Las encuestas longitudinales de adultos mayores permiten
estudiar mejor los procesos relacionados con el envejecimiento de los
individuos y de las poblaciones, en especial porque facilitan la
determinación de relaciones causales que influyen en estos procesos. Pero el
análisis de datos de tipo longitudinal prospectivo requiere el uso de
métodos estadísticos especializados que son usualmente más complejos que los
usados en datos de corte transversal, o que son menos conocidos por
investigadores acostumbrados a encuestas de una sola visita.
Se entiende como datos de tipo longitudinal a aquellos
derivados del seguimiento prospectivo de los mismos individuos en el tiempo.
Usualmente el seguimiento se efectúa mediante visitas periódicas en las que
se investigan los cambios de estado respecto a visitas previas o los eventos
ocurridos entre visitas. Un elemento crucial de estos estudios es que se
trata de los mismos individuos y que la información de cada vista está
enlazada con la de visitas previas. El taller se focalizará en la forma más
simple de estudios longitudinales: los de únicamente dos rondas, que es el
caso más frecuente de estudios longitudinales de adultos mayores.
Para adquirir capacitación y aprender técnicas
cuantitativas en análisis longitudinal de encuestas de envejecimiento, el
Centro Centroamericano de Población (CCP) de la Universidad de Costa Rica
con el co-auspicio del Centro Fogarty (Universidad de Wisconsin, CCP,
Colegio de México y CEDEPLAR) y el Área Médica de la Universidad de Texas
(University of Texas Medical Branch) ofrece a profesionales latinoamericanos
un taller intensivo de dos semanas de duración.
Esta actividad que aspira a reunir investigadores de
primer orden de la región, se desarrolla a partir de la experiencia
acumulada por el CCP en capacitación, recolección de datos y estudios
longitudinales.
El taller brinda a los participantes un enfoque teórico y
práctico sobre diferentes tipos de análisis longitudinal y sus aplicaciones
en el campo de la salud, la economía y la población.
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