Parcial final de diseños

Efecto causal

Comparación entre dos estados del mundo para determinar el impacto de una intervención.

Contrafactual

Estado del mundo no observado que se utiliza para evaluar el efecto causal de una intervención.

Potential outcomes

Resultados que una unidad de observación habría tenido bajo tratamiento y sin tratamiento.

Ecuación de conmutación

Conecta el valor observado con los potential outcomes dependiendo de si se asigna tratamiento o no.

Efectos de tratamiento promedio

Medidas como ATE, ATT y ATU que evalúan el impacto promedio de una intervención.

SUTVA

Suposición de valor de tratamiento unitario estable que establece condiciones para la validez interna de un diseño de investigación.

Diferencia en diferencias

Diseño de investigación cuantitativo que compara cambios en un grupo tratado y no tratado.

Regresión discontinua

Diseño que analiza el impacto de una intervención basado en una discontinuidad en una variable.

Matching

Diseño que compara resultados de individuos tratados con no tratados similares en características observables.

Propensity score matching

Método que empareja individuos basado en la probabilidad de recibir tratamiento, controlando por características observables.

Matching de corte transversal

Proceso en el que se busca emparejar individuos con características similares para comparar resultados, asegurando que las variables observadas sean independientes de la participación en el programa.

Suposición de independencia

Implica que, para un grupo con los mismos valores de Z, la participación no está correlacionada con los resultados, evitando la autoselección en el tratamiento.

Área de soporte común

Necesidad de que todas las observaciones tengan la posibilidad de recibir tanto tratamiento como control, garantizando que la probabilidad de participar en el programa sea positiva para todos los valores de Z.

Estimadores

Métodos que asumen un contrafactual no tratado para cada individuo tratado, buscando emparejar de manera cercana y evitar el sesgo en el análisis.

Diseños experimentales

Estrategias como los experimentos de encuesta que buscan recuperar efectos causales cuando no se dispone de datos observacionales, utilizando diferentes tipos de experimentos como de lista, de viñeta, factoriales y conjoint.

Experimento de lista

Método para recabar información sensible de manera indirecta, aprovechando la desirabilidad social para obtener respuestas más sinceras.

Experimento de viñeta

Similar al de lista, pero varía el enunciado principal entre grupos de tratamiento y control para evaluar la aprobación de ciertas características.

Experimento factorial

Variación de múltiples componentes del escenario hipotético para analizar el efecto de cada uno en el resultado.

Audit studies

Diseño experimental para medir la discriminación en el mercado laboral, explorando la discriminación estadística y por preferencias, y buscando identificar diferencias salariales basadas en características observables.