1.Introducción a STATA
Se hará una breve introducción sobre qué es STATA y sus funcionalidades, ventajas y desventajas, manejo de las ventanas y los menús así como del manual de usuario y ayuda, manejo de archivos de STATA, log y .do. En el curso se presentarán los dos ambientes (ventanas y comandos) para que el usuario decida que interfaz usar. 

2. Manejo y análisis de bases de datos
Durante la explicación de bases de datos se explicarán los principales temas para que el usuario pueda manipular bases de datos de diferentes tamaños sin ningún problema. Una vez el usuario maneje la administración de bases de datos, se pasará a su análisis, exploración de tipo descriptivo e inferencial.

Se explicará puntualmente:

- Importar y exportar bases de datos

- Bases de datos de Excel a STATA

- Creando y transformando variables (formatos y tipos de variables)

- Ordenar, transponer y colapsar variables y bases de datos

- Pegues horizontales y verticales de variables y observaciones

- Recodificación de variables

- Crear variables dummy

- Manejo de datos duplicados

- Filtros

- Estadísticas descriptivas

- Generación de tabulados de variables y tablas de estadísticas para una o más variables

o Tablas descriptivas

o Tablas de frecuencias

o Tablas estadísticas (promedio, cuenta, desviación estándar, etc.)

- Correlaciones/covarianza

- Pruebas de hipótesis sobre la media y la varianza (univariado y bivariado)

- Gráficos

MÓDULO AVANZADO CORTE TRANSVERSAL

1. Introducción a la Regresión

Se realizará una breve introducción al planteamiento teórico de la regresión por medio de ejemplos. En este módulo, se explicará la metodología de realización del procedimiento de la regresión en STATA y de igual forma la verificación de supuestos.

- Estimación de la matriz de correlación entre variables

- Estimación del modelo estándar de regresión lineal -MCO- (regress)

- Pruebas de hipótesis sobre los parámetros (test)

- Pronóstico

- Revisión de los supuestos del modelo MCO: Multicolinealidad, Heterocedasticidad y Normalidad

2. Manejo de modelos de selección discreta

- Variable dependiente dicótoma

- Modelo Probit y Logit

- Pruebas de hipótesis para uno o más regresores en modelos no lineales

- Efectos marginales de un cambio unitario en el valor de un regresor

- Pruebas de bondad de ajuste y poder de predicción.

- Variable dependiente categórica (Modelos multilogit)