Investigación Explicativa Robusta — Inferencia Causal Resistente a Valores Atípicos

La investigación explicativa robusta combina el objetivo explicativo de identificar por qué y cómo las variables se influyen causalmente entre sí con métodos estadísticos robustos que siguen siendo válidos cuando los datos violan los supuestos clásicos, en particular la normalidad, la homocedasticidad y la ausencia de valores atípicos influyentes. En lugar de descartar los valores atípicos o forzar los datos a ajustarse a los supuestos de mínimos cuadrados ordinarios, este diseño aplica estimadores y procedimientos inferenciales que ponderan menos o resisten la influencia distorsionante de las observaciones extremas, preservando al mismo tiempo el objetivo explicativo del estudio.