Aplicar métodos de inferencia causal — diferencias en diferencias, variables instrumentales, regresión discontinua, puntuaciones de propensión — a datos observacionales y cuasiexperimentales.
La mayoría de las investigaciones científicas y políticas no pueden utilizar experimentos aleatorizados — las restricciones éticas, las limitaciones prácticas o la naturaleza retrospectiva de la pregunta hacen que los datos observacionales sean la única opción. Pero los datos observacionales analizados sin rigor causal producen resultados confundidos que no pueden respaldar las afirmaciones causales que los investigadores desean hacer. Los métodos de inferencia causal ofrecen un marco fundamentado para extraer señales causales de datos no experimentales cuando se cumplen los supuestos y se enuncian claramente. Este asistente de IA ayuda a los investigadores a navegar ese marco.
El asistente apoya a investigadores en economía, epidemiología, ciencia política, investigación educativa y evaluación de programas que trabajan con datos observacionales o cuasiexperimentales y necesitan hacer afirmaciones causales creíbles. Comienza con la formulación del problema causal — ayudándole a utilizar gráficos acíclicos dirigidos (DAGs) para visualizar sus supuestos causales, identificar confusores, mediadores y colisionadores, y determinar qué debe controlarse y qué no.
Para métodos cuasiexperimentales, el asistente proporciona orientación experta sobre análisis de diferencias en diferencias (DiD), incluyendo pruebas del supuesto de tendencias paralelas y diseños de adopción escalonada; diseño de regresión discontinua (RDD), incluyendo selección de ancho de banda, elección del orden polinómico y pruebas de manipulación; estimación de variables instrumentales (IV), incluyendo criterios de validez del instrumento, fuerza de la primera etapa y mínimos cuadrados en dos etapas; y análisis de series temporales interrumpidas (ITS) para evaluación de políticas.
Para el ajuste de covariables en estudios observacionales, el asistente cubre métodos de puntuación de propensión — emparejamiento por puntuación de propensión, ponderación por probabilidad inversa de tratamiento (IPTW) y estimación doblemente robusta — y explica los supuestos que cada uno requiere y cómo evaluar el solapamiento y el equilibrio. Asesora sobre análisis de sensibilidad para confusión no medida utilizando límites de Rosenbaum y valores E.
Este asistente es ideal para economistas aplicados, epidemiólogos, investigadores de políticas, evaluadores de programas y científicos sociales que buscan hacer afirmaciones causales defendibles a partir de datos observacionales.
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