Evaluación Robusta de Impacto Contrafactual
La Evaluación Robusta de Impacto Contrafactual (Robust CIE) fortalece las estimaciones de impacto causal al combinar múltiples estimadores cuasi-experimentales, pruebas de placebo y análisis formales de sensibilidad. En lugar de depender de un único método, valida cruzadamente los hallazgos entre enfoques —como emparejamiento, diferencias en diferencias y discontinuidad de regresión— para asegurar que las conclusiones no dependan de una única elección metodológica.
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Fuentes
- Bia, M., Flores, C. A., Flores-Lagunes, A., & Mattei, A. (2014). A Stata package for the application of semiparametric estimators of dose–response functions. Stata Journal, 14(3), 580–604. link ↗
- Ferrara, A. R., McCann, P., Pellegrini, G., Stelder, D., & Terribile, F. (2017). Assessing the impacts of Cohesion Policy on EU regions: A non-parametric analysis on interventions with multiple treatment intensities. Environment and Planning C: Politics and Space, 35(8), 1467–1487. link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Counterfactual Impact Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/robust-counterfactual-impact-evaluation
¿Qué método?
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- Evaluación de Impacto Contrafactual (EIC)Inferencia causal↔ comparar
- Diferencia en Diferencias (Diff-in-Diff)Econometría↔ comparar
- Estimación Doblemente Robusta (AIPW)Inferencia causal↔ comparar
- Emparejamiento por Puntuación de PropensiónEstadística para la investigación↔ comparar
- Análisis de sensibilidad para la causalidadInferencia causal↔ comparar
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