Año 2024
Santiago López-Cariboni
Luciana Cantera
Lucía Suárez
Nicolás Schmidt
Este curso abarca el diseño, la realización y el análisis de experimentos en ciencias sociales. Revisa los experimentos de campo, experimentos naturales, de encuesta y de laboratorio.
El programa del curso está disponible aquí.
| Clase | Fecha | Tema | Presentación | Lab | Ejercicios |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2024-10-22 | T1: Inferencia Causal |
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El modelo de causalidad Neyman–Rubin |
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Experimentos aleatorizados y validez |
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Asignación aleatoria simple |
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Estimandos (ATE, ITT, CACE, SATE, PATE, ATT, CATE, mediación) |
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| 2 | 2024-10-24 | T2: Análisis bajo asignación aleatoria simple |
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Inferencia de aleatorización (p-valores exactos para hipótesis nulas nítidas) |
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Regresión y ajuste por covariables |
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T3: Estrategias de aleatorización y análisis basado en diseño |
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| 3 | 2024-10-29 | Poder estadístico. Fórmula analítica y simulaciones |
Ejercicio 3: HTML | ||
| 4 | 2024-10-31 | Uso de covariables en el diseño. Asignación por bloques y análisis. |
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| 5 | 2024-11-04 | Asignación aleatoria por clusters y análisis. |
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| 6 | 2024-11-07 | T4: Diseños experimentales |
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Diseños de aliento y cumplimiento imperfecto. Diseños Multi-rama. Diseños factoriales. |
Lab 6: Cumplimiento imperfecto y variables instrumentales HTML |
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Diseños de mediación. Diseños para estimar efectos de derrame. Diseños adaptativos. Diagnóstico de diseños. |
Lab 7: Mediación HTML |
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| 7 | 2024-11-11 | T6: Análisis estadísitco de experimentos |
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Análisis de efectos heterogéneos y variables pre-tratamiento |
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Corrección por hipótesis múltiples |
Lab9: Corrección por hipótesis múltiples |
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Spillovers (contaminación) |
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Non-compliance |
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Atrición |
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| 8 | 2024-11-14 | T7: Pre-registro de experimentos / Presentación del trabajo final |
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Elaboración de un plan de análisis |
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Ética en la investigación experimental |
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Materiales de pre-registro |
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T8: Tipos de experimentos de en ciencias sociales |
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| 9 | 2024-11-19 | Experimentos de campo |
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Experimentos naturales |
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| 10 | 2024-11-21 | Experimentos de encuesta |
Lab10: experimentos de encuesta |
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Experimentos de laboratorio |
Lab11: experimentos de laboratorio .zip |
Gerber, Alan S., and Donald P. Green. 2012. Field Experiments: Design, Analysis, and Interpretation. New York: W.W. Norton. (FEDAI).
Imbens, G. W., & Rubin, D. B. (2015). Causal inference in statistics, social, and biomedical sciences. Cambridge University Press. (CISSBS)
Athey, Susan, and Guido W Imbens. 2017. “The Econometrics of Randomized Experiments.” In Handbook of Economic Field Experiments, Elsevier, 73–140. (ERE)
Blair, Graeme, Jasper Cooper, Alexander Coppock, y Macartan Humphreys. Research Design in the Social Sciences Declaration, Diagnosis, and Redesign. Forthcoming, Princeton University Press. (R3DR). Disponible online en:
Glennerster, Rachel, and Kudzai Takavarasha. 2013. Running Randomized Evaluations: A Practical Guide. Princeton: Princeton UP.(RRE)
Jake Bowers, Maarten Voors, and Nahomi Ichino. Traducido por Lily Medina, La teoría y la práctica de los experimentos de campo: Una introducción de los Learning Days de EGAP
La literatura del curso está disponible aquí