¿Es posible encontrar el verdadero efecto de un programa de capacitación laboral sobre los ingresos si se compara a los participantes con personas comunes de una encuesta, en lugar de un grupo de control aleatorio? Este tutorial en Python muestra que agregar características de los participantes corrige la estimación solo cuando ajustan la tendencia esperada de ingresos del grupo de comparación. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Trabajar desde casa hace a los empleados más productivos, o las personas productivas simplemente eligen trabajar desde casa? Este tutorial de Python para principiantes usa datos simulados con una respuesta conocida para mostrar un enfoque de cuatro pasos sobre causa y efecto: plantear los supuestos, decidir qué comparar, estimar el efecto y ponerlo a prueba. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Un programa de capacitación laboral aumentó los ingresos de trabajadores desfavorecidos? Este tutorial en Python aplica un enfoque de cuatro pasos sobre causa y efecto (plantear los supuestos, decidir qué comparar, estimar el efecto y ponerlo a prueba) a los datos clásicos de capacitación laboral de LaLonde. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.