A medida que los países se enriquecen, ¿las brechas entre sus regiones primero se amplían y luego se reducen, o vuelven a ampliarse en los niveles más altos? Este tutorial en Python usa imágenes satelitales de luces nocturnas de unos 180 países y compara a cada país consigo mismo a lo largo del tiempo, y encuentra un patrón en forma de N. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Un programa de tutorías después de clases realmente mejoró las calificaciones de los estudiantes, o las calificaciones estaban subiendo en todas partes? Este tutorial en Python compara 10 colegios con tutorías y otros 25, antes y después del programa, para separar su efecto de la tendencia general al alza. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Qué tan seguros podemos estar de una estimación cuando observamos a las mismas empresas año tras año? Con datos simulados de 100 empresas en Python, comparamos varias formas de medir el margen de error y mostramos que ningún margen de error puede corregir una estimación que ya está sesgada. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Las regiones con alto o bajo desarrollo humano se agrupan en el mapa de América del Sur, y esos grupos cambiaron entre 2013 y 2019? Este tutorial en Python mapea 153 regiones y usa estadística espacial para comprobar si las regiones vecinas se parecen más de lo que cabría esperar por azar. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿La reunificación alemana de 1990 redujo el ingreso de Alemania Occidental, y qué tan seguros podemos estar? Este tutorial de Python construye una Alemania Occidental comparable a partir de otros países ricos y agrega un rango de valores probables alrededor de la estimación, que muestra un ingreso por persona alrededor de 11 por ciento por debajo de la comparación en 2003. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Los distritos más pobres de Indonesia alcanzan a los más ricos al mismo ritmo en todas partes? Este tutorial en Python usa una regresión geográfica que permite que cada relación cambie de un lugar a otro, cada una a su propia escala geográfica, en 514 distritos. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Cómo combinar dos medidas de salud, la esperanza de vida y la mortalidad infantil, en un solo puntaje de salud justo? Con datos simulados de 50 países, este tutorial de Python construye el índice paso a paso con el análisis de componentes principales, un método que encuentra la dirección que resume la mayor parte de la información compartida. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Cómo saber si las regiones se desarrollan con el tiempo cuando la vara de medir debe permanecer igual? Con datos de educación, salud e ingreso de 153 regiones sudamericanas en 2013 y 2019, este tutorial de Python construye un solo índice de desarrollo con ambos años juntos para que los puntajes puedan compararse en el tiempo. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Qué parte del mayor salario de los trabajadores sindicalizados se debe al sindicato y qué parte a quiénes se afilian? Este tutorial de Python muestra cómo los efectos fijos, que comparan a cada trabajador solo consigo mismo a lo largo del tiempo, eliminan diferencias ocultas y reducen la ganancia salarial aparente del sindicato de alrededor de 18 a 8 por ciento. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Una nueva política realmente cambió los resultados, o la situación ya venía mejorando? Este tutorial en Python presenta el método de diferencias en diferencias, que compara los cambios en el tiempo entre los lugares que recibieron la política y los que no, con datos simulados, y verifica qué tan sólida es la respuesta. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.