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[Narrador] En su intento
de llegar a dominar la econometría,
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Saltamonte Kamal ha progresado mucho,
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poniendo a prueba sus capacidades
y burlando a sus enemigos.
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¡Ay!, hoy está abatido
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porque todavía le queda
por vencer un desafío.
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Kamal todavía no puede descifrar
las escrituras de investigación académica,
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revistas
como "The American Economic Review"
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y "Econometrica".
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A él le parece que están escritas
en un oscuro idioma extragero.
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[Kamal] !Uf!, ¿qué diab...?
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[Narrador] Estos volúmenes
son turbios para el principiante, Kamal,
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pero pueden ser descifrados con estudio.
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Leámoslos juntos.
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Sumerjámonos
en el estudio de Westo Point,
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publicado
en el "Economics of Education Review".
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Este artículo trata sobre
una evaluación aleatoria
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del uso de electrónicos por parte
de los estudiantes de Economía 101.
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Primero, haremos una revisión rápida
del diseño de la investigación
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Okay.
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[Josh] Los maestros de métricas
que enseñan en West Point,
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la academia militar que entrena
a los oficiales de la armada de EUA,
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diseñaron una prueba aleatoria
para responder esta pregunta.
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Estos maestro asignaron aleatoriamente
a los cadetes en la clase de Economía
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que funcionan bajo reglas distintas.
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A diferencia de la mayoría
de las universidades de EUA,
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en West Point no se usan los electrónicos.
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Para propósitos de este experimento,
algunos estudiantes permanecieron
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en las clases tradicionales
sin tecnología,
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sin laptops ni tablets
y ¡tampoco teléfonos!
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[ecos de voz]
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Este es el grupo de control,
o el punto de referencia.
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Al otro grupo se le permitió
el uso de electrónicos.
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Este es el grupo de tratamiento
sujeto al ambiente modificado.
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El tratamiento, en este caso,
es el uso libre
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de laptops o tablets en la clase.
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Cada pregunta causal
tiene un resultado claro.
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Las variables que esperamos influenciar
se definen antes de empezar el estudio.
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Los resultados en el estudio
de los electrónicos de West Point
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son las notas del examen final.
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El estudio busca responder
la siguiente pregunta:
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¿Cuál es el efecto causal
de los electrónicos sobre el aprendizaje
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en clase, medido a través
de las calificaciones de los exámenes?
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Los artículos de revistas especializadas
en economía por lo general comienzan
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con una tabla de estadística descriptiva
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que proporciona hechos clave
acerca de la muestra en estudio.
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[Kamal] ¡Por Dios, ya recuerdo
esta tabla tan confusa!
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[Narrador] En las columnas 1 a 3 están
las caracteristicas medias, o promedio.
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Estos nos dan una idea
de a quién estamos estudiando.
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Comencemos con la columna 1,
la cual describe las covariabless
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en el grupo de control.
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Las covariables son las características
de los grupos de control y tratamiento,
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medidos antes
de que comience el experimento.
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Por ejemplo, vemos que el grupo de control
tiene una edad promedio de más de 20.
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Muchas de estas covariables
son variables ficticias.
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Una variable ficticia solo puede tener
dos valores: cero o uno.
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Por ejemplo, el género se registra
como una variable ficticia
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que para mujer es igual a uno
y para hombre es igual a cero.
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La media de esta varable es
la proporción de mujeres.
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También vemos que en el grupo
de control el 13 % son hispanos
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y el 19 % hizo el servicio militar.
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Las notas de la tabla son clave.
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Consulten estas notas a medida
que examinan la tabla.
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Estas notas explican
qué muestra cada columna y panel.
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Lad notas, por ejemplo, nos dicen
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que la desviaciones estándar
están entre paréntesis.
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Las desviaciones estándar nos dicen
qué tan dispersos están los datos.
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Por ejemplo, una desviación estándar
de 0,52 nos dice que la mayor parte
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de los GPA del grupo
de control cae entre 2,35,
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que está a 0,52 por debajo
de la media del GPA de 2,87,
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y 3,39, que está a 0,52
por encima de 2,87.
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Una desviación estándar menor
significaría que los GPA
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están más agrupados cerca de la media.
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[Kamal] Okay, pero estas faltan
para la mayor parte de las variables.
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[Narrador] Es cierto, los maestros omiten
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las desviaciones estándar
de las variables ficticias
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porque sus medias determinan
sus desviaciones estándar.
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En este estudio se comparan
dos grupos de tratamiento
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con el grupo de control.
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Al primero se le permitió
el uso de laptops y tabletas.
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Con el segundo grupo de tratamiento
su uso fue más limitado,
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permitiendo que las tabletas
solo estuvieran sobre el pupitre.
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Los grupos de tratamiento
son muy parecidos al grupo de control.
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Esto nos lleva
a los siguientes atributos de esta tabla.
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Las columnas 4 a 6 usan tests estadísticos
para comparar las características
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del grupo de tratamiento con el de control
antes del experimento.
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En la columna 4, los dos grupos
de tratamiento están mezclados.
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Pueden ver que la diferencia
en la proporción de mujeres
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entre el grupo de tratamiento
y el de control es solo de 0,03.
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La diferencia
no es estadísticamente significativa,
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esta es el tipo de diferencia
que podemos atribuir
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a los resultados azarosos en el proceso
de selección de la muestra.
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[Kamal] ¡Mmm!, ¿Cómo sabemos eso?
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[Narrador] ¿Recuerdas la regla general?
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Las estimaciones estadísticas
que exceden el error estándar
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en múltiplos de 2
en valores absolutos se dice
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que son estadísticamente significativas.
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El error estándar es de 0,03
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igual que en la diferencia
de la proporción de mujeres.
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La proporción de la última
a la anterior es solamente 1,
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la cual, por supuesto, es menor que 2.
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[Kamal] ¡Ajá! Ninguna de las diferencias
del grupo de tratamiento
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y control son mayores
al doble de sus errores estándar.
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[Narrador] Correcto.
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La división al azar de los estudiantes
parece haber tenido éxito
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en la creación de grupos
que son realmente comparables.
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Podemos confiar, por tanto,
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que cualquier diferencia posterior
de los logros de la clase
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son el resultado
de la intervención experimental
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más que de un reflejo
de diferencias preexistentes.
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¡Ceteris paribus conseguido!
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[Kamal] Buenísimo.
Pero ¿qué pasa en la parte de abaj,
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los número con asteríscos?
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Esas diferencias son
mucho más del doble que el error estándar.
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[Narrador] ¡Buen ojo, Kamal!
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La tabla tiene muchos números.
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Los del panel B son importantes también.
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Ellos miden el grado
en el que los estudiantes usan
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las computadoras en clase en el grupo
de tratamiento y en el de control.
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El tratamiento aquí fue permitir
el uso de la computadora.
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Los investigadores deben mostrar
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que a los estudiantes
que se les permitió usar computadoras
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tomaron ventaja
de esa circunstancia para hacerlo.
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Si ellos no lo hicieron, entonces,
realmente no hay tratamiento.
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Afortunadamente, el 81 % de quienes
estaban en el grupo de primer tratamiento
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usaron las computadoras
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en comparación
con los del grupo de control.
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Y muchos del segundo grupo
de tratamiento con tabletas
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también usaron computadoras.
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Estas diferencias en el uso
de la computadora son grandes
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y estadísticamente significativas.
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También pudimos ver el tamaño
de la muestra en cada grupo.
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[Kamal ¿Los asteríscos son
como decoraciones?
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[Narrador] Algunos artículos académicos
usan asteriscos para indicar
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las diferencias
que son estadísticamente significativas.
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Esto los hace saltar a la vista.
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Aquí, tres asteríscos indican que el resultado
es estadísticamente diferente
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de cero con un valor-p menor que 1 %.
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En otras palabras, hay
una posibilidad menor que 1 en 100
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de que este resultado
sea puramente un hallazgo por azar.
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[aplausos]
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Dos asteríscos son 1 posibilidad en 20,
o de un 5 %, de un acierto por azar.
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Un asterísco denota resultados
que pudieramos ver tanto
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como el 10 % de las veces
debido solamente al azar.
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Hoy en día, los asteríscos son vistos
como un poquito anticuado
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y algunas revistas los omiten.
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[Kamal] ¿Y qué pasa
con los de las dos últimas columnas?
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[Narrador] A diferencia de la columna 4
que combina ambos grupos
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de tratamiento en uno,
estas dos últimas columnas
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muestra las diferencias
para cada uno de los grupos
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el de tratamiento y el de control,
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lo cual facilita un análisis
de balance más detallado.
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Pero, por ahora, pueden ignorar esta fila
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que muestra otro tes de significancia.
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Ahora buscaremos la culminación
del artículo, la tabla 4.
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Esta tabla muestra
las estimaciones de la regresión
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de los efectos del uso de electrónicos
sobre la medida del aprendizaje.
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[Kamal] ¿Por quéel estudio
da las estimaciones de la regresión?
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Marginal Revolution University
