PTDC/GES/72784/2006
Modeling socio-economic change using longitudinal data
Descrição

Utilizando metodologia de topo e, quando necessário, desenvolvendo metodologia apropriada, este projecto pretende melhorar as práticas dos metodólogos e dos investigadores nas áreas das ciências sociais que lidem com dados longitudinais. O trabalho em causa pretende responder tanto a questões metodológicas como a problemas substantivos. Serão utilizados dados do Consortium of Household panels for European socio-economic Research (CHER), com o intuito de ilustrar os desafios metodológicos com que o investigador se depara quando pretende modelar transições sócio-económicas.

Exemplos didáticos retirados da investigação substantiva efectuada no âmbito deste projecto de investigação serão utilizados para apresentar estratégias metodológicas de modelação estatística. Tal permitirá a escolha dos métodos estatísticos mais adequados à análise de dados com uma estrutura longitudinal, incorporando não só erros de medida como também dados amostrais obtidos com recurso a desenhos amostrais complexos. Com efeito, os dados amostrais são a principal fonte de informação em termos de características sócio-demográficas da população, actividade económica, estilos de vida e estudos de opinião. Os dados amostrais longitudinais permitem a medição periódica das mudanças sócio-económicas dos inquiridos. Em estudos de painel são utilizados os mesmos indivíduos e as mesmas (e / ou outras) variáveis em pelo menos dois momentos temporais diferentes. Os dados em painel são assim particularmente apropriados para investigar alterações ao nível do inquirido. Contudo, os estudos longitudinais também permitem distinguir o grau de variação de resposta de um inquirido ao longo do tempo do grau de variação ou mudança entre indivíduos. Tal permitirá, em princípio, e a partir de inferência sobre essa mudança, estabelecer interpretações de causalidade e determinar a direcção e magnitude de tais relações causais. A análise de dados em painel permite ainda medir o impacte de medidas de política sócio-económica.

Diferentes abordagens estatísticas têm sido utilizadas na literatura para analisar e modelar dados amostrais longitudinais, a saber random effects models, transition models (incluindo graphical chain models), structural equation models e latent curve growth models. A análise de dados amostrais longitudinais é actualmente uma área de investigação em franco progresso, com metodólogos e estatísticos de diferentes áreas de interesse a trabalhar na convergência de metodologias de análise e modelação estatística de dados amostrais longitudinais. Com efeito, as opções metodológicas são determinantes para uma correcta compreensão substantiva dos problemas, designadamente mudanças sócio-económicas.

Tento por base trabalho anteriormente desenvolvido pelos membros da equipa, tanto individualmente como em conjunto com os consultores, este projecto de investigação foca os três seguintes grandes tópicos de investigação:- a utilização de graphical chain models para modelar estatisticamente as mudanças sócio-económicas; o estudo das propriedades e distribuições assimptóticas dos testes de exclusão de aresta em graphical chain models; a relação entre mudança sócio-económica e diversas variáveis explicativas incluídas no Inquérito às Famílias Portuguesas; a comparação entre países da União Europeia com o intuito de investigar as causas e as consequências da mudança de percepção das transições sócio-económicas; a comparação de técnicas de modelação estatística (structural equation modelling techniques, latent growth curve models e random effects models) no contexto de dados amostrais longitudinais;- a investigação dos efeitos de conglomeração em estudos longitudinais, utilizando os dados do CHER; a avaliação detalhada e comparativa da metodologia de análise de dados amostrais complexos adoptada por dois dos softwares estatísticos especializados em structural equation modelling.

Com o intuito de fazer face a estes três grandes tópicos de investigação, o projecto inclui três tarefas principais, a saber:

- Tarefa 1: Graphical chain models na análise de dados amostrais longitudinais;

- Tarefa 2: Modelação da percepção das mudanças sócio-económicas, com recurso a metodologias estatísticas alternativas;

Tarefa 3: Análise e modelação estatística de dados longitudinais decorrentes de um desenho amostral complexo. Os outputs da investigação realizada durante este projecto darão lugar a várias publicações em revistas nacionais e internacionais, apresentações em conferências, teses de mestrado, seminários e cursos, dirigidos a uma audiência mais alargada, constitída tanto por académicos como por outros indivíduos interessados por estas temáticas.

Desafio

To investigate the association/relationship between socio-economic change and several possible covariates included in the Portuguese Household Panel Survey (Inquérito às Famílias), namely, gender, education, age, wages and other income sources, marital status, health status, family size and social relations. To examine causes and consequences of change on perceptions of socio-economic transitions.

To improve the skills of those involved in longitudinal research, in particular methodologists and researchers in social sciences using survey sample panel data, by providing illustrative strategies for choosing the most appropriate statistical methods for analysing and modelling these data.To disseminate the results via national and international conference papers, journal articles and a book on methodological challenges. To organize a workshop and a short course to train social science researchers in statistical analysis of longitudinal data, using project outputs as didactic exemplars.

 

To stimulate and continue research activity on statistical modelling, both in terms of new theoretical developments and of applications in the social sciences. In particular, regarding analysing and modelling longitudinal survey data.To contribute to a deeper understanding of the challenges associated with modelling longitudinal survey data,To draw the attention of all those involved in longitudinal data research (academics and non-academics) to the impact of using appropriate statistical methodology on the reliability of substantive results and conclusions. To give young researchers training and the opportunity to participate in a research project. 

Impacto Investigação Académica

Research findings will be presented by research team members in 5 national and 5 international meetings / conferences. In total 10 papers are expected to be published: 5 in national and 5 in international scientific journals. During the last year of the project a book will be written on statistical methodological challenges faced when analysing and modelling longitudinal survey sample data. A seminar / workshop and a short course on longitudinal survey sample data modeling will also be organised, aiming at a broad range of both academics and non-academics, interested in these topics. A website will be created containg updates on the main findings of the project, includind downloadable versions of the working papers, once they are ready for Journal submission.

 

The project aims at improving the skills of those involved in longitudinal research, in particular methodologists and researchers in social sciences using survey sample panel data. Besides contributing to a deeper understanding of the topic by the research team members, it is also expected that new junior researchers get involved in the field. This applies directly for the three students that are expected to accomplish their master thesis, and indirectly to all those that in the future might come across any of the outputs of this research pro

Parceiros Internos
Centro de Investigação Grupo de Investigação Papel no Projeto Data de Início Data de Fim
UNIDE-IUL -- Parceiro 2007-10-01 2011-06-30
Parceiros Externos

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Equipa de Projeto
Nome Afiliação Papel no Projeto Data de Início Data de Fim
Elizabeth Reis UNIDE-IUL [Applied Statistics Group] Investigadora 2007-10-01 2011-06-30
José G. Dias UNIDE-IUL [Applied Statistics Group] Investigador 2007-10-01 2011-06-30
Maria de Fátima Ramalho Fernandes Salgueiro UNIDE-IUL [Applied Statistics Group] Investigadora Responsável 2007-10-01 2011-06-30
Financiamentos do Projeto
Código/Referência Tipo de Financiamento Entidade Financiadora Programa de Financiamento País Valor Financiado (Global) Valor Financiado (Local) Data de Início Data de Fim
72784 Contrato Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P. PTDC/2006 Portugal 0 0 2007-10-01 2011-06-30
Outputs (Outros)

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Ficheiros do projeto

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Modeling socio-economic change using longitudinal data
2007-10-01
2011-06-30