Με την επιτυχή ολοκλήρωση του μαθήματος οι φοιτητές/τριες θα είναι σε θέση να:

• κατανοούν ορισμένες από τις δυσκολίες, τα προβλήματα και τις λύσεις που προκύπτουν στην εφαρμοσμένη ποσοτική ανάλυση και ανάλυση δεδομένων·και να εκθέτουν τα σύγχρονα εργαλεία ποσοτικής ανάλυσης ως ένα ισχυρό εργαλείο για την απάντηση σε πολλά σημαντικά και ενδιαφέροντα ερωτήματα σχετικά με την οικονομία και την ανθρώπινη συμπεριφορά
• προβούν σε κριτική αξιολόγηση εφαρμοζόμενων ποσοτικών μεθόδων έρευνας
• είναι εξοικειωμένοι με τις κύριες προσεγγίσεις τόσο σε πειραματικές όσο και σε μελέτες παρατήρησης
• κατανοούν τις επίσημες και πρακτικές πτυχές σημαντικών προηγμένων μεθόδων ποσοτικής ανάλυσης
• εφαρμόζουν αναλυτικές μεθόδους και αναγνωρίζουν τους περιορισμούς τους, επιλύουν προβλήματα που σχετίζονται με την αιτιότητα τόσο σε πειραματικές όσο και σε μελέτες παρατήρησης
• είναι σε θέση να αναφέρουν τα αποτελέσματα της εμπειρικής έρευνας που αποκτήθηκαν χρησιμοποιώντας τις καλυπτόμενες μεθόδους.
• εκτελέσουν αναλύσεις με μικροοικονομικά (κυρίως) ή μακροοικονομικά δεδομένα χρησιμοποιώντας gretl και R και να ερμηνεύσουν τα παραγώμενα αποτελέσματα από το gretl καθώς και την R
• είναι σε θέση να αναπαράγουν και να παρουσιάζουν εφαρμοσμένες ποσοτικές ερευνητικές εργασίες που θα ενισχύσουν την ικανότητά τους να γράψουν διατριβή υψηλής ποιότητας

• Racial Discrimination in the Labor Market
• Factor Variables
• Causal Effects and the Counterfactual
• Randomized Controlled Trials
• The Role of Randomization
• Observational Studies
• Confounding Bias
• Before-and-After and Difference-in-Differences Designs
• Descriptive Statistics for a Single Variable
• Survey Sampling
• The Role of Randomization
• Nonresponse and Other Sources of Bias
• Summarizing Bivariate Relationships
• Scatter Plot
• Correlation
• Quantile–Quantile Plot
• Clustering
• The k-Means Algorithm
• Poll Predictions
• Linear Regression
• Regression and Causation
• Randomized Experiments
• Regression with Multiple Predictors
• Heterogenous Treatment Effects
• Regression Discontinuity Design
• Textual Data
• Network Data
• Undirected Graph and Centrality Measures
• Directed Graph and Centrality
• Spatial Data