base pode ser encontrado em: Benoit K. (1996). Democracies really are more pacific (in general), Journal of Conflict Resolution 40: Chan, S. (1984). Mirror, mirror on the wall... Are the freer countries more pacific? Journal of Conflict Resolution 28: Democracia e Desenvolvimento Base de dados utilizada utilizada no projeto Democracia e Desenvolvimento: Instituições

2 2 Políticas e Bem-Estar Material no Mundo, (Adam Przeworski e colaboradores). A base de dados cobre 135 países observados entre 1950 e A unidade de análise é o país particular, durante um ano em particular, perfazendo um total de observações. 4. World Values Survey Base de dados com entrevistas realizadas em 48 países do mundo (utilizaremo o painel de 2005)e que é utilizada em estudos comparados sobre atitudes políticas. Veja por exemplo: Inglehart, R. e Welzes, C. (2005). Modernization, Cultural Change and Democracy: The human Development Sequence, Cambridge: Cambridge University Press. Utilizaremos três paineis desse survey 1995, 2000 e Os livros de código são os questionários utilizados nos levantamentos realizados no Brasil (1990 e 2000) e nos EUA (1995). Observações Importantes Utilização do sistema Erudito: Todo o conteúdo do curso estará disponível em: É altamente recomendável que todos tenham um USP (@usp.br). Recursos computacionais: Nos exemplos que discutiremos em sala de aula utilizarei o software R. O R é um open source que tem sido utilizado nos cursos do ICPSR e como ferramenta de análise estatística em inúmeros trabalhos científicos. Sua utilização na área de Ciências Sociais tem crescido muito nos últimos anos. O download do R versão for Windows pode ser feito no site Conhecimentos de estatística necessários: A minha suposição é que os alunos já realizaram algum curso de introdução à estatística na graduação, se isto não é verdade no seu caso você terá que fazer um esforço suplementar para acompanhar o curso, mas minha experiência demonstra que é totalmente possível chegar a um bom resultado mesmo sem nenhuma exposição prévia ao assunto. Na bibliografia do curso há recomendações de caráter mais básico. Avaliação A nota final do aluno será composta da seguinte forma: Participação: 50% A)Participação em aula e nas atividades do curso: 10% B)Presença (será cobrada presença nas seções conjuntas com PRI504): 10% C)Trabalhos:30% (entregues no prazo estipulado) Provas em sala de aula: 50% D)Prova em sala de aula: 50%

3 3 Ementa Módulo I: Estatística Descritiva 19/08 Aula 1. Mensuração: tipos de dados e problemas de confiabilidade e validade na mensuração 1. Agresti, Capítulo 1 Avançado 2. Pereira, Capítulos 1 (p32 a 41), 2 e 3 (até a p72) Interm. 3. Williams, Capit. 3 Βásico 4. Huck, Capítulo 4 Básico 5. Dalgaard, Capítulo 1 R Manual 6. Weiss, Capítulo 2 Βásico Trabalho: 1 26/09 Aula 2. Estatística descritiva 1. Wannacott & Wannacott, Capítulo 2 Interm. 3. Dalgaard, Capítulo 3 (itens 3.1, 3.4, 3.5) R Manual 4. Huck, Capítulo 2 Βásico 6. Weiss, Capítulo 3 Βásico Introdução ao R e ao uso de bancos de dados internacionais (parte 1): base de dados de A. Lijphart Trabalho: 2 02/09 Aula 3. A análise de variáveis quantitativas e qualitativas: descrição e representação gráfica 1. Williams, Capitulo 4 Βásico 2. Dalgaard, Capítulo 3 R Manual Atividade: Introdução ao uso de bancos de dados internacionais (parte 2): base de dados do World Value Survey e Democracia e Desenvolvimento. Trabalho: 3

4 4 Módulo II: Inferência Estatística e Análise de Diferenças entre Médias 16/09 Aula 4. Distribuições de Probabilidade e variável aleatória 1. Dalgaard, Capítulo 2 R Manual 2. Wannacott & Wannacott, Capítulos 3 Interm. 3. Weiss, Capítulo 4, 5 e 6 Βásico Laboratório de Informática (segunda parte da aula). Exercícios com variáveis aleatórias e simulações Trabalho: 4 23/09 Aula 5. Inferência estatística: Amostragem 1. Williams, Capitulo 5 Βásico 2. Wannacott & Wannacott, Capítulo 4 Interm. 3. Huck, Capítulo 5 Interm. 4. Weiss, Capítulo 7 Βásico Segunda parte da aula: PROVA 1 em SALA DE AULA Exercícios: O que faz a estatística ser tão poderosa? Como funciona o processo de inferência e como é possível fazer afirmações para um conjunto muito grande de casos a partir de amostras? Vamos discutir a lógica da inferência estatística com base no teorema do Limite Central. Trabalho: 5 07/10 Aula 6. Inferência Estatística: Intervalo de Confiança para a Média e Diferença entre Duas Médias 1. Wannacott & Wannacott, Capítulo 5 Interm. 2. Williams, Capítulo 6 Βásico 2. Huck, Capítulo 6 e 7 Interm. 3. Weiss, Capítulos 8 e 9 Βásico 4. Dalgaard, Capítulo 4 (seção 4.1) R Manual Exercícios: Além de permitir fazer inferências a partir de amostras a estatística permite distinguir entre variações aleatórias e variações reais. Vamos ver como é possível realizar um teste-t para decider se dois conjuntos de dados são realmente diferentes. Isto será demosntrado com base em dados reais utilizando-se o R como ferramenta de análise. Trabalho: 6

5 5 14/10 Aula 8. Teste de Hipóteses 1. Wannacott & Wannacott, Capítulo 6 Interm. 21/10 Aula 9. Teste de Hipóteses II 1. Weiss, Capítulos 10, 11, 12 Βásico 28/10 Aula 10. Análise de Variância 1. Pereira, Capítulo 4 Interm. 2. Babbie, Capítulo 16 Interm. 3. Huck, Capítulo 17 Interm. 4. Agresti, Capítulo 3 Avançado Exercícios: Enquanto o teste-t é utilizado para testar a diferença entre duas médias populacionais com base em médias amostrais, a análise de variância é utilizada quando a questão de pesquisa requer a análise de duas ou mais médias populacionais, a qual será avaliada com base nas diferenças observadas entre suas respectivas médias amostrais. Trabalho: 7 Módulo III: Relações Entre Variáveis 11/11 Aula 10. Correlação entre Duas Variáveis Quantitativas 1. Williams, Capítulo 11 Βásico 2. Dalgaard, Capítulo 5 (seção 5.4) 3. Huck, Capítulo 9 Interm. 4. Weiss, Capítulo 14 Βásico Exercícios: Correlação, causalidade e associação. A validade de qualquer teste estatístico depende da forma como esse foi especificado. Todas as variáveis relevantes foram consideradas? Há riso de que a correlação observada seja espúria? Há uma justificativa teórica adequada para a correlação? É possível defender teoricamente a existência de uma relação de causalidade entre as varoiáveis? Problemas de endogenia entre as variáveis foram considerados?

6 6 Trabalho: 8 18/11 Aula 11. Correlação entre Duas Variáveis Qualitativas 1. Agresti, Capítulo 2 e 3 Avançado 2. Pereira, Capítulo 4 Interm. 3. Willian, Capítulo 10 Básico Exercícios: O que podemos fazer para descrever a relação entre duas variáveis qualitativas? O uso de testes nãoparamétricos para analisar diferenças entre variáveis qualitativas. Trabalho com a base WVS. Trabalho: 9 25/11 Aula 12. Modelo de regressão com duas variáveis 1. Williams, Capítulo 12 Βásico 2. Wannacott & Wannacott, Capítulo 7 Interm. 3. Dalgaard, Capítulo 5 (seções 5.1 a 5.3) R Manual 4. Gujarati, Capítulo 1 (até seção 1.6) e Capt. 2 Avançado 5. Huck, Capítulo 16 (primeira parte) Interm. 6. Weiss, Capítulo 15 Βásico Trabalho: 10 Exercícios: A análise de regressão é a técnica mais comum de análise para se avaliar a correlação entre variáveis de diferentes tipos. Veremos como testar hipóteses sobre modelos de correlação e como interpretar os resultados. 25/11 Aula 13. Modelo de Regressão com mais de duas variáveis e com variáveis dependentes dicotômicas 1. Williams, Capítulo 13 Βásico 2. Wannacott & Wannacott, Capítulo 8 Interm. 3. Dalgaard, Capítulo 9 R Manual 4. Long, Capítulo 3 Avançado 5. Gujarati, Capítulo 3 Exercícios: É possível utilizar mais de um preditor para uma determinada variável resposta. Esta técnica é conhecida como regressão múltipla e pode ser aplicada com o objetivo de se prever os valores de uma determinada variável dado o valor de duas ou mais variáveis explicativas. Veremos como testar hipóteses sobre modelos multivariados de correlação e também

7 7 como interpreter os seus resultados quando a variável resposta é de tipo binária. 2/12 Aula 14. Prova em sala de aula

8 8 Bibliografia AGRESTI, A. (1990). Categorical Data Analysis, New York: Wiley- Interscience Publication. CLEVELAND, W. (1985). The Elements of Graphing Data. Monterey: Wadsworth Advanced Books and Software. DALGUAARD, P. (2002). Introductory Statistics with R, Springer Science, GUJARATI, D. (2000). Econometria Básica, São Paulo: Pearson Education do Brasil Ltda. HUCK, S.W.(2008). Reading Statistics and Research, Boston: Pearson Education, Inc. KING,G.,KEOHANE,R. e VERBA, S. (1994). Designing Social Inquiry. Princeton: Princeton University Press. LIJPHART, A. (2003). Modelos de Democracia: Desempenho e Padrões de Governo em 36 países, Rio de Janeiro, Civilização Brasileira. LIJPHART, A. (1971). "Comparative politics and the comparative method". American Political Science Review 65 (3): LONG, S. (1997). Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables. Thousand Oaks, CA: Sage. PEREIRA, J. C. (1999). Análise de dados qualitativos, 2 a edição. São Paulo: EDUSP, PRZEWORSKI,A. e TEUNE,H. (1982). The logic of comparative social inquiry. Florida: Robert Krieger Publishing Company. PRZEWORSKI,A.et al. What make Democracy to endure. Jounal of Democracy, 7, n 1, TURIBIAN, K. (2000). Manual para Redação. São Paulo: Martins Fontes. WEISS, N. (2005) Introductory Statistics. Boston: Addison Wesley, Seventh Edition. WILLIANS, F. (1991). Reasoning with statistics: How to read quantitative research, Fort Worth: HBJ. WONNACOTT, R. e WONNACOTT, T. (1985). Fundamentos de Estatística. Rio de Janeiro, Livros Técnicos e Científicos Editora S.A.