Inferencia Causal

Una guía no técnica de las ideas básicas de la inferencia causal moderna, con ilustraciones de la salud, la economía y las políticas públicas.

¿Cuál de los dos medicamentos antivirales hace más para salvar a las personas infectadas con el virus del Ébola? ¿Un vaso de vino al día prolonga o acorta la vida? ¿Ganar la lotería te hace más o menos propenso a ir a la quiebra? ¿Cómo se identifican los genes que causan enfermedades? ¿Los sindicatos aumentan los salarios? ¿Algunos antibióticos tienen efectos secundarios letales? ¿El Crédito Tributario por Ingreso del Trabajo ayuda a las personas a ingresar a la fuerza laboral?

Inferencia Causal ofrece una introducción breve y no técnica a los experimentos aleatorizados, los puntajes de propensión, los experimentos naturales, las variables instrumentales, el análisis de sensibilidad y los dispositivos cuasi-experimentales. Las ideas se ilustran con ejemplos de medicina, epidemiología, economía y negocios, ciencias sociales y políticas públicas.

Autor: Paul R. Rosenbaum
Editorial: MIT Press
Publicado: 04/04/2023
Páginas: 224
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.40 libras
Tamaño: 7.20h x 5.10w x 0.70d
ISBN13: 9780262545198
ISBN10: 0262545195
Categorías BISAC:
- Matemáticas | Probabilidad y estadística | General
- Ciencias sociales | Metodología
- Educación | Toma de decisiones y resolución de problemas

Sobre el autor
Paul R. Rosenbaum es profesor emérito de Estadística y Ciencia de Datos Robert G. Putzel en la Wharton School de la Universidad de Pensilvania. Es autor de Observation and Experiment: An Introduction to Causal Inference, Design of Observational Studies, Observational Studies y Replication and Evidence Factors in Observational Studies.