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Curso sobre Análisis de políticas utilizando series de tiempo interrumpidas

Visión general del curso sobre Análisis de políticas utilizando series de tiempo interrumpidas

El análisis de series de tiempo interrumpido y los diseños de regresión discontinua son dos de las formas más rigurosas de evaluar políticas con datos recopilados de manera rutinaria.

ITSx presenta de manera integral a los analistas el análisis de series de tiempo interrumpido (ITS) y los diseños de regresión discontinua (RD) de principio a fin, incluida la selección y configuración de fuentes de datos, análisis estadístico, interpretación y presentación, e identificación de posibles dificultades.

Al finalizar el curso, los estudiantes tendrán todas las herramientas necesarias para proponer, realizar e interpretar correctamente un análisis utilizando los enfoques ITS y RD. Esto los ayudará a posicionarse como una persona de referencia dentro de su empresa, departamento de gobierno o departamento académico como expertos técnicos en este tema.

Los diseños ITS y RD evitan muchas de las dificultades asociadas con otras técnicas. Como resultado de su fortaleza analítica, el uso de los enfoques ITS y RD ha aumentado rápidamente en la última década. Estos estudios han atravesado las ciencias sociales, incluyendo:

• Estudiar el efecto de las zonas de velocidad del tráfico en la mortalidad.
• Cuantificación del impacto de los pagos de incentivos a los trabajadores en la productividad
• Evaluar si las políticas sobre el alcohol reducen el suicidio
• Medir el impacto de los pagos de incentivos a los médicos en la calidad de la atención.
• Determinar si el uso de la vacuna contra el VPH influye en el comportamiento sexual de los adolescentes

Lo que aprenderás en este curso

• Las fortalezas y desventajas de los estudios ITS y RD
• Requisitos de datos, configuración y modelado estadístico
• Interpretación de resultados para audiencias no técnicas.
• Producción de figuras convincentes.

Plan de estudio del curso

Semana 1: resumen del curso

• Introducción a los diseños ITS y RD
• Suposiciones y posibles sesgos
• Fuentes de datos y requisitos
• Estudios de ejemplo
• Una introducción a R (opcional)

Semana 2: Serie individual ITS

• Configuración de datos y adición de variables
• Selección de modelo
• Abordar la autocorrelación
• Presentación gráfica

Semana 3: SU con un grupo de control

• Configuración de datos
• Agregar un control al modelo
• Presentación gráfica
• Predecir los impactos de la política

Semana 4: Extensiones

• Problemas de modelado avanzado en ITS y RD
• Tendencias no lineales · Diferenciación
• Puntos «salvajes» y períodos de transición
• Agregar una segunda intervención

Semana 5: Discontinuidades de regresión y conclusión

• Discontinuidades de regresión
• Cualquier pregunta restante