Curso Análisis de Datos categóricos: investigadores exponen en sesión de pósters académicos

Los estudiantes aplicaron distintas metodologías cuantitativas para el análisis de datos, así como la exposición de los resultados obtenidos. Entre las temáticas abordadas en los pósters estuvo tanto el análisis de encuestas políticas para la determinación de preferencias democráticas en las elecciones presidenciales, la predictibilidad del voto en relación a la proximidad ideológica con un candidato o los perfiles políticos latentes. También los pósteres abordaron modelos predictivos para grandes bases de datos — por ejemplo de Spotify —; la asociación entre la presencia de quejas cognitivas subjetivas y enfermedades crónicas en personas mayores, análisis de capital cultural para la determinación de perfiles lectores, el gasto gubernamental y probabilidades de éxito en la Copa Libertadores o un análisis de determinantes para terminar la enseñanza media en Chile. 

Los trabajos presentados incluyeron:

• Determinantes de terminar (o no) la enseñanza media en Chile: un análisis por educación de los padres, género y nivel socioeconómico, por Diego Mansilla y Nicolás Poblete
• Amenaza y autoritarismo: determinantes socioculturales de las preferencias democráticas en las elecciones presidenciales de Chile 2025, por Jairo Pérez y Nicolás Williams
• ¿El Estado en la Cancha? Gasto gubernamental y probabilidades de éxito en once países de la Copa Libertadores entre 2011 y 2024
• Capital cultural objetivado e institucionalizado en Chile: determinantes de perfiles lectores a partir de ENPCCL (2024), presentado por Yepsen Marambio y Zavala Aránguiz
• Asociación entre la presencia de quejas cognitivas subjetivas y enfermedades crónicas en personas mayores chilenas, presentado por Consuelo Sepúlveda Ibarra, estudiante del Doctorado en Psicología
• Modelos predictivos de Hits Musicales en Spotify, presentado por Felipe Águila Humeres y Susan Chacón Espejo