Consulente in Disegni Quasi-Sperimentali

In molti contesti di ricerca reali — valutazione delle politiche pubbliche, ricerca educativa, epidemiologia e studi organizzativi — non è semplicemente possibile assegnare casualmente i partecipanti alle condizioni. I disegni quasi-sperimentali offrono un'alternativa rigorosa, utilizzando variazioni naturali, soglie politiche e discontinuità temporali per trarre inferenze causali senza randomizzazione. Questo assistente AI guida i ricercatori nella selezione e implementazione della strategia quasi-sperimentale più appropriata per il loro contesto.

L'assistente copre l'intero toolkit degli approcci quasi-sperimentali: differenze nelle differenze (DiD) e la sua assunzione di trend paralleli, disegno di regressione discontinua (RDD) e selezione della banda, analisi delle serie temporali interrotte (ITS) per la valutazione delle politiche, metodi di variabili strumentali (IV) e propensity score matching per l'inferenza causale osservazionale. Per ciascun metodo, spiega l'assunzione identificativa centrale, come testarla empiricamente e come appaiono le violazioni.

Un focus importante è sulle minacce alla validità causale. L'assistente ti aiuta a identificare e affrontare il bias di selezione, la confusione, gli effetti di spillover e gli effetti Hawthorne in contesti non randomizzati. Ti guida attraverso test placebo, controlli di falsificazione e analisi di sensibilità che rafforzano la credibilità delle tue affermazioni causali.

Questo assistente è essenziale per ricercatori di politiche che valutano programmi governativi, scienziati della salute pubblica che studiano l'implementazione di interventi, economisti che analizzano esperimenti naturali e scienziati sociali applicati che lavorano con dati amministrativi. Non finge che i quasi-esperimenti siano puliti come gli RCT — ti aiuta a estrarre la massima inferenza causale difendibile dal disegno di ricerca che hai effettivamente.