WEBVTT

00:00:01.425 --> 00:00:05.015
[Narrador] En su intento
de llegar a dominar la econometría,

00:00:05.619 --> 00:00:08.813
Saltamonte Kamal ha progresado mucho,

00:00:08.813 --> 00:00:13.662
poniendo a prueba sus capacidades
y burlando a sus enemigos.

00:00:14.223 --> 00:00:16.640
¡Ay!, hoy está abatido

00:00:16.640 --> 00:00:19.614
porque todavía le queda
por vencer un desafío.

00:00:19.614 --> 00:00:24.230
Kamal todavía no puede descifrar
las escrituras de investigación académica,

00:00:24.230 --> 00:00:27.347
revistas
como "The American Economic Review"

00:00:27.347 --> 00:00:29.317
y "Econometrica".

00:00:29.317 --> 00:00:33.501
A él le parece que están escritas
en un oscuro idioma extragero.

00:00:33.501 --> 00:00:35.478
[Kamal] !Uf!, ¿qué diab...?

00:00:36.711 --> 00:00:40.069
[Narrador] Estos volúmenes
son turbios para el principiante, Kamal,

00:00:40.069 --> 00:00:42.205
pero pueden ser descifrados con estudio.

00:00:42.467 --> 00:00:45.109
Leámoslos juntos.

00:00:52.657 --> 00:00:55.317
Sumerjámonos
en el estudio de Westo Point,

00:00:55.317 --> 00:00:58.278
publicado
en el "Economics of Education Review".

00:00:58.658 --> 00:01:01.688
Este artículo trata sobre
una evaluación aleatoria

00:01:01.688 --> 00:01:05.859
del uso de electrónicos por parte
de los estudiantes de Economía 101.

00:01:06.485 --> 00:01:09.192
Primero, haremos una revisión rápida
del diseño de la investigación

00:01:09.423 --> 00:01:10.523
Okay.

00:01:11.553 --> 00:01:13.630
[Josh] Los maestros de métricas
que enseñan en West Point,

00:01:13.630 --> 00:01:17.029
la academia militar que entrena
a los oficiales de la armada de EUA,

00:01:17.029 --> 00:01:19.854
diseñaron una prueba aleatoria
para responder esta pregunta.

00:01:20.582 --> 00:01:23.233
Estos maestro asignaron aleatoriamente
a los cadetes en la clase de Economía

00:01:23.233 --> 00:01:26.574
que funcionan bajo reglas distintas.

00:01:27.116 --> 00:01:28.962
A diferencia de la mayoría
de las universidades de EUA,

00:01:28.962 --> 00:01:31.945
en West Point no se usan los electrónicos.

00:01:32.482 --> 00:01:35.784
Para propósitos de este experimento,
algunos estudiantes permanecieron

00:01:35.784 --> 00:01:38.679
en las clases tradicionales
sin tecnología,

00:01:38.679 --> 00:01:41.911
sin laptops ni tablets
y ¡tampoco teléfonos!

00:01:41.911 --> 00:01:43.324
[ecos de voz]

00:01:43.324 --> 00:01:45.743
Este es el grupo de control,
o el punto de referencia.

00:01:46.372 --> 00:01:49.292
Al otro grupo se le permitió
el uso de electrónicos.

00:01:49.292 --> 00:01:52.704
Este es el grupo de tratamiento
sujeto al ambiente modificado.

00:01:53.313 --> 00:01:56.000
El tratamiento, en este caso,
es el uso libre

00:01:56.000 --> 00:01:58.107
de laptops o tablets en la clase.

00:01:59.195 --> 00:02:01.972
Cada pregunta causal
tiene un resultado claro.

00:02:01.972 --> 00:02:05.379
Las variables que esperamos influenciar
se definen antes de empezar el estudio.

00:02:06.058 --> 00:02:08.375
Los resultados en el estudio
de los electrónicos de West Point

00:02:08.375 --> 00:02:10.535
son las notas del examen final.

00:02:10.535 --> 00:02:13.810
El estudio busca responder
la siguiente pregunta:

00:02:13.810 --> 00:02:17.629
¿Cuál es el efecto causal
de los electrónicos sobre el aprendizaje

00:02:17.629 --> 00:02:19.765
en clase, medido a través
de las calificaciones de los exámenes?

00:02:20.852 --> 00:02:24.199
Los artículos de revistas especializadas
en economía por lo general comienzan

00:02:24.199 --> 00:02:25.994
con una tabla de estadística descriptiva

00:02:25.994 --> 00:02:28.694
que proporciona hechos clave
acerca de la muestra en estudio.

00:02:28.694 --> 00:02:32.129
[Kamal] ¡Por Dios, ya recuerdo
esta tabla tan confusa!

00:02:32.129 --> 00:02:37.224
[Narrador] En las columnas 1 a 3 están
las caracteristicas medias, o promedio.

00:02:37.224 --> 00:02:40.089
Estos nos dan una idea
de a quién estamos estudiando.

00:02:40.089 --> 00:02:43.736
Comencemos con la columna 1,
la cual describe las covariabless

00:02:43.736 --> 00:02:45.438
en el grupo de control.

00:02:45.438 --> 00:02:49.183
Las covariables son las características
de los grupos de control y tratamiento,

00:02:49.183 --> 00:02:52.091
medidos antes
de que comience el experimento.

00:02:52.091 --> 00:02:57.514
Por ejemplo, vemos que el grupo de control
tiene una edad promedio de más de 20.

00:02:57.514 --> 00:03:00.339
Muchas de estas covariables
son variables ficticias.

00:03:00.997 --> 00:03:06.087
Una variable ficticia solo puede tener
dos valores: cero o uno.

00:03:06.087 --> 00:03:10.298
Por ejemplo, el género se registra
como una variable ficticia

00:03:10.298 --> 00:03:13.386
que para mujer es igual a uno
y para hombre es igual a cero.

00:03:13.386 --> 00:03:17.104
La media de esta varable es
la proporción de mujeres.

00:03:17.104 --> 00:03:20.651
También vemos que en el grupo
de control el 13 % son hispanos

00:03:20.651 --> 00:03:23.905
y el 19 % hizo el servicio militar.

00:03:25.035 --> 00:03:26.635
Las notas de la tabla son clave.

00:03:26.635 --> 00:03:29.218
Consulten estas notas a medida
que examinan la tabla.

00:03:29.218 --> 00:03:33.534
Estas notas explican
qué muestra cada columna y panel.

00:03:39.485 --> 00:03:41.858
Lad notas, por ejemplo, nos dicen

00:03:41.858 --> 00:03:45.175
que la desviaciones estándar
están entre paréntesis.

00:03:45.947 --> 00:03:49.598
Las desviaciones estándar nos dicen
qué tan dispersos están los datos.

00:03:50.448 --> 00:03:54.887
Por ejemplo, una desviación estándar
de 0,52 nos dice que la mayor parte

00:03:54.887 --> 00:03:59.397
de los GPA del grupo
de control cae entre 2,35,

00:03:59.397 --> 00:04:03.454
que está a 0,52 por debajo
de la media del GPA de 2,87,

00:04:03.454 --> 00:04:08.337
y 3,39, que está a 0,52
por encima de 2,87.

00:04:09.337 --> 00:04:12.122
Una desviación estándar menor
significaría que los GPA

00:04:12.122 --> 00:04:14.706
están más agrupados cerca de la media.

00:04:14.706 --> 00:04:17.543
[Kamal] Okay, pero estas faltan
para la mayor parte de las variables.

00:04:17.543 --> 00:04:18.600
[Narrador] Es cierto, los maestros omiten

00:04:18.600 --> 00:04:22.497
las desviaciones estándar
de las variables ficticias

00:04:22.497 --> 00:04:26.500
porque sus medias determinan
sus desviaciones estándar.

00:04:27.542 --> 00:04:30.102
En este estudio se comparan
dos grupos de tratamiento

00:04:30.102 --> 00:04:32.078
con el grupo de control.

00:04:32.078 --> 00:04:35.886
Al primero se le permitió
el uso de laptops y tabletas.

00:04:35.886 --> 00:04:38.252
Con el segundo grupo de tratamiento
su uso fue más limitado,

00:04:38.252 --> 00:04:41.713
permitiendo que las tabletas
solo estuvieran sobre el pupitre.

00:04:42.152 --> 00:04:45.238
Los grupos de tratamiento
son muy parecidos al grupo de control.

00:04:46.694 --> 00:04:51.443
Esto nos lleva
a los siguientes atributos de esta tabla.

00:04:51.443 --> 00:04:54.558
Las columnas 4 a 6 usan tests estadísticos
para comparar las características

00:04:54.558 --> 00:04:57.591
del grupo de tratamiento con el de control
antes del experimento.

00:04:58.158 --> 00:05:01.991
En la columna 4, los dos grupos
de tratamiento están mezclados.

00:05:01.991 --> 00:05:04.998
Pueden ver que la diferencia
en la proporción de mujeres

00:05:04.998 --> 00:05:09.690
entre el grupo de tratamiento
y el de control es solo de 0,03.

00:05:10.508 --> 00:05:13.740
La diferencia
no es estadísticamente significativa,

00:05:14.290 --> 00:05:17.440
esta es el tipo de diferencia
que podemos atribuir

00:05:17.440 --> 00:05:20.623
a los resultados azarosos en el proceso
de selección de la muestra.

00:05:20.623 --> 00:05:22.133
[Kamal] ¡Mmm!, ¿Cómo sabemos eso?

00:05:22.133 --> 00:05:23.790
[Narrador] ¿Recuerdas la regla general?

00:05:23.790 --> 00:05:27.122
Las estimaciones estadísticas
que exceden el error estándar

00:05:27.122 --> 00:05:30.108
en múltiplos de 2
en valores absolutos se dice

00:05:30.108 --> 00:05:33.997
que son estadísticamente significativas.

00:05:35.132 --> 00:05:38.766
El error estándar es de 0,03

00:05:38.766 --> 00:05:41.483
igual que en la diferencia
de la proporción de mujeres.

00:05:42.244 --> 00:05:46.132
La proporción de la última
a la anterior es solamente 1,

00:05:46.132 --> 00:05:48.607
la cual, por supuesto, es menor que 2.

00:05:48.607 --> 00:05:51.191
[Kamal] ¡Ajá! Ninguna de las diferencias
del grupo de tratamiento

00:05:51.191 --> 00:05:54.455
y control son mayores
al doble de sus errores estándar.

00:05:54.455 --> 00:05:55.997
[Narrador] Correcto.

00:05:55.997 --> 00:05:59.081
La división al azar de los estudiantes
parece haber tenido éxito

00:05:59.081 --> 00:06:01.945
en la creación de grupos
que son realmente comparables.

00:06:02.846 --> 00:06:05.008
Podemos confiar, por tanto,

00:06:05.008 --> 00:06:07.774
que cualquier diferencia posterior
de los logros de la clase

00:06:07.774 --> 00:06:11.073
son el resultado
de la intervención experimental

00:06:11.073 --> 00:06:14.754
más que de un reflejo
de diferencias preexistentes.

00:06:14.754 --> 00:06:17.454
¡Ceteris paribus conseguido!

00:06:17.454 --> 00:06:20.934
[Kamal] Buenísimo.
Pero ¿qué pasa en la parte de abaj,

00:06:20.934 --> 00:06:22.833
los número con asteríscos?

00:06:22.833 --> 00:06:25.589
Esas diferencias son
mucho más del doble que el error estándar.

00:06:25.589 --> 00:06:27.402
[Narrador] ¡Buen ojo, Kamal!

00:06:27.402 --> 00:06:29.386
La tabla tiene muchos números.

00:06:29.386 --> 00:06:32.246
Los del panel B son importantes también.

00:06:32.246 --> 00:06:35.715
Ellos miden el grado
en el que los estudiantes usan

00:06:35.715 --> 00:06:39.139
las computadoras en clase en el grupo
de tratamiento y en el de control.

00:06:39.754 --> 00:06:42.873
El tratamiento aquí fue permitir
el uso de la computadora.

00:06:43.278 --> 00:06:44.873
Los investigadores deben mostrar

00:06:44.873 --> 00:06:47.079
que a los estudiantes
que se les permitió usar computadoras

00:06:47.079 --> 00:06:49.448
tomaron ventaja
de esa circunstancia para hacerlo.

00:06:50.072 --> 00:06:53.033
Si ellos no lo hicieron, entonces,
realmente no hay tratamiento.

00:06:53.867 --> 00:06:57.799
Afortunadamente, el 81 % de quienes
estaban en el grupo de primer tratamiento

00:06:57.799 --> 00:06:59.472
usaron las computadoras

00:06:59.472 --> 00:07:02.178
en comparación
con los del grupo de control.

00:07:02.178 --> 00:07:05.216
Y muchos del segundo grupo
de tratamiento con tabletas

00:07:05.216 --> 00:07:07.264
también usaron computadoras.

00:07:07.264 --> 00:07:09.879
Estas diferencias en el uso
de la computadora son grandes

00:07:09.879 --> 00:07:11.798
y estadísticamente significativas.

00:07:12.081 --> 00:07:15.428
También pudimos ver el tamaño
de la muestra en cada grupo.

00:07:15.428 --> 00:07:18.098
[Kamal ¿Los asteríscos son
como decoraciones?

00:07:18.098 --> 00:07:21.748
[Narrador] Algunos artículos académicos
usan asteriscos para indicar

00:07:21.748 --> 00:07:23.983
las diferencias
que son estadísticamente significativas.

00:07:23.983 --> 00:07:26.925
Esto los hace saltar a la vista.

00:07:26.925 --> 00:07:31.621
Aquí, tres asteríscos indican que el resultado
es estadísticamente diferente

00:07:31.621 --> 00:07:34.942
de cero con un valor-p menor que 1 %.

00:07:35.672 --> 00:07:39.436
En otras palabras, hay
una posibilidad menor que 1 en 100

00:07:39.436 --> 00:07:42.171
de que este resultado
sea puramente un hallazgo por azar.

00:07:42.171 --> 00:07:43.181
[aplausos]

00:07:43.181 --> 00:07:48.997
Dos asteríscos son 1 posibilidad en 20,
o de un 5 %, de un acierto por azar.

00:07:48.997 --> 00:07:52.469
Un asterísco denota resultados
que pudieramos ver tanto

00:07:52.469 --> 00:07:56.036
como el 10 % de las veces
debido solamente al azar.

00:07:56.473 --> 00:07:59.957
Hoy en día, los asteríscos son vistos
como un poquito anticuado

00:07:59.957 --> 00:08:01.606
y algunas revistas los omiten.

00:08:01.606 --> 00:08:03.894
[Kamal] ¿Y qué pasa
con los de las dos últimas columnas?

00:08:03.894 --> 00:08:06.007
[Narrador] A diferencia de la columna 4
que combina ambos grupos

00:08:06.007 --> 00:08:09.689
de tratamiento en uno,
estas dos últimas columnas

00:08:09.689 --> 00:08:12.357
muestra las diferencias
para cada uno de los grupos

00:08:12.357 --> 00:08:14.572
el de tratamiento y el de control,

00:08:14.572 --> 00:08:17.441
lo cual facilita un análisis
de balance más detallado.

00:08:18.295 --> 00:08:21.288
Pero, por ahora, pueden ignorar esta fila

00:08:21.288 --> 00:08:24.205
que muestra otro tes de significancia.

00:08:24.755 --> 00:08:29.062
Ahora buscaremos la culminación
del artículo, la tabla 4.

00:08:30.075 --> 00:08:32.993
Esta tabla muestra
las estimaciones de la regresión

00:08:32.993 --> 00:08:37.273
de los efectos del uso de electrónicos
sobre la medida del aprendizaje.

00:08:37.273 --> 00:08:40.258
[Kamal] ¿Por qué el estudio muestra
las estimaciones de la regresión?

00:08:40.258 --> 00:08:42.529
Ve, por eso me pierdo.

00:08:42.529 --> 00:08:44.806
Pensé que la única razón
por la cual necistamos

00:08:44.806 --> 00:08:47.260
los tratamientos al azar es
para obtener los efectos causales

00:08:47.260 --> 00:08:50.479
comparando simplemente los grupos
de tratamiento y de control

00:08:50.479 --> 00:08:53.883
y dado que estos grupos están balanceados,
no se necesita usar al regresión.

00:08:53.883 --> 00:08:55.492
[Narrador] Bien dicho, Kamal.

00:08:55.492 --> 00:08:59.272
en la práctica se acostumbra a determinar
las estimaciones de la regresión

00:08:59.272 --> 00:09:01.013
por dos razones.

00:09:01.013 --> 00:09:04.448


00:09:04.448 --> 00:09:07.349


00:09:07.349 --> 00:09:09.678


00:09:09.678 --> 00:09:13.622


00:09:13.622 --> 00:09:16.509


00:09:16.509 --> 00:09:18.893


00:09:20.129 --> 00:09:22.526


00:09:22.526 --> 00:09:24.305


00:09:24.652 --> 00:09:26.192


00:09:26.192 --> 00:09:29.068


00:09:29.068 --> 00:09:32.845


00:09:33.406 --> 00:09:37.650


00:09:37.650 --> 00:09:40.476


00:09:40.476 --> 00:09:44.453


00:09:44.934 --> 00:09:48.425


00:09:48.425 --> 00:09:50.677


00:09:50.677 --> 00:09:53.169


00:09:53.169 --> 00:09:56.228


00:09:56.228 --> 00:10:00.835


00:10:01.547 --> 00:10:02.940


00:10:02.940 --> 00:10:07.237


00:10:07.237 --> 00:10:10.672


00:10:11.352 --> 00:10:13.193


00:10:13.193 --> 00:10:16.082


00:10:16.082 --> 00:10:19.907


00:10:19.907 --> 00:10:21.435


00:10:21.886 --> 00:10:25.602


00:10:25.602 --> 00:10:27.186


00:10:27.603 --> 00:10:30.822


00:10:30.822 --> 00:10:33.503


00:10:33.503 --> 00:10:36.992


00:10:36.992 --> 00:10:39.667


00:10:39.667 --> 00:10:43.586


00:10:44.035 --> 00:10:46.802


00:10:47.252 --> 00:10:49.919


00:10:49.919 --> 00:10:51.635


00:10:51.635 --> 00:10:53.002


00:10:53.002 --> 00:10:56.455


00:10:56.455 --> 00:11:00.561


00:11:00.561 --> 00:11:04.446


00:11:04.446 --> 00:11:08.381


00:11:09.000 --> 00:11:12.283


00:11:12.283 --> 00:11:13.750


00:11:13.750 --> 00:11:15.423


00:11:15.423 --> 00:11:16.866


00:11:16.866 --> 00:11:20.473


00:11:20.473 --> 00:11:22.190


00:11:22.190 --> 00:11:24.026


00:11:24.026 --> 00:11:26.317


00:11:26.317 --> 00:11:30.226


00:11:30.226 --> 00:11:34.515


00:11:34.515 --> 00:11:36.933


00:11:36.933 --> 00:11:39.816


00:11:39.816 --> 00:11:43.371


00:11:43.371 --> 00:11:45.360


00:11:45.360 --> 00:11:47.740


00:11:47.740 --> 00:11:50.994


00:11:50.994 --> 00:11:54.247


00:11:54.714 --> 00:11:56.009


00:11:56.009 --> 00:11:58.010


00:11:58.660 --> 00:12:02.950


00:12:02.950 --> 00:12:05.028


00:12:05.028 --> 00:12:07.934


00:12:07.934 --> 00:12:09.488


00:12:09.488 --> 00:12:11.787


00:12:11.787 --> 00:12:13.179


00:12:15.974 --> 00:12:17.263


00:12:17.263 --> 00:12:20.575


00:12:20.834 --> 00:12:22.783


00:12:22.783 --> 00:12:25.467


00:12:25.467 --> 00:12:29.003


00:12:29.003 --> 00:12:32.901


00:12:32.901 --> 00:12:35.298