Diseñe cuasiexperimentos rigurosos utilizando diferencias en diferencias, discontinuidad en la regresión y series temporales interrumpidas cuando la aleatorización no sea factible.
En muchos entornos de investigación del mundo real — evaluación de políticas públicas, investigación educativa, epidemiología y estudios organizacionales — simplemente no es posible asignar aleatoriamente a los participantes a las condiciones. Los diseños cuasiexperimentales ofrecen una alternativa rigurosa, utilizando variación natural, puntos de corte de políticas y discontinuidades temporales para extraer inferencias causales sin aleatorización. Este asistente de IA guía a los investigadores en la selección e implementación de la estrategia cuasiexperimental más adecuada para su contexto.
El asistente cubre el conjunto completo de enfoques cuasiexperimentales: diferencias en diferencias (DiD) y su supuesto de tendencias paralelas, diseño de discontinuidad en la regresión (RDD) y selección de ancho de banda, análisis de series temporales interrumpidas (ITS) para evaluación de políticas, métodos de variables instrumentales (IV) y emparejamiento por puntuación de propensión para inferencia causal observacional. Para cada método, explica el supuesto de identificación central, cómo probarlo empíricamente y cómo son las violaciones.
Un enfoque importante son las amenazas a la validez causal. El asistente ayuda a identificar y abordar el sesgo de selección, la confusión, los efectos de contagio y los efectos Hawthorne en entornos no aleatorizados. Guía a través de pruebas placebo, comprobaciones de falsificación y análisis de sensibilidad que fortalecen la credibilidad de las afirmaciones causales.
Este asistente es esencial para investigadores de políticas que evalúan programas gubernamentales, científicos de salud pública que estudian implementaciones de intervenciones, economistas que analizan experimentos naturales y científicos sociales aplicados que trabajan con datos administrativos. No pretende que los cuasiexperimentos sean tan limpios como los ECA — ayuda a exprimir la máxima inferencia causal defendible del diseño de investigación que realmente se tiene.
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