Estimación de efectos causales usando inferencia basada en el diseño para estudios observacionales que utilizan Propensity Score Matching (2019)
Las técnicas de inferencia causal aplicadas a la evaluación estadística de los resultados de un experimento o estudio observacional constituyen una herramienta de vital importancia en la toma de decisiones en diferentes campos del saber común. Ejemplos naturales de este tipo de estudios son la evaluación del impacto de alguna intervención política o programa por parte del gobierno, o cuando se quiere evaluar el efecto de un nuevo tratamiento médico, entre otros tipos de estudios. Sin embargo, es común enfrentarse a problemas económicos, éticos o logísticos que restringen la posibilidad de asignar unidades a los tratamientos de manera estrictamente aleatoria (estudios cuasi-experimentales). Adicionalmente, en muchas ocasiones no existe la posibilidad de medir pos-tratamiento a todas las unidades en el estudio; razón por la cual es necesario realizar la selección de una muestra probabilística que en algunos casos utilizan diseños muestrales complejos con probabilidades de inclusión desiguales. Suponiendo ausencia de un proceso de aleatorización que garantice el balanceo en las covariables medibles y no medibles entre el grupo tratamiento y control, y bajo el escenario de trabajar con una muestra probabilística, en este documento, se procedió a usar la técnica de Propensity Score matching con el fin de conformar dos grupos balanceados con los cuales tuviera sentido realizar comparaciones. Posterior a esto se evaluó el efecto del tratamiento utilizando el estimador de diferencias DIF y el de diferencias en diferencias DIFDIF. Se evaluaron diferentes estrategias de estimación cuando se incluyen los pesos de muestreo y se analizó el efecto que puede tener el incorporarlos u omitirlos. Las ponderaciones para el estimador consistieron en la combinación de las probabilidades de inclusión inducidas por el diseño muestral junto a transformaciones de la medida de probabilidad inducida por el propensity score, encontradas en la literatura. Para esto se trabajó bajo un esquema de diseño en dos fases. Los resultados de las simulaciones, así como una aplicación al conjunto de datos del Programa Todos a Aprender (PTA) del Ministerio de Educación en Colombia, mostraron la importancia de usar las combinaciones de pesos muestrales y de propensity score en la reducción del sesgo, ante diferentes tipos de composiciones del soporte común entre los grupos control y tratamiento, diferentes tipos de diseños muestrales y diferentes ajustes del modelo de propensity score.