Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Diferencias en Diferencias
Método cuasi-experimental que estima el efecto causal de un tratamiento comparando la evolución de resultados entre grupos tratados y no tratados antes y después de la intervención.
Hipótesis de tendencias paralelas
Postulado fundamental del DiD que establece que, en ausencia de tratamiento, los grupos tratados y de control habrían evolucionado paralelamente en el tiempo.
Efecto promedio del tratamiento (ATE)
Efecto causal promedio del tratamiento sobre toda la población, estimado por la diferencia de diferencias entre grupos y períodos.
Grupo de tratamiento
Subpoblación expuesta a la intervención o al tratamiento de interés en el análisis Diff-in-Diff.
Grupo de control
Subpoblación no expuesta al tratamiento que sirve de contrafactual para estimar la evolución del grupo tratado sin intervención.
Efecto fijo
Características invariantes en el tiempo para las entidades (efectos fijos individuales) o los períodos (efectos fijos temporales) controladas en el modelo DiD.
Especificación de interacción
Término multiplicativo entre variables de tratamiento y período que captura el efecto causal diferencial en los modelos de regresión DiD.
Prueba de pre-tendencias
Validación empírica de la hipótesis de tendencias paralelas comparando las evoluciones pre-tratamiento entre grupos.
Efectos heterogéneos
Variaciones del efecto del tratamiento según las características de los individuos o el tiempo de exposición en el análisis DiD.
Diff-in-Diff con emparejamiento (PSM-DiD)
Combinación del propensity score matching y DiD para mejorar la comparabilidad de los grupos equilibrando las características observables.
Diff-in-Diff sintético (SDID)
Enfoque híbrido que combina control sintético y DiD para crear un grupo de control óptimo ponderado.
Efectos temporales
Factores invariantes entre entidades pero que varían en el tiempo controlados para aislar el efecto causal del tratamiento.
Efectos de grupo
Características invariantes en el tiempo pero que varían entre entidades controladas para eliminar los sesgos de selección.
Variable de indicación de tratamiento
Variable binaria que identifica las unidades tratadas (1) y no tratadas (0) en la especificación econométrica DiD.
Período pre-tratamiento
Intervalo temporal antes de la intervención utilizado para establecer las tendencias paralelas y validar la identificación causal.
Período post-tratamiento
Intervalo temporal siguiente a la intervención donde el efecto causal se mide por comparación con la tendencia pre-tratamiento.
Estimador de dos vías
Método de estimación DiD que incluye simultáneamente efectos fijos individuales y temporales para controlar los factores de confusión.
Criterio de validez de DiD
Conjunto de condiciones (exclusión, monotonicidad, tendencias paralelas) que garantizan la identificación causal en los modelos DiD.
Estimador robusto de DiD
Versión modificada de DiD que resiste las violaciones de la hipótesis de tendencias paralelas mediante ajuste de pesos.
Efectos dinámicos del tratamiento
Evolución del efecto causal a lo largo de múltiples períodos post-tratamiento para capturar los retrasos en el impacto y la adaptación.