Métodos cuasiexperimentales para la inferencia causal

Emilio Depetris-Chauvin

Profesor Asociado, Instituto de Economía UC. Ph.D. in Economics, Brown University. Profesor Asociado de la Pontificia Universidad Católica de Chile, con jornada interdisciplinaria en el Instituto de Economía UC y la Escuela de Gobierno UC. Docente e investigador en economía de la salud, salud pública y desarrollo.

El curso entrega herramientas avanzadas de inferencia causal para identificar efectos con datos imperfectos y seleccionar estrategias de identificación robustas regresión discontinua, variables instrumentales, matching y diferencia en diferencias para evaluaciones de impacto. El estudiante aprenderá a diagnosticar problemas de endogeneidad y sesgo de selección, implementar modelos cuasiexperimentales en STATA y evaluar la validez y robustez de los resultados obtenidos.

El programa está orientado a profesionales que necesitan evaluar políticas, programas e intervenciones en contextos donde la experimentación aleatoria no es viable. Al finalizar, el participante podrá determinar qué método cuasiexperimental es el más adecuado según la pregunta de investigación y los datos disponibles, y comunicar resultados, riesgos y limitaciones a audiencias técnicas y no técnicas.

La modalidad de impartición es online clases en vivo a través de una plataforma streaming. Los aprendizajes se desarrollan mediante clases expositivas, discusión guiada de evidencia aplicada y laboratorios intensivos en STATA con datos reales. La evaluación se basa en ejercicios prácticos, tareas de laboratorio y un proyecto final que exige implementar, interpretar y comunicar resultados de evaluaciones cuasiexperimentales de manera rigurosa y reproducible.

• Grado académico de licenciado o título profesional universitario en cualquier área del conocimiento.
• Se recomienda que el estudiante posea:
• Manejo básico a intermedio del idioma inglés (lectura).
• Conocimientos básicos de estadística y econometría.
• Manejo básico de software estadístico (deseable, no excluyente).

Resultado de aprendizaje general

• Aplicar métodos cuasiexperimentales de inferencia causal al diseño y análisis de evaluaciones de impacto para fundamentar decisiones de política y gestión en organizaciones públicas y privadas.

Resultados de aprendizaje específicos

• Diagnosticar problemas de endogeneidad, sesgo de selección y asignación basada en umbrales en estudios de impacto con datos observacionales en organizaciones públicas y privadas.
• Implementar modelos cuasiexperimentales de matching, diferencia en diferencias (incluyendo event studies), variables instrumentales y regresión discontinua en STATA para estimar efectos causales en contextos aplicados.
• Evaluar la validez y robustez de resultados obtenidos con métodos cuasiexperimentales mediante diagnósticos y pruebas estándar, determinando su pertinencia como base para decisiones de política y gestión.

• Clases expositivas teóricas
• Análisis de literatura
• Sesiones extensivas de laboratorio práctico con STATA
• Aprendizaje activo mediante resolución de problemas empíricos

• Introducción a métodos cuasi-experimentales y problema de endogeneidad
  • Marco conceptual de inferencia causal en contextos observacionales
  • Rol de los métodos cuasi-experimentales frente a la ausencia de RCTs
• Matching
  • Intuición y supuesto de independencia condicional
  • Métodos: exact matching, nearest neighbor, propensity score matching, kernel matching
• Diferencia en diferencias y event studies
  • Supuesto de tendencias paralelas
  • Estimación y amenazas a la identificación
  • Event studies y dynamic DiD: efectos dinámicos, pre-trends y heterogeneidad
• Variables instrumentales (IV)
  • Motivación, endogeneidad, supuestos de relevancia y exclusión
  • Estimación 2SLS, interpretación como LATE, noción de instrumentos débiles y tests básicos
• Regresión discontinua (RD)
  • Diseños sharp y fuzzy, supuesto de continuidad
  • Idea de estimación local y criterios básicos de bandwidth
  • Principales diagnósticos: manipulación en el running variable, discontinuidad en covariables
• Laboratorios STATA
  • Matching: implementación de propensity score matching completo con datos de programas de capacitación; diagnósticos de balance y soporte común
  • Diferencia en diferencias clásico: replicación parcial de Card & Krueger (salario mínimo); estimación DiD e interpretación de coeficientes
  • Event study: estimación dinámica de efectos de una intervención; construcción e interpretación de gráficos de pre-trends y efectos en el tiempo
  • Variables instrumentales: caso clásico (por ejemplo, Angrist & Evans o retornos a la educación); estimación 2SLS, tests de instrumentos débiles y sobre identificación, interpretación de LATE
  • Regresión discontinua: diseño sharp y fuzzy; implementación de RD con umbral de elegibilidad; estimación básica sharp y fuzzy, comparación de resultados
  • Taller integrador de métodos cuasi-experimentales: selección del método adecuado según pregunta y datos; implementación resumida (matching/DiD/IV/RD) y discusión de diagnósticos y robustez

• 2 tareas de laboratorio: 50%
• Proyecto final (código STATA + informe breve + presentación): 50%

Para aprobar el curso se requiere:

• Nota mínima de aprobación de 4,0 en una escala de 1,0 a 7,0.
• Asistencia mínima de 75% a las clases teóricas y laboratorios.

Los resultados de las evaluaciones serán expresados en notas, en escala de 1,0 a 7,0 con un decimal, sin perjuicio que la Unidad pueda aplicar otra escala adicional.

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile. Además, se entregará una insignia digital

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra al costado derecho de esta página web y enviar los siguientes documentos al momento de la postulación o de manera posterior a la coordinación a cargo:  

• Fotocopia simple del carnet de identidad por ambos lados.
• Copia simple de título o licenciatura (de acuerdo a cada programa).
• Currículum vitae actualizado.

Con el objetivo de brindar las condiciones y asistencia adecuadas, invitamos a personas con discapacidad física, motriz, sensorial (visual o auditiva) u otra, a dar aviso de esto durante el proceso de postulación.

El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.

No se tramitarán postulaciones incompletas.

Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula.