CURSO : ANALISIS DE IMPACTO EN POLITICAS PUBLICAS E INFERENCIA
CAUSAL
TRADUCCION : IMPACT ANALYSIS FOR PUBLIC POLICIES
SIGLA : SOL184S
CRÉDITOS : 10
MÓDULOS : 02
REQUISITOS : SOL114, ICP 0503, EAE250A, EYP2216, TSL 319 o PSB410A
CARÁCTER : OPTATIVO DE PROFUNDIZACION
DISCIPLINA : SOCIOLOGIA - CIENCIA POLITICA
I. DESCRIPCION
Para evaluar cual es el impacto que tiene una politica publica es necesario considerar dos componentes; en
primer lugar, determinar si los cambios tras su aplicacion son atribuibles a esa politica -es decir, si esta
constituye la causa del cambio-. En segundo termino, se debe evaluar socialmente ese cambio. Este curso se
enfoca en el primer componente y busca proveer un marco solido para el analisis sistematico del impacto real
de una politica publica o programa social. Para lograr esto, se alternara entre exposiciones teoricas, ejemplos
de inferencias exitosas en diversas areas de las ciencias sociales y talleres practicos para software de
estimacion.
II. OBJETIVOS
1. Comprender las dificultades de la atribucion de causas en las Ciencias Sociales.
2. Conocer y aplicar las tecnicas cuantitativas disponibles para el analisis de impacto.
3. Entender la importancia del dise?o de la politica para la posibilidad de evaluacion posterior.
4. Conocer ejemplos de dise?os y evaluaciones bien practicadas.
III. CONTENIDOS
1. Introduccion.
1.1. El problema de la inferencia causal. Causalidad y correlacion.
1.2. La importancia de la inferencia causal en las politicas publicas
1.3. Posibilidades del analisis cuantitativo para la inferencia causal.
1.4. Modelos estadisticos y sociales de causalidad.
2. Repaso de Estadistica.
2.1. Test de Hipotesis y regresiones lineales.
2.2. Estimadores. Insesgamiento y consistencia.
3. Experimentos aleatorios y control de sesgo en estudios observacionales.
3.1. ?Que es un experimento aleatorio? Grupo tratamiento y grupo control.
3.1. Diferencia entre estudio observacional, cuasi-experimento y experimento aleatorio.
3.2. Problemas de seleccion y variables omitidas en estudios observacionales.
3.3. Efecto Tratamiento. Definiciones: ATE, ATT.
4. Metodos de Estimacion del Efecto Tratamiento.
4.1. Correccion por sesgo de seleccion.
4.2. Propensity Score y metodos asociados.
4.3. Pareamiento (matching).
4.4. Estimacion con variables instrumentales. LATE.
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
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IV. METODOLOGIA
- Clases expositivas.
- Talleres practicos.
V. EVALUACION
- 2 trabajos practicos.
- Examen.
VI. BIBLIOGRAFIA
Ferran, Magdalena SPSS para Windows. Analisis Estadistico. Madrid, McGraw-Hill,
2001.
Martinic, Sergio Dise?o y Evaluacion de Programas Sociales, Comexani/Cejuv,
Mexico, 1997.
Mohr, Lawrence B. Impact Analysis for Program Evaluation. Sage Publications, 1995.
Shadish, William R.; Cook, Thomas D. Experimental and Quasi-Experimental Designs for Generalized
Causal Inference. New York, Houghton Mifflin Company, 2001.
Wooldridge, Jeffrey Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. MIT Press,
2001.
Publicaciones Periodicas
Holland, P.W. Journal of the American Statistical Association. 81: 945-970.
Statistics and causal inference.
Winship, C.;Morgan, S.L. Annual Review of Sociology, 25: 659-707. The estimation of
causal effects from observational data.
Recursos Web
DIPRES
Anexo. Metodologia Evaluacion de Impacto, Santiago.
http://www.dipres.cl/control_gestion/evaluacion_impacto/ANEXO_METODOLOGICO_2007.html
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