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[Events]
Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:03.18,0:00:05.29,Default,,0000,0000,0000,,♪ [música] ♪
Dialogue: 0,0:00:09.24,0:00:10.91,Default,,0000,0000,0000,,- [Josh] Bienvenidos nuevamente.
Dialogue: 0,0:00:10.91,0:00:14.40,Default,,0000,0000,0000,,Hoy continuamos la búsqueda\Ndel conocimiento causal.
Dialogue: 0,0:00:14.40,0:00:18.49,Default,,0000,0000,0000,,Recordemos que el alumno de universidad\Nprivada gana 14% más
Dialogue: 0,0:00:18.49,0:00:22.40,Default,,0000,0000,0000,,en promedio que los graduados\Nde universidades públicas.
Dialogue: 0,0:00:22.92,0:00:25.89,Default,,0000,0000,0000,,¿Acaso eso significa \Nque la educación privada
Dialogue: 0,0:00:25.89,0:00:27.76,Default,,0000,0000,0000,,causa que los salarios suban?
Dialogue: 0,0:00:28.22,0:00:30.76,Default,,0000,0000,0000,,Como con la mayoría \Nde las preguntas que proponemos
Dialogue: 0,0:00:30.76,0:00:33.06,Default,,0000,0000,0000,,los hechos no son cuestionables
Dialogue: 0,0:00:33.06,0:00:35.92,Default,,0000,0000,0000,,pero sí la interpretación de ellos.
Dialogue: 0,0:00:36.78,0:00:39.36,Default,,0000,0000,0000,,- [Narrador] Comparemos a los graduados\Nde escuelas privadas
Dialogue: 0,0:00:39.36,0:00:41.86,Default,,0000,0000,0000,,con los de escuelas públicas.
Dialogue: 0,0:00:42.72,0:00:46.12,Default,,0000,0000,0000,,Los graduados de universidades privadas\Ndifieren de distintas maneras.
Dialogue: 0,0:00:46.32,0:00:49.66,Default,,0000,0000,0000,,Por ejemplo, tienen mejores puntajes SAT.
Dialogue: 0,0:00:50.27,0:00:55.23,Default,,0000,0000,0000,,En promedio, estudiantes de universidades \Nprivadas tienen 120 puntos más.
Dialogue: 0,0:00:55.70,0:00:59.84,Default,,0000,0000,0000,,Estas estrellas de SAT\Nusan sudaderas naranjas.
Dialogue: 0,0:01:00.57,0:01:04.35,Default,,0000,0000,0000,,Los graduados de universidades privadas\Nprovienen de familias más ricas --
Dialogue: 0,0:01:04.35,0:01:07.88,Default,,0000,0000,0000,,13% más ricas que las familias\Nde estudiantes de universidades públicas.
Dialogue: 0,0:01:08.23,0:01:10.80,Default,,0000,0000,0000,,Los ricos tienen pantalones verdes.
Dialogue: 0,0:01:11.23,0:01:14.10,Default,,0000,0000,0000,,Pareciera que las comparaciones\Npúblicas/privadas
Dialogue: 0,0:01:14.10,0:01:16.24,Default,,0000,0000,0000,,no son comparables.
Dialogue: 0,0:01:16.24,0:01:19.38,Default,,0000,0000,0000,,Talvez el aumento de 14% salarial\Nes causado
Dialogue: 0,0:01:19.38,0:01:22.38,Default,,0000,0000,0000,,por diferencias pre-existentes\Nen el potencial salarial
Dialogue: 0,0:01:22.59,0:01:25.52,Default,,0000,0000,0000,,y no en la asistencia a una universidad\Nprivada.
Dialogue: 0,0:01:26.09,0:01:27.99,Default,,0000,0000,0000,,- Como muchos \Nque han caminado con nosotros
Dialogue: 0,0:01:27.99,0:01:29.75,Default,,0000,0000,0000,,en búsqueda del conocimiento causal
Dialogue: 0,0:01:29.75,0:01:32.45,Default,,0000,0000,0000,,estamos varados en el sesgo de selección.
Dialogue: 0,0:01:33.11,0:01:35.55,Default,,0000,0000,0000,,-[Narrador] El sesgo de selección ocasiona
Dialogue: 0,0:01:35.55,0:01:40.13,Default,,0000,0000,0000,,que interpretemos las comparaciones\Ningenuas como efectos causales.
Dialogue: 0,0:01:40.13,0:01:41.33,Default,,0000,0000,0000,,- [susurro] Ven conmigo.
Dialogue: 0,0:01:41.33,0:01:44.45,Default,,0000,0000,0000,,-[Narrador] Aquí vemos \Nel sesgo de selección
Dialogue: 0,0:01:44.45,0:01:46.28,Default,,0000,0000,0000,,al dirigir el tráfico.
Dialogue: 0,0:01:46.28,0:01:49.01,Default,,0000,0000,0000,,Los que tienen mejores puntajes\Nvan a la derecha
Dialogue: 0,0:01:49.01,0:01:51.31,Default,,0000,0000,0000,,a las universidades privadas.
Dialogue: 0,0:01:51.31,0:01:54.86,Default,,0000,0000,0000,,Aquellos con salarios menores\Nvan a la derecha
Dialogue: 0,0:01:55.35,0:01:57.63,Default,,0000,0000,0000,,a las universidades públicas.
Dialogue: 0,0:01:58.13,0:02:00.84,Default,,0000,0000,0000,,Las comparaciones públicas/privadas\Ntienen fuerza causal
Dialogue: 0,0:02:00.84,0:02:05.91,Default,,0000,0000,0000,,solo cuando los grupos comparados\Nson idénticos en promedio.
Dialogue: 0,0:02:06.36,0:02:10.18,Default,,0000,0000,0000,,Entonces, podemos felizmente\Nafirmar: "ceteris paribus".
Dialogue: 0,0:02:10.81,0:02:14.54,Default,,0000,0000,0000,,Pero las escuelas privadas son típicamente\Nmás selectivas y más caras
Dialogue: 0,0:02:14.57,0:02:16.98,Default,,0000,0000,0000,,que sus contrapartes públicas.
Dialogue: 0,0:02:17.16,0:02:21.78,Default,,0000,0000,0000,,Los que van a la izquierda\Nno se comparan con los de la derecha.
Dialogue: 0,0:02:22.26,0:02:25.38,Default,,0000,0000,0000,,Así es como nos embruja\Nel sesgo selectivo.
Dialogue: 0,0:02:26.42,0:02:29.94,Default,,0000,0000,0000,,- Aunque los colegios realmente\Nseleccionan a los que aplican
Dialogue: 0,0:02:29.94,0:02:34.11,Default,,0000,0000,0000,,el término "sesgo de selección"\Nse refiere a cualquier comparación
Dialogue: 0,0:02:34.11,0:02:36.78,Default,,0000,0000,0000,,que tenga diferencias sistemáticas\Nentre grupos
Dialogue: 0,0:02:36.78,0:02:39.41,Default,,0000,0000,0000,,y no se refieran a las diferencias\Nque discutimos.
Dialogue: 0,0:02:40.10,0:02:42.95,Default,,0000,0000,0000,,Cuando los grupos comparados\Ndifieren de distintas formas
Dialogue: 0,0:02:42.95,0:02:44.100,Default,,0000,0000,0000,,hemos perdido ceteris paribus.
Dialogue: 0,0:02:45.66,0:02:48.95,Default,,0000,0000,0000,,El sesgo de selección es el mayor enemigo\Nde las métricas estudiantiles
Dialogue: 0,0:02:48.95,0:02:51.49,Default,,0000,0000,0000,,y métricas maestras.
Dialogue: 0,0:02:51.49,0:02:54.44,Default,,0000,0000,0000,,Nuestras cinco armas más importantes\Npara luchar contra él
Dialogue: 0,0:02:54.44,0:02:57.19,Default,,0000,0000,0000,,son las Cinco Furiosas de la Econometría.
Dialogue: 0,0:02:57.19,0:02:58.66,Default,,0000,0000,0000,,-[susurro] Las Cinco Furiosas
Dialogue: 0,0:02:58.66,0:03:01.75,Default,,0000,0000,0000,,-[Josh] El sesgo selectivo es malo\Ny penetrante
Dialogue: 0,0:03:01.75,0:03:03.96,Default,,0000,0000,0000,,pero nuestras armas son poderosas
Dialogue: 0,0:03:03.96,0:03:06.55,Default,,0000,0000,0000,,y no tenemos que asegurarnos\Nque los individuos
Dialogue: 0,0:03:06.55,0:03:08.40,Default,,0000,0000,0000,,comparados sean idénticos.
Dialogue: 0,0:03:08.50,0:03:11.58,Default,,0000,0000,0000,,No necesitamos clones virtuales.
Dialogue: 0,0:03:11.93,0:03:14.61,Default,,0000,0000,0000,,Solo necesitamos asegurarnos\Nque los grupos comparados
Dialogue: 0,0:03:14.61,0:03:16.92,Default,,0000,0000,0000,,sean los mismos en promedio.
Dialogue: 0,0:03:17.73,0:03:21.26,Default,,0000,0000,0000,,Nuestra arma más poderosa,\Nfuerte y confiable
Dialogue: 0,0:03:21.26,0:03:23.93,Default,,0000,0000,0000,,es la asignación aleatoria\Nde la memebresía de grupo.
Dialogue: 0,0:03:24.62,0:03:27.45,Default,,0000,0000,0000,,Imagine un experimento secreto\Nen el que los aplicantes
Dialogue: 0,0:03:27.45,0:03:27.70,Default,,0000,0000,0000,,tanto a colegios privados\Ncomo públicos
Dialogue: 0,0:03:27.70,0:03:32.19,Default,,0000,0000,0000,,son asignados aleatoriamente\Nen uno o en otro.
Dialogue: 0,0:03:32.48,0:03:33.81,Default,,0000,0000,0000,,Parece justo.
Dialogue: 0,0:03:34.20,0:03:36.59,Default,,0000,0000,0000,,Y talvez aprendamos sobre esto también.
Dialogue: 0,0:03:37.01,0:03:40.40,Default,,0000,0000,0000,,En pro del interés científico\Nhe propuesto un experimento
Dialogue: 0,0:03:40.40,0:03:43.12,Default,,0000,0000,0000,,en el MIT, \Ndonde enseño econometría.
Dialogue: 0,0:03:43.35,0:03:46.91,Default,,0000,0000,0000,,Me gustaría reemplazar nuestros \Nempleados más hábiles, bien remunerados
Dialogue: 0,0:03:46.91,0:03:48.36,Default,,0000,0000,0000,,mediante un lanzamiento de moneda.
Dialogue: 0,0:03:48.78,0:03:51.21,Default,,0000,0000,0000,,La asignación aleatoria en la admisión\Ncolegial asegura
Dialogue: 0,0:03:51.21,0:03:53.61,Default,,0000,0000,0000,,que cuando hayan comparaciones\Ninter escuelas
Dialogue: 0,0:03:53.61,0:03:56.11,Default,,0000,0000,0000,,ceteris paribus, el promedio seguirá \Nsiendo el mismo.
Dialogue: 0,0:03:56.92,0:04:01.34,Default,,0000,0000,0000,,Desafortunadamente para la ciencia,\Nno he convencido al MIT
Dialogue: 0,0:04:01.34,0:04:03.97,Default,,0000,0000,0000,,para reemplazar de esta manera\Na los empleados.
Dialogue: 0,0:04:04.40,0:04:08.39,Default,,0000,0000,0000,,- Como discutiremos más tarde,\Nla asignación aleatoria es casi imposible
Dialogue: 0,0:04:08.42,0:04:11.71,Default,,0000,0000,0000,,o impráctica, por lo que debemos buscar
Dialogue: 0,0:04:11.71,0:04:14.84,Default,,0000,0000,0000,,estrategias baratas y prácticas\Nque tengan el mismo
Dialogue: 0,0:04:14.84,0:04:18.83,Default,,0000,0000,0000,,poder de inducción ceteris paribus\Nque la asignación aleatoria.
Dialogue: 0,0:04:19.22,0:04:21.32,Default,,0000,0000,0000,,¿Kamal, en dónde debemos buscar?
Dialogue: 0,0:04:21.32,0:04:22.38,Default,,0000,0000,0000,,-[Kamal] No lo sé.
Dialogue: 0,0:04:22.38,0:04:24.17,Default,,0000,0000,0000,,Si tan solo pudiéramos controlar...
Dialogue: 0,0:04:24.17,0:04:25.24,Default,,0000,0000,0000,,- Correcto.
Dialogue: 0,0:04:25.24,0:04:26.25,Default,,0000,0000,0000,,-[susurro] ¿Qué?
Dialogue: 0,0:04:26.25,0:04:28.52,Default,,0000,0000,0000,,- Las métricas maestras son controladoras.
Dialogue: 0,0:04:28.79,0:04:31.09,Default,,0000,0000,0000,,Implementamos estrategias estadísticas
Dialogue: 0,0:04:31.09,0:04:34.86,Default,,0000,0000,0000,,que hacen que los grupos que escogen\Ndistintos caminos sean similares.
Dialogue: 0,0:04:35.41,0:04:38.74,Default,,0000,0000,0000,,En vez de solo comparar salarios\Nde alumnos públicos y privados
Dialogue: 0,0:04:38.74,0:04:40.97,Default,,0000,0000,0000,,vemos dentro de los grupos de alumnos
Dialogue: 0,0:04:40.97,0:04:43.23,Default,,0000,0000,0000,,que tienen habilidades \Ny entornos similares.
Dialogue: 0,0:04:43.55,0:04:46.77,Default,,0000,0000,0000,,Dentro de estos conjuntos,\Nhacemos comparaciones públicas/privadas
Dialogue: 0,0:04:46.77,0:04:48.50,Default,,0000,0000,0000,,pero no entre ellas.
Dialogue: 0,0:04:48.81,0:04:53.20,Default,,0000,0000,0000,,Esta estrategia nos mueve en gran medida\Nhacia ceteris paribus
Dialogue: 0,0:04:53.20,0:04:55.88,Default,,0000,0000,0000,,y hacia comparaciones que hacen sentido.
Dialogue: 0,0:04:55.88,0:04:57.66,Default,,0000,0000,0000,,Veamos de nuevo a las Cinco Furiosas.
Dialogue: 0,0:04:57.66,0:04:58.75,Default,,0000,0000,0000,,-[susurro] Las Cinco Furiosas.
Dialogue: 0,0:04:58.75,0:05:00.49,Default,,0000,0000,0000,,-[Josh] Nuestra herramienta principal\Nen la pelea
Dialogue: 0,0:05:00.49,0:05:02.43,Default,,0000,0000,0000,,por el control es la regresión.
Dialogue: 0,0:05:03.10,0:05:06.10,Default,,0000,0000,0000,,La regresión es una forma limpia\Nde comparar dos grupos
Dialogue: 0,0:05:06.10,0:05:08.39,Default,,0000,0000,0000,,mientras que se incluyen\Nmuchas diferencias
Dialogue: 0,0:05:08.39,0:05:10.53,Default,,0000,0000,0000,,entre esos grupos fijos.
Dialogue: 0,0:05:11.02,0:05:13.80,Default,,0000,0000,0000,,- ¿Los estimados de la regresión muestran\Nque vale la pena pagar
Dialogue: 0,0:05:13.80,0:05:15.16,Default,,0000,0000,0000,,por la educación universitaria privada?
Dialogue: 0,0:05:15.16,0:05:16.17,Default,,0000,0000,0000,,-[Hombre] Buena pregunta.
Dialogue: 0,0:05:16.17,0:05:18.60,Default,,0000,0000,0000,,-[Narrador] Usando la regresión \Npara ajustar por habilidad de aplicante
Dialogue: 0,0:05:18.60,0:05:22.04,Default,,0000,0000,0000,,y ambiente familiar \Ny características demográficas
Dialogue: 0,0:05:22.04,0:05:25.73,Default,,0000,0000,0000,,como raza y sexo, reduce la prima \Nde colegio privado
Dialogue: 0,0:05:25.73,0:05:28.29,Default,,0000,0000,0000,,de un 14% a un 9%.
Dialogue: 0,0:05:28.63,0:05:30.90,Default,,0000,0000,0000,,- 9% aún es bastante.
Dialogue: 0,0:05:30.90,0:05:31.93,Default,,0000,0000,0000,,-[Hombre] Nueve es legítimo.
Dialogue: 0,0:05:31.93,0:05:34.46,Default,,0000,0000,0000,,-[Narrador] ¿Pero, aún permanece\Nceteris paribus?
Dialogue: 0,0:05:34.46,0:05:35.79,Default,,0000,0000,0000,,¿Camila?
Dialogue: 0,0:05:35.79,0:05:38.64,Default,,0000,0000,0000,,-[Camila] No estoy seguro\Nque controlemos todo.
Dialogue: 0,0:05:38.64,0:05:42.20,Default,,0000,0000,0000,,Talvez los estudiantes de escuelas \Nprivadas son más ambiciosos o más listos
Dialogue: 0,0:05:42.20,0:05:44.72,Default,,0000,0000,0000,,de formas que las calificaciones\Nno capturan.
Dialogue: 0,0:05:44.72,0:05:47.57,Default,,0000,0000,0000,,Si es así, las comparaciones no son \Nde manzanas con manzanas
Dialogue: 0,0:05:47.57,0:05:49.71,Default,,0000,0000,0000,,aún después de hacer los ajustes\Nque mencionas.
Dialogue: 0,0:05:49.71,0:05:51.44,Default,,0000,0000,0000,,- Sí, es preocupante.
Dialogue: 0,0:05:52.19,0:05:55.32,Default,,0000,0000,0000,,La posibilidad de que las variables\Nque hemos ajustado
Dialogue: 0,0:05:55.32,0:05:58.40,Default,,0000,0000,0000,,para usar la regresión no tomen en cuenta\Nlas diferencias de grupos
Dialogue: 0,0:05:58.40,0:06:02.47,Default,,0000,0000,0000,,se le llama sesgo\Nde variables omitidas o SVO.
Dialogue: 0,0:06:02.47,0:06:03.48,Default,,0000,0000,0000,,-[Hombre] Qué mal.
Dialogue: 0,0:06:03.48,0:06:06.89,Default,,0000,0000,0000,,-[Narrador] SVO es sesgo selectivo\Nen una regresión.
Dialogue: 0,0:06:07.50,0:06:11.22,Default,,0000,0000,0000,,- Sufrimos de estos efectos\Ncuando la regresión
Dialogue: 0,0:06:11.22,0:06:12.80,Default,,0000,0000,0000,,no es la que queremos.
Dialogue: 0,0:06:12.88,0:06:16.72,Default,,0000,0000,0000,,La regresión que queremos,\Nla de nuestros sueños
Dialogue: 0,0:06:16.72,0:06:19.85,Default,,0000,0000,0000,,tiene más y mejores controles\Nque los que tenemos.
Dialogue: 0,0:06:19.85,0:06:22.81,Default,,0000,0000,0000,,¿Cómo podemos controlar algo \Ncomo la ambición?
Dialogue: 0,0:06:23.15,0:06:25.100,Default,,0000,0000,0000,,¿Hay algún índice de ambición?
Dialogue: 0,0:06:26.25,0:06:30.20,Default,,0000,0000,0000,,No es fácil hacer comparaciones\Nceteris paribus.
Dialogue: 0,0:06:30.20,0:06:31.90,Default,,0000,0000,0000,,La regresión es una herramienta.
Dialogue: 0,0:06:31.90,0:06:33.35,Default,,0000,0000,0000,,No es magia.
Dialogue: 0,0:06:33.56,0:06:37.25,Default,,0000,0000,0000,,Y aún así algunas veces los resultados\Nde esta herramienta son sorprendentes.
Dialogue: 0,0:06:37.46,0:06:40.52,Default,,0000,0000,0000,,Los profesores en Maestría en Econometría\NStacy Dale
Dialogue: 0,0:06:40.52,0:06:44.95,Default,,0000,0000,0000,,y Alan Krueger se han enfrentado al reto\Ndel sesgo selectivo y SVO.
Dialogue: 0,0:06:45.11,0:06:48.33,Default,,0000,0000,0000,,En un famoso estudio académico\NDale y Krueger controlaron
Dialogue: 0,0:06:48.33,0:06:51.70,Default,,0000,0000,0000,,diversas diferencias posibles\Nentre estudiantes que fueron
Dialogue: 0,0:06:51.70,0:06:53.56,Default,,0000,0000,0000,,a distintos tipos de escuelas.
Dialogue: 0,0:06:53.56,0:06:57.34,Default,,0000,0000,0000,,Tenían la noción de que el sesgo selectivo\Nen este contexto origina
Dialogue: 0,0:06:57.34,0:07:01.80,Default,,0000,0000,0000,,dos fuerzas: ambición estudiantil\Ny oportunidad de colegios.
Dialogue: 0,0:07:02.58,0:07:05.73,Default,,0000,0000,0000,,La mayoría de los estudiantes\Nsabe sus propias aptitudes
Dialogue: 0,0:07:05.73,0:07:08.37,Default,,0000,0000,0000,,inclinaciones y motivación\Npara el trabajo escolar.
Dialogue: 0,0:07:08.74,0:07:12.78,Default,,0000,0000,0000,,Estas fueras se resumen \Npor el tipo de escuelas a las que aplican.
Dialogue: 0,0:07:13.34,0:07:16.100,Default,,0000,0000,0000,,Al mismo tiempo, las oficinas\Nde admisión escolares invierten
Dialogue: 0,0:07:16.100,0:07:19.43,Default,,0000,0000,0000,,cientos de horas y energía en tratar\Nde acertar
Dialogue: 0,0:07:19.43,0:07:21.57,Default,,0000,0000,0000,,quién triunfará en el campus.
Dialogue: 0,0:07:21.57,0:07:26.63,Default,,0000,0000,0000,,Evalúan y seleccionan la habilidad\Nacadémica y el compromiso con la escuela.
Dialogue: 0,0:07:27.38,0:07:28.92,Default,,0000,0000,0000,,¿Y si comparamos los resultados
Dialogue: 0,0:07:28.92,0:07:32.45,Default,,0000,0000,0000,,de aquellos que tuvieron las mismas\Naprobaciones o rechazos?
Dialogue: 0,0:07:32.70,0:07:36.18,Default,,0000,0000,0000,,Comparemos dos estudiantes de preparatoria\NMaya y Mariana.
Dialogue: 0,0:07:36.18,0:07:39.72,Default,,0000,0000,0000,,Ambas admitidas a la UNC, \NDuke pero no en Yale.
Dialogue: 0,0:07:40.20,0:07:43.65,Default,,0000,0000,0000,,Ambas ambiciosas\Ny similarmente capaces
Dialogue: 0,0:07:43.65,0:07:46.16,Default,,0000,0000,0000,,por las oficinas de admisión\Nde estas 3 escuelas
Dialogue: 0,0:07:46.16,0:07:49.10,Default,,0000,0000,0000,,Maya opta por ir a Duke\Nporque su amiga va a ir allí.
Dialogue: 0,0:07:49.14,0:07:52.14,Default,,0000,0000,0000,,Mientras que Mariana va hacia UNC\Nen Chapel Hill.
Dialogue: 0,0:07:52.14,0:07:53.45,Default,,0000,0000,0000,,-[Mujer] ¡Vamos, tacones!
Dialogue: 0,0:07:53.45,0:07:56.15,Default,,0000,0000,0000,,-[Josh] Maya y Mariana no son clones,\Npor supuesto
Dialogue: 0,0:07:56.15,0:07:59.78,Default,,0000,0000,0000,,y toman decisiones distintas\Npor razones personales.
Dialogue: 0,0:07:59.79,0:08:02.54,Default,,0000,0000,0000,,Pero de otra manera, \Ntienen mucho en común.
Dialogue: 0,0:08:02.54,0:08:05.91,Default,,0000,0000,0000,,Los factores personales que conducen\Na que escojan entre una u otra escuela
Dialogue: 0,0:08:05.91,0:08:08.81,Default,,0000,0000,0000,,podrían no estar relacionados
Dialogue: 0,0:08:08.81,0:08:10.81,Default,,0000,0000,0000,,con sus salarios futuros.
Dialogue: 0,0:08:10.81,0:08:14.61,Default,,0000,0000,0000,,Tantas comparaciones nos llevan\Nun poco más cerca
Dialogue: 0,0:08:14.61,0:08:16.18,Default,,0000,0000,0000,,de ceteris paribus.
Dialogue: 0,0:08:16.75,0:08:20.93,Default,,0000,0000,0000,,Notablemente, un modelo de regresión\Nque controla conjuntos de escuelas
Dialogue: 0,0:08:20.93,0:08:23.63,Default,,0000,0000,0000,,a los que han aplicado y aprobado\Nlos estudiantes
Dialogue: 0,0:08:23.63,0:08:26.40,Default,,0000,0000,0000,,muestra que casi no hay diferencia\Nentre las ganancias
Dialogue: 0,0:08:26.40,0:08:28.34,Default,,0000,0000,0000,,de los graduados públicos o privados.
Dialogue: 0,0:08:28.34,0:08:31.22,Default,,0000,0000,0000,,En otras palabras, \Nal promediar muchos casos
Dialogue: 0,0:08:31.22,0:08:34.05,Default,,0000,0000,0000,,como los de Maya y Mariana
Dialogue: 0,0:08:34.05,0:08:36.90,Default,,0000,0000,0000,,la prima de escuelas privadas cae\Ncasi a cero.
Dialogue: 0,0:08:38.94,0:08:42.77,Default,,0000,0000,0000,,Maya talvez disfrutó su educación\Ncara en Duke
Dialogue: 0,0:08:42.77,0:08:46.91,Default,,0000,0000,0000,,pero en promedio, estudiantes como ella\Nno ganarán más
Dialogue: 0,0:08:46.91,0:08:50.17,Default,,0000,0000,0000,,en el mercado laboral que otros \Nde escuelas públicas comparables.
Dialogue: 0,0:08:50.65,0:08:54.39,Default,,0000,0000,0000,,Ese es un gran cambio de nuestro \Ndiferencial de 14% en salarios
Dialogue: 0,0:08:54.39,0:08:56.32,Default,,0000,0000,0000,,que favorece a las escuelas de elite.
Dialogue: 0,0:08:57.01,0:09:00.86,Default,,0000,0000,0000,,La regresión tiene el poder de volver\Nuna oscura noche estadística
Dialogue: 0,0:09:00.86,0:09:03.08,Default,,0000,0000,0000,,en un claro día causal.
Dialogue: 0,0:09:03.91,0:09:06.78,Default,,0000,0000,0000,,Pero necesitarás saber un poco más\Nantes de poder realizar la regresión
Dialogue: 0,0:09:06.78,0:09:08.83,Default,,0000,0000,0000,,con habilidad y confianza.
Dialogue: 0,0:09:10.41,0:09:14.26,Default,,0000,0000,0000,,-[Narrador] Está en camino\Nde dominar la econometría.
Dialogue: 0,0:09:14.26,0:09:18.41,Default,,0000,0000,0000,,Asegúrese de haber aprendido del video\Nrespondiendo a las preguntas de práctica.
Dialogue: 0,0:09:18.56,0:09:21.94,Default,,0000,0000,0000,,O, si está listo, \Nhaga clic en el siguiente video.
Dialogue: 0,0:09:22.27,0:09:24.99,Default,,0000,0000,0000,,También puede visitar el sitio\Nde MRU
Dialogue: 0,0:09:24.99,0:09:28.06,Default,,0000,0000,0000,,para más cursos, recursos de enseñanza\Ny más.
Dialogue: 0,0:09:28.50,0:09:30.48,Default,,0000,0000,0000,,♪ [música] ♪