¿Por qué este curso es importante para académicos?

- Ayuda contestar con confianza a preguntas como "¿Has controlado a los sesgos observables?". Este pregunta es importante, porque siempre uno pregunta, "Si pongo +edad" en mi regression, verdad que ya no tengo que preocuparme de edad como posible sesgo?" y la respuesta es siempre, "Depende." Mientras que, si has hecho una comparación de dos personas con la misma edad, dos personas en el mismo estrato de edad, tienes una respuesta mas clara: "Si. No hay diferencia en edad. Así que no puede haber sesgo de edad en este analysis."

- Los diseños de investigación a través del estratificación (o "matching") requieren muchas decisiones. El curso te ayuda cómo hacer tales decisions e implementarlos en R.

- Cuando puedes enfrentar a preguntas sobre "controlling for" y sesgos observables con confianza, puedes enfocar discusiones en teoria y sustancia y poner por lado criticas que enfoquen en la estadística.

¿Por qué es importante para el mercado laboral?

- Hay más y más enfasis en "evidence based policy" y evaluación en el mundo de la politica pública y en la industria misma. Cuando no se puede hacer un experimento aleatorio se tienen que enfrentar as las preguntas sobre si algún cambio causó el efecto esperado con diseños "quasi-experimental" o "observational". Este curso cubre algunos de las más simples y utiles técnicas para contestar preguntas de evaluación; las técnicas de estratificación.

- Las ténicas modernas de hacer matching se tiene que usar dentro de R. Tener practica con tales técnicas te ayuda a estar listo para implementar las técnicas en la politica pública o empresa privada.

 - El curso ofrece la oportunidad de contactar a otras personas quienes también se interesen en cómo hacer mas transparente sus inferencias causales y descripciones de relaciones en datos.

Descripción

Este curso es una introducción al ajuste estadístico utilizando la estratificación emparejada en el estilo iniciado por Rubin y Rosenbaum y actualmente en rápido desarrollo en las Ciencias Sociales y las disciplinas estadísticas. Una motivación importante para el emparejamiento es aproximarse a un diseño experimental o al menos hacer un diseño de investigación en un contexto no aleatorio que pueda compararse con algún punto de referencia aleatorio. Y, dado que tal motivación surge del deseo de hacer declaraciones transparentes y defendibles sobre las relaciones causales, presentaremos como formalizaciones de tales ideas la concepción contrafactual de la inferencia causal y la idea de ”resultados potenciales”. También dedicaremos un tiempo a la inferencia estadística (estimación, prueba de hipótesis, creación de intervalos de confianza) después de la creación de un diseño estratificado. Finalmente, abordaremos algunas de las preguntas que son temas de investigación actuales en esta área: ¿Cuándo y cómo se puede afirmar que se ha ajustado ”suficientemente”? ¿Cómo podemos abordar las preocupaciones sobre los sesgos no observados incluso si nos hemos ajustado a lo que observamos?

Dado que los métodos de emparejamiento se están desarrollando rápidamente en la literatura metodológica, aquí nos centraremos en la forma más simple y antigua: la posestratificación. Los conceptos generales y el flujo de trabajo deben ser transportables a métodos más sofisticados de ajuste combinado. 

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Instructor

Jake Bowers Profesor Asociado en los departamentos de Ciencia Política y Estadística de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, Estados Unidos

Jake Bowers, es Profesor Asociado en los departamentos de Ciencia Política y Estadística de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, Estados Unidos. Jake es un muy destacado académico en métodos de investigación para las ciencias sociales. Su trabajo en metodología se centra en diseños de investigación, inferencia estadística e inferencia causal. Ha investigado en experimentos con redes, experimentos de campo, así como ajustes estadísticos para la inferencia causal en base a técnicas de “matching”. Su trabajo sustantivo investiga contextos, catalizadores, e inhibidores de la acción política de los personas. Sus publicaciones aparecen en Sociological Methodology, Political Analysis, The Journal of Politics, Journal of the American Statistical Association, y Political Psychology. Jake ha sido además editor de The Political Methodologist y es miembro del consejo de redacción de Political Analysis y Observational Studies.

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