Experiencia en metodología estadística

Mónica Benito

  • Análisis multivariante.
  • Series temporales. Econometría. Estadística espacial.
  • Aplicaciones estadísticas.
  • Diseño de indicadores.
  • Software: R, S-Plus, Matlab, SPSS, Econometric Views, Statgraphics.

Joan Crespo

  • Existencia de Reglas de Agregación en espacios de preferencias.
  • Dinámica de Redes Sociales.
  • Análisis de la producción científica de países e instituciones.
  • Estudio del GAP científico USA-Europa

Mª Rosario López

  • Obtención de indicadores cuantitativos para la evaluación del impacto de género en la salud (se podrían construir para otras áreas: investigación, instituciones, etc.)
  • Diseño de encuestas y diseños muestrales.
  • Utilización de diferentes técnicas de análisis multivariante:
    • Análisis factorial para la obtención de indicadores (scores) a través de información de encuestas amplias.
    • Análisis de correspondencias para la determinación de perfiles o grupos a través de información de variables categóricas.
    • Modelos  de regresión multivariantes (regresión lineal, logística y de Cox) para modelar la relación entre variables en los diferentes contextos de información (cuantitativa, categórica ó dependiente del tiempo).
  • Utilización de diferente software estadístico (fundamentalmente SPSS y SAS).

Rosario Romera

  • Indicadores compuestos.
  • Técnicas Multivariantes.
  • Robustez
  • Optimización Estocástica.
  • Procesos de Decisión de Markov.

Temas de investigación – INAECU

  • Modelos matemáticos que expliquen el proceso de citación: Axiomas/métodos alternativos al llamado “Mattew effect”.
  • Crear un modelo dinámico de redes sociales que explique satisfactoriamente  la distribución de las citas.
  • Estudiar la velocidad de citación en diferentes áreas.
  • Estudio de la distribución de las citas.
  • Diseño de contrastes para este tipo de distribuciones, por ejemplo, lognormales, exponenciales, etc.
  • Determinar cuáles son los “campos reales” en la ciencia (análisis cluster de los datos).
  • Desarrollo de rankings universitarios, en particular, sobre las “Técnicas estadísticas para la construcción de Indicadores Compuestos” como una herramienta estratégica en la universidad.
  • ¿Cuando/cuanta la teoría (matemáticas, física, teoría económica) cruza al terreno aplicado? Se plantea un análisis de tipo supervivencia donde el “tiempo de vida” es el tiempo que un artículo en un área teórica tarda en ser citado por un artículo en un área aplicada. Se plantea hacer una comparativa por revistas y ver su evolución en el tiempo.
  • Medidas descriptivas para comparar la producción científica de instituciones heterogéneas.

Proyectos, publicaciones

  • The measurement of the effect on citation inequality of differences in citation practices across scientific fields” (J. Crespo, Y Li and J Ruiz-Castillo). PLoS ONE, to appear (2013). DOI:10.1371/journal.pone.0058727
  • The citation merit of scientific publications” (J. Crespo, I. Ortuño-Ortin and J. Ruiz-Castillo) PLoS ONE, 7(11): e49156, (2012). DOI: 10.1371/journal.pone.0049156
  • “The Skewness of Science in 219 sub-fields and a number of aggregates” (J. Crespo, P. Albarran, I. Ortuño-Ortin and J Ruiz-Castillo) Scientometrics, 88 (2) 388-397, (2011). DOI: 10.1007/s11192-011-0407-9
  • “A comparison of the scientific performance of the U. S. and the European Union and the turn of the XXI century ” (J. Crespo, P. Albarran, I. Ortuño-Ortin and J Ruiz-Castillo) Scientometrics, 85 (1) 329-344, (2010). DOI:10.1007/s11192-010-0223-7
  • “Improving quality assessment of composite indicators in university rankings: a case study of French and German universities of excellence” (M. Benito and R. Romera) Scientometrics, 89:153–176 (2011). DOI 10.1007/s11192-011-0419-5
  • “Modeling the enrollment demand of masters programs for the Spanish public university system” (M. Benito and R. Romera) Scientometrics, 91, 113-130, (2012). http://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2Fs11192-011-0593-5
  • “Improving quality of university rankings” (M. Benito and R. Romera) BEIO, 28 (2), 99-109 (2012). http://www.seio.es/BEIO/Improving-quality-of-university-rankings.html

Estructura de la línea

Coordinadora:

  • Mónica Benito Bonito (UC3M)

Miembros:

  • Joan Crespo (UAM)
  • Mª Rosario López (UAM)
  • Rosario Romera (UC3M)