1
00:00:01,263 --> 00:00:03,728
♪ (música) ♪

2
00:00:04,478 --> 00:00:09,368
Estrategias empíricas en Economía:
Iluminando el camino de la causa al efecto

3
00:00:10,800 --> 00:00:12,768
[Joshua] Mientras calmaba 
mi tembloroso iPhone

4
00:00:12,768 --> 00:00:14,354
temprano el 11 de octubre,

5
00:00:14,354 --> 00:00:17,190
mis pensamientos se dirigieron hacia
la pregunta de si el reconocimiento

6
00:00:17,190 --> 00:00:20,600
a nivel del Nobel podía cambiar
la vida de la familia Angrist.

7
00:00:20,800 --> 00:00:22,485
Nuestra familia es muy unida;

8
00:00:22,485 --> 00:00:23,947
no nos hace falta nada.

9
00:00:24,007 --> 00:00:26,643
Entonces, me preocupó
que la estresante celebridad del Nobel

10
00:00:26,643 --> 00:00:28,042
no fuera positiva.

11
00:00:28,200 --> 00:00:29,917
Pero después de la primera taza de café,

12
00:00:30,149 --> 00:00:31,920
comencé a relajarme.

13
00:00:32,100 --> 00:00:33,270
Se me ocurrió

14
00:00:33,270 --> 00:00:35,359
que el tema sobre cómo
el reconocimiento público

15
00:00:35,359 --> 00:00:36,720
afecta la vida de un estudioso

16
00:00:36,720 --> 00:00:40,100
es, después de todo,
una simple pregunta causal.

17
00:00:40,501 --> 00:00:41,812
La intervención del Nobel

18
00:00:41,812 --> 00:00:44,766
es sustancial, repentina y bien medida.

19
00:00:45,316 --> 00:00:48,500
Resultados como los de la salud
y la riqueza son fáciles de registrar.

20
00:00:49,000 --> 00:00:51,662
Cuando me dieron el reconocimiento
junto a mis colegas laureados,

21
00:00:51,662 --> 00:00:53,503
Guido Imbens y David Card,

22
00:00:53,503 --> 00:00:57,060
por contestar preguntas causales
usando datos observacionales,

23
00:00:57,400 --> 00:00:59,800
mis pensamientos migraron
de la agitación personal

24
00:01:00,216 --> 00:01:02,193
a las demandas más comunes

25
00:01:02,193 --> 00:01:05,700
en cuanto a la identificación 
y estimación de efectos causales.

26
00:01:05,900 --> 00:01:08,200
Pude calmar mi mente preocupada,

27
00:01:08,400 --> 00:01:12,700
imaginando un estudio sobre el efecto
del tratamiento del Premio Nobel.

28
00:01:13,100 --> 00:01:15,300
¿Cómo se organizaría dicho estudio?

29
00:01:15,700 --> 00:01:19,800
En un ensayo de 1999 publicado
en el "Manual de Economía Laboral",

30
00:01:19,800 --> 00:01:23,500
Alan Krueger y yo adoptamos
la frase "estrategia empírica".

31
00:01:23,900 --> 00:01:26,061
El volumen del manual
en cuestión fue editado

32
00:01:26,061 --> 00:01:29,313
por dos de mis tutores de tesis
de doctorado de Princeton:

33
00:01:29,313 --> 00:01:31,570
Orley Ashenfelter y David Card,

34
00:01:31,570 --> 00:01:34,763
unos de los más exitosos y prolíficos
tutores de posgrado

35
00:01:34,763 --> 00:01:36,690
que ha habido en Economía.

36
00:01:36,690 --> 00:01:39,100
Una estrategia empírica
es un plan de investigación

37
00:01:39,100 --> 00:01:41,207
que incluye la recolección de datos,

38
00:01:41,207 --> 00:01:44,493
identificación
y estimación econométrica.

39
00:01:44,905 --> 00:01:48,203
La identificación es el término
que los econometristas aplican

40
00:01:48,203 --> 00:01:49,910
al diseño de la investigación,

41
00:01:49,910 --> 00:01:51,868
un ensayo clínico aleatorizado,

42
00:01:51,868 --> 00:01:56,313
un ECA, es el más simple
y más poderoso diseño de investigación.

43
00:01:56,592 --> 00:01:59,378
En los ECA,
los efectos causales se identifican

44
00:01:59,378 --> 00:02:01,543
asignando aleatoriamente el tratamiento.

45
00:02:01,870 --> 00:02:03,110
La asignación aleatoria asegura

46
00:02:03,110 --> 00:02:04,791
que los grupos de tratamiento y de control

47
00:02:04,791 --> 00:02:07,100
sean comparables
en la ausencia de tratamiento

48
00:02:07,100 --> 00:02:09,300
para que las diferencias entre ellos

49
00:02:09,300 --> 00:02:11,500
reflejen posteriormente solo
el efecto del tratamiento.

50
00:02:11,800 --> 00:02:14,700
Probablemente, los Premios Nobel
no se asignen aleatoriamente.

51
00:02:15,300 --> 00:02:16,900
A pesar de este desafío, se me ocurre

52
00:02:17,100 --> 00:02:19,883
una estrategia empírica convincente

53
00:02:19,883 --> 00:02:21,276
para el efecto del tratamiento del Nobel

54
00:02:21,276 --> 00:02:23,870
al menos como una idea empírica
imaginativa, pero no realista.

55
00:02:24,200 --> 00:02:28,027
Imagina un grupo de candidatos
elegibles para el premio Nobel,

56
00:02:28,027 --> 00:02:30,825
el grupo bajo consideración
para el premio.

57
00:02:30,825 --> 00:02:33,115
Los candidatos
no necesitan postularse a sí mismos.

58
00:02:33,115 --> 00:02:36,500
Me imagino, 
que algún colega los postula.

59
00:02:36,800 --> 00:02:40,771
Mi estudio fantástico de impacto del Nobel
solo analiza los candidatos al Nobel,

60
00:02:40,771 --> 00:02:43,048
ya que son estudiosos de élite.

61
00:02:43,048 --> 00:02:44,700
Pero ese solo el primer paso.

62
00:02:45,000 --> 00:02:48,112
Los candidatos con credibilidad
son evaluados por jueces.

63
00:02:48,112 --> 00:02:51,570
usando criterios
como las publicaciones, las citas,

64
00:02:51,570 --> 00:02:53,800
declaraciones a favor
de la nominación del candidato.

65
00:02:53,800 --> 00:02:57,770
Me imagino que este material se revisa
y se le asigna una calificación numérica

66
00:02:58,030 --> 00:03:00,251
usando algún tipo 
de rúbrica de calificación.

67
00:03:00,674 --> 00:03:03,903
Las tres calificaciones más altas
según el campo en un año

68
00:03:04,272 --> 00:03:05,788
ganan el premio.

69
00:03:06,040 --> 00:03:07,652
Teniendo identificados a los candidatos

70
00:03:07,652 --> 00:03:09,700
y sus datos en sus calificaciones,

71
00:03:09,700 --> 00:03:12,200
el siguiente paso
en mi estudio de impacto del Nobel

72
00:03:12,200 --> 00:03:14,700
es registrar los puntos 
de corte relevantes.

73
00:03:15,100 --> 00:03:17,376
El punto de corte del Nobel
es la calificación más baja

74
00:03:17,376 --> 00:03:19,319
de aquellos a quienes
se les otorgó el premio.

75
00:03:19,500 --> 00:03:22,777
Muchos de los que esperaban
el Nobel no alcanzaron el corte.

76
00:03:23,291 --> 00:03:26,307
Tomando en cuenta solo a los que por poco
lo logran junto con los ganadores,

77
00:03:26,717 --> 00:03:28,043
las diferencias en las calificaciones

78
00:03:28,043 --> 00:03:30,475
entre los de arriba y debajo del corte

79
00:03:30,475 --> 00:03:34,469
comienzan a verse por casualidad,
más o menos asignados aleatoriamente.

80
00:03:34,679 --> 00:03:35,692
Después de todo,

81
00:03:35,692 --> 00:03:39,420
los que están cerca del Nobel son
los estudiosos más eminentes, también.

82
00:03:40,000 --> 00:03:42,199
Con una publicación de más alto impacto,

83
00:03:42,674 --> 00:03:44,693
un poco más de apoyo
por parte de los postulantes,

84
00:03:44,983 --> 00:03:46,137
pudieron haber obtenido

85
00:03:46,137 --> 00:03:47,291
el premio Nobel.

86
00:03:47,291 --> 00:03:49,662
Algunos de ellos seguramente
lo harán algún día.

87
00:03:50,100 --> 00:03:52,246
La estrategia empírica 
delineada aquí se llama

88
00:03:52,246 --> 00:03:54,291
Diseño de regresión discontinua,

89
00:03:54,291 --> 00:03:55,593
DR.

90
00:03:55,593 --> 00:03:58,328
El DR explota los saltos
en los problemas humanos

91
00:03:58,328 --> 00:04:00,978
inducidos por reglas, regulaciones

92
00:04:00,978 --> 00:04:04,600
y la necesidad de clasificar personas
para varios propósitos de asignación.

93
00:04:05,000 --> 00:04:07,100
Cuando se determina
el tratamiento o la intervención

94
00:04:07,100 --> 00:04:09,971
a través de una variable de empate, 
que cruza o no un umbral, aquellos

95
00:04:10,052 --> 00:04:13,317
que están justo por debajo del umbral se 
convierten en un grupo de control natural

96
00:04:13,317 --> 00:04:14,602
para aquellos que lo pasan.

97
00:04:15,000 --> 00:04:17,303
El RD no requiere que la variable

98
00:04:17,303 --> 00:04:18,906
cuyas causas buscamos

99
00:04:18,906 --> 00:04:21,964
se ajuste o no por completo
al valor de corte,

100
00:04:21,964 --> 00:04:23,190
únicamente requiere

101
00:04:23,190 --> 00:04:25,582
que el valor promedio de esta variable

102
00:04:25,582 --> 00:04:27,200
brinque hasta el punto de corte.

103
00:04:27,200 --> 00:04:29,520
La RD permite, por ejemplo,
que el más cercano

104
00:04:29,520 --> 00:04:33,103
al premio Nobel de este año
pueda ser el ganador del próximo año.

105
00:04:33,103 --> 00:04:35,581
Permitir esto conlleva al uso de saltos

106
00:04:35,581 --> 00:04:37,518
en la tasa asignada al tratamiento

107
00:04:37,518 --> 00:04:40,863
para construir
variables instrumentales, VI,

108
00:04:40,863 --> 00:04:43,551
estimaciones del efecto 
del tratamiento recibido.

109
00:04:43,551 --> 00:04:46,690
Se dice que este tipo de RD es difuso,

110
00:04:47,086 --> 00:04:50,114
pero como Steve Pischke y yo
escribimos en nuestro primer libro:

111
00:04:50,114 --> 00:04:51,600
"La RD difusa es VI".

112
00:04:51,600 --> 00:04:52,600
(risa de niños)

113
00:04:52,600 --> 00:04:54,849
El primer estudio RD
al que contribuí fue escrito

114
00:04:54,849 --> 00:04:57,762
con mi habitual colaborador Victor Lavy.

115
00:04:57,762 --> 00:04:59,145
Este estudio está motivado

116
00:04:59,145 --> 00:05:01,509
por los altos costos 
y los retornos inciertos

117
00:05:01,509 --> 00:05:03,991
de la clase de las pequeñas escuelas 
de educación primaria.

118
00:05:04,247 --> 00:05:07,344
Usamos una regla utilizada por 
las escuelas de primaria israelíes

119
00:05:07,344 --> 00:05:09,310
para determinar el tamaño de la clase.

120
00:05:09,310 --> 00:05:12,400
Esta regla se usa para estimar los efectos
del tamaño poblacional de la clase

121
00:05:12,400 --> 00:05:14,970
como se hace en ECA.

122
00:05:15,500 --> 00:05:19,090
En los años 90, la población
de las clases israelíes era grande.

123
00:05:19,090 --> 00:05:22,360
Los estudiantes inscritos
en un grado cohorte de 40

124
00:05:22,360 --> 00:05:24,700
era probable que los colocaran
en un aula de 40,

125
00:05:25,200 --> 00:05:26,970
ese es el punto de corte relevante.

126
00:05:26,970 --> 00:05:30,155
Al agregar otro niño
a la cohorte, para llegar a 41,

127
00:05:30,155 --> 00:05:32,273
era probable
que dividieran la cohorte

128
00:05:32,273 --> 00:05:34,800
en dos clases mucho más pequeñas.

129
00:05:35,100 --> 00:05:38,539
Esto conlleva a la regla del diseño 
de investigación de Maimónides

130
00:05:38,539 --> 00:05:41,069
nombrada así porque Ramban en el siglo XII

131
00:05:41,069 --> 00:05:44,049
propuso un máximo
de tamaño de la clase de 40.

132
00:05:44,049 --> 00:05:47,114
En esta figura se trazan los tamaños
de las clases de cuarto grado israelíes

133
00:05:47,114 --> 00:05:49,500
en función del número
de inscritos del cuarto grado

134
00:05:49,500 --> 00:05:52,500
superpuesto con la regla
del tamaño de clase teórica,

135
00:05:52,800 --> 00:05:54,300
la regla de Maimónides.

136
00:05:54,300 --> 00:05:55,921
El ajuste no es perfecto,

137
00:05:55,921 --> 00:05:59,155
esa es una característica
que hace difusa esta aplicación de la RD,

138
00:05:59,155 --> 00:06:02,476
pero la esencia de esto es la reducción
marcada del tamaño de la clase

139
00:06:02,476 --> 00:06:05,964
en cada múltiplo entero de cuarenta,
el punto de corte relevante,

140
00:06:05,964 --> 00:06:07,938
tal y como lo predice la regla.

141
00:06:07,938 --> 00:06:10,906
Como resultado,
estas reducciones en el tamaño de clase

142
00:06:10,906 --> 00:06:12,219
se reflejan en los saltos

143
00:06:12,219 --> 00:06:14,864
de las calificaciones de matemáticas
del cuarto y quinto grado.

144
00:06:15,762 --> 00:06:19,532
¡La hora del examen!

145
00:06:19,780 --> 00:06:23,000
¿La comparación entre los ganadores
del Nobel y los que casi lo ganan

146
00:06:23,000 --> 00:06:25,206
sería en realidad
un buen experimento natural?

147
00:06:25,700 --> 00:06:27,700
La lógica detrás
de este tipo de afirmación

148
00:06:27,700 --> 00:06:30,050
parece más sólida si se comparan escuelas

149
00:06:30,050 --> 00:06:32,400
de 40 y 41 estudiantes del cuarto grado

150
00:06:32,700 --> 00:06:35,500
que para comparar
los que ganan y los que por poco ganan.

151
00:06:36,000 --> 00:06:40,000
Aun así, ambos escenarios utilizan
una característica del mundo físico.

152
00:06:40,300 --> 00:06:42,352
Siempre que la variable
que rompe el empate,

153
00:06:42,352 --> 00:06:45,000
conocida en RD como variable continua,

154
00:06:45,200 --> 00:06:47,300
tiene una distribución continua,

155
00:06:47,300 --> 00:06:50,574
la probabilidad de cruzar
el valor de corte se aproxima a la mitad

156
00:06:50,574 --> 00:06:52,380
cuando se examina en un estrecho segmento

157
00:06:52,380 --> 00:06:53,696
alrededor del corte.

158
00:06:54,300 --> 00:06:55,938
En trabajo empíricos de RD

159
00:06:55,938 --> 00:06:59,300
el segmento alrededor de los cortes,
se conoce como ancho de banda.

160
00:06:59,600 --> 00:07:03,600
Es importante decir
que la probabilidad límite es de 0.5 para todos

161
00:07:03,800 --> 00:07:05,976
sin importar qué tan calificados estén

162
00:07:05,976 --> 00:07:08,300
al entrar en el concurso del Nobel.

163
00:07:08,437 --> 00:07:11,768
Este hecho importante puede verse
en los datos de los candidatos

164
00:07:11,768 --> 00:07:15,146
de una de las más codiciadas escuelas
de Nueva York. que filtra por test

165
00:07:15,146 --> 00:07:16,496
Como antecedente

166
00:07:16,496 --> 00:07:20,068
un 40 % de las escuelas
secundarias y bachillerato de Nueva York

167
00:07:20,068 --> 00:07:23,654
selecciona a sus candidatos basándose 
en resultados de exámenes, grados

168
00:07:23,654 --> 00:07:25,700
y otros criterios exactos.

169
00:07:25,940 --> 00:07:26,966
En otras palabras

170
00:07:26,966 --> 00:07:29,400
el régimen de admisiones
en escuelas que filtran estudiantes

171
00:07:29,400 --> 00:07:31,006
es muy parecido al esquema que imaginé

172
00:07:31,006 --> 00:07:32,558
para el premio Nobel.

173
00:07:32,910 --> 00:07:34,917
Estas escuelas
no son más que un número

174
00:07:34,917 --> 00:07:37,491
de sistemas altamente selectivos
dentro de un sistema

175
00:07:37,491 --> 00:07:39,708
en los distritos escolares grandes
de Estados Unidos.

176
00:07:39,708 --> 00:07:43,000
Boston, Chicago, San Francisco
y Washington D.C.

177
00:07:43,300 --> 00:07:45,949
todos tienen instituciones
altamente selectivas

178
00:07:45,949 --> 00:07:47,800
conocidas como escuelas de examen.

179
00:07:48,000 --> 00:07:49,198
Las escuelas de examen operan

180
00:07:49,198 --> 00:07:51,404
como parte de sistemas
de escuelas públicas más grandes

181
00:07:51,404 --> 00:07:53,849
que inscriben a los estudiantes
sin investigar sus antecedentes.

182
00:07:53,849 --> 00:07:55,750
Motivados por una larga controversia

183
00:07:55,750 --> 00:07:57,841
que hay sobre la equidad
de las admisiones por filtro

184
00:07:57,901 --> 00:08:00,079
mis colaboradores
de laboratorio de proyecto y yo

185
00:08:00,079 --> 00:08:03,500
examinamos los efectos causales
de la asistencia a la escuela de examen

186
00:08:03,500 --> 00:08:06,000
en Boston, Chicago, y Nueva York.

187
00:08:06,000 --> 00:08:08,889
Esta figura muestra la probabilidad
de ofrecer un cupo

188
00:08:08,889 --> 00:08:12,127
en la preparatoria de Nueva York
Townsend Harris

189
00:08:12,294 --> 00:08:14,163
calificada como la doceava
a nivel nacional.

190
00:08:14,673 --> 00:08:17,917
La altura de las barras en la figura
representa la tasa de calificación;

191
00:08:17,917 --> 00:08:22,200
o sea, la probabilidad de que la nota
de admisión a Townsend Harris esté

192
00:08:22,200 --> 00:08:25,683
por encima de la del candidato
al cupo con la nota más baja.

193
00:08:26,213 --> 00:08:30,075
Las barras muestran la tasa
de calificación condicional

194
00:08:30,075 --> 00:08:33,800
en una medida de los logros
de la pre-aplicación de referencia.

195
00:08:34,029 --> 00:08:37,080
En particular, las barras muestran
las tasas condicionales de calificación

196
00:08:37,080 --> 00:08:38,809
con relación a si el candidato está

197
00:08:38,839 --> 00:08:41,408
en el cuartil superior
o inferior de sus notas

198
00:08:41,408 --> 00:08:43,224
de matemáticas de sexto grado

199
00:08:43,398 --> 00:08:46,102
Los candidatos de Townsend Harris
con altas calificaciones estándar

200
00:08:46,362 --> 00:08:47,881
tienen más probabilidad a calificar

201
00:08:47,881 --> 00:08:50,431
que los que tienen notas estándar bajas.

202
00:08:50,431 --> 00:08:52,000
Esto no debe sorprender,

203
00:08:52,400 --> 00:08:54,879
pero en un ancho de banda
simétrico reducido

204
00:08:54,879 --> 00:08:56,700
alrededor del valor
de corte de la escuela,

205
00:08:56,712 --> 00:08:59,461
las tasas de calificaciones
en los dos grupos convergen.

206
00:09:00,100 --> 00:09:03,356
Las tasas de calificación en los últimos
y los grupos más pequeños

207
00:09:03,572 --> 00:09:06,300
son notablemente cercanas a la mitad.

208
00:09:06,800 --> 00:09:08,370
Esto es lo que esperaríamos ver

209
00:09:08,370 --> 00:09:10,260
cuando Townsend Harris
acepta estudiantes

210
00:09:10,260 --> 00:09:11,857
lanzando una moneda al aire,

211
00:09:11,857 --> 00:09:14,738
en vez de seleccionar
a los altamente calificados

212
00:09:15,078 --> 00:09:16,771
en el examen de admisión escolar.

213
00:09:17,221 --> 00:09:19,861
Aun y cuando las admisiones operan
con investigación de antecedentes,

214
00:09:19,861 --> 00:09:22,960
los datos pueden ser arreglados
para imitar un ECA.

215
00:09:23,713 --> 00:09:27,664
La ilusión de la élite

216
00:09:28,187 --> 00:09:31,120
Algunas de las preguntas
que he estudiado son más controversiales

217
00:09:31,120 --> 00:09:33,981
que la pregunta para el acceso
a las escuelas públicas de examen

218
00:09:34,311 --> 00:09:36,100
como la inscripción selectiva
de las preparatorias

219
00:09:36,100 --> 00:09:39,150
Boston Latin School,
Payton y Northside de Chicago

220
00:09:39,350 --> 00:09:42,217
y las legendarias escuelas
de Nueva York: Brooklyn Tech,

221
00:09:42,217 --> 00:09:43,383
Bronx Science

222
00:09:43,383 --> 00:09:45,500
y Stuyvesant,
preparatorias especializadas

223
00:09:45,800 --> 00:09:49,383
que entre todas han graduado
a catorce galardonados con el Nobel.

224
00:09:49,383 --> 00:09:51,908
Townsen Harris, la escuela
con la que empezamos hoy,

225
00:09:51,908 --> 00:09:55,863
ha graduado a tres premios Nobel,
incluyendo al economista Ken Arrow.

226
00:09:55,863 --> 00:09:57,317
Los defensores
de las escuelas de examen

227
00:09:57,317 --> 00:09:59,357
ven las oportunidades 
que estas escuelas aportan

228
00:09:59,357 --> 00:10:01,800
para democratizar la educación pública.

229
00:10:02,300 --> 00:10:03,935
Ellos sostienen
que las familias ricas pueden acceder

230
00:10:03,935 --> 00:10:07,100
al plan de estudio de las escuelas
de examen en el sector privado.

231
00:10:07,500 --> 00:10:09,512
¿No deberían los estudiantes
de bajos ingresos

232
00:10:09,512 --> 00:10:12,610
tener al alcance la misma oportunidad
para aspirar a una educación de élite?

233
00:10:13,000 --> 00:10:14,819
Los críticos de escuelas
de inscripción selectiva sostienen

234
00:10:14,819 --> 00:10:17,715
que, más que expandir la equidad,

235
00:10:17,778 --> 00:10:20,023
las escuelas de examen
están sesgadas intrínsecamente

236
00:10:20,023 --> 00:10:22,612
en contra de los estudiantes
de raza negra e hispánica que forman

237
00:10:22,612 --> 00:10:24,737
el grueso de los distritos urbanos
de Estados Unidos.

238
00:10:25,045 --> 00:10:27,924
La escuela superselectiva de Stuyvesant
de Nueva York, por ejemplo

239
00:10:28,253 --> 00:10:31,185
inscribió a tan solo siete estudiantes
negros en el 2019

240
00:10:31,308 --> 00:10:33,800
de un total de 895 nuevos inscritos,

241
00:10:34,500 --> 00:10:38,200
pero ¿realmente vale la pena luchar
por los cupos de la escuela de examen?

242
00:10:39,000 --> 00:10:41,532
Mis colaboradores y yo,
hemos usado repetidamente

243
00:10:41,532 --> 00:10:44,962
las estrategias empíricas de RD
para estudiar los efectos causales

244
00:10:44,962 --> 00:10:46,715
de la asistencia a las escuelas de examen

245
00:10:46,715 --> 00:10:48,808
como Townsend Harris y Boston Latin.

246
00:10:49,200 --> 00:10:51,028
Nuestro primer estudio
sobre la escuela de examen,

247
00:10:51,028 --> 00:10:53,643
el cual examina las escuelas
de Boston y Nueva York,

248
00:10:53,643 --> 00:10:55,998
resume estos hallazgos en su título,

249
00:10:55,998 --> 00:10:57,385
"La ilusión de la élite".

250
00:10:57,800 --> 00:10:59,544
La ilusión de la élite se refiere al hecho

251
00:10:59,544 --> 00:11:02,331
de que, aunque los estudiantes
de la escuela de examen sin duda tienen

252
00:11:02,331 --> 00:11:05,047
notas altas en las pruebas
y otros buenos resultados,

253
00:11:05,207 --> 00:11:08,400
esto no es un efecto causal
de la asistencia a la escuela de examen.

254
00:11:08,900 --> 00:11:10,941
Nuestras estimaciones 
consistentemente sugieren

255
00:11:11,350 --> 00:11:13,680
que los efectos causales
de asistir a una escuela de examen

256
00:11:13,800 --> 00:11:17,000
en el aprendizaje de sus estudiantes
e ir al colegio son cero,

257
00:11:17,200 --> 00:11:19,500
incluso [pueden ser] negativos.

258
00:11:19,790 --> 00:11:21,992
El buen desempeño
de los estudiantes de la escuela de examen

259
00:11:21,992 --> 00:11:23,887
refleja un sesgo de selección;

260
00:11:23,887 --> 00:11:26,800
o sea, el proceso por el que
esos estudiantes son escogidos,

261
00:11:27,200 --> 00:11:29,100
más que por efectos causales.

262
00:11:29,600 --> 00:11:32,316
Los datos del gran sector 
de la escuela de examen de Chicago

263
00:11:32,316 --> 00:11:33,900
ilustran la ilusión de la élite.

264
00:11:34,300 --> 00:11:37,124
En esta figura se representa gráficamente
la media del logro entre iguales;

265
00:11:37,124 --> 00:11:42,164
o sea, las notas del examen del 
sexto grado de mis compañeros

266
00:11:42,164 --> 00:11:44,200
de noveno grado,
contra el desempate de admisiones

267
00:11:44,430 --> 00:11:45,798
para un subconjunto de candidatos

268
00:11:45,798 --> 00:11:48,700
a cualquiera de las nueve escuelas 
de examen de Chicago.

269
00:11:49,200 --> 00:11:51,898
Los candidatos a estas escuelas
están clasificados hasta la posición seis,

270
00:11:51,898 --> 00:11:54,500
mientras que las escuelas de examen
dan prioridad a sus candidatos

271
00:11:54,500 --> 00:11:57,350
usando un índice de composición común

272
00:11:57,350 --> 00:11:59,144
formado con base a un examen de admisión,

273
00:11:59,144 --> 00:12:02,400
los GPA y las notas estandarizadas
del séptimo grado.

274
00:12:02,900 --> 00:12:05,947
Este desempate compuesto 
es la variable candidata

275
00:12:05,947 --> 00:12:08,794
para un diseño RD
que revela lo que pasa

276
00:12:08,794 --> 00:12:11,806
cuando se le ofrece un cupo
de una escuela de examen a un candidato.

277
00:12:12,350 --> 00:12:14,348
En la contienda 
de la escuela de examen de Chicago,

278
00:12:14,348 --> 00:12:15,803
que en realidad es una aplicación

279
00:12:15,803 --> 00:12:18,960
del célebre algoritmo
de coincidencia de Gale y Shapley,

280
00:12:18,960 --> 00:12:22,500
los candidatos a las escuelas de examen
están seguros de que se les ofrecerá

281
00:12:22,700 --> 00:12:25,698
un cupo cuando sobrepasen al más bajo
en sus grupos de valores de corte

282
00:12:25,698 --> 00:12:27,697
de entre las escuelas de su rango.

283
00:12:27,697 --> 00:12:31,100
A este mínimo corte lo llamamos:
"punto de corte clasificatorio".

284
00:12:31,600 --> 00:12:34,783
Esta figura muestra el abrupto salto
entre el logro de la media de los [iguales]

285
00:12:34,783 --> 00:12:36,932
para los candidatos a la escuela
de examen de Chicago

286
00:12:36,932 --> 00:12:39,431
que sobrepasen sus puntos
de corte clasificatorio.

287
00:12:39,431 --> 00:12:40,839
Este salto refleja
el hecho de que la mayoría

288
00:12:40,839 --> 00:12:44,100
de los candidatos a los que se le ofreció
un cupo en la escuela de examen lo toman

289
00:12:44,280 --> 00:12:45,720
y los candidatos que se inscriben

290
00:12:45,730 --> 00:12:48,418
en una de las preparatorias 
de inscripción selectiva de Chicago

291
00:12:48,418 --> 00:12:50,656
están seguros de tener un cupo
en un aula de noveno grado

292
00:12:50,656 --> 00:12:55,444
llena de otros compañeros precoces
porque solo los relativamente precoces

293
00:12:55,444 --> 00:12:56,798
lo logran.

294
00:12:56,798 --> 00:13:00,126
El incremento en el logro entre iguales
a través de las cantidades del punto

295
00:13:00,126 --> 00:13:02,659
de corte calificatorio equivale casi
a la mitad de la desviación estándar,

296
00:13:02,659 --> 00:13:04,200
un efecto muy grande,

297
00:13:04,200 --> 00:13:07,100
y, aun así, los iguales sobresalientes
a pesar de tener

298
00:13:07,400 --> 00:13:09,163
la oferta de un cupo
en una escuela de examen

299
00:13:09,163 --> 00:13:11,300
no parece [que haga aumentar]
el aprendizaje.

300
00:13:11,700 --> 00:13:15,700
Grafiquemos las notas de los candidatos
al ACT contra sus valores de desempate.

301
00:13:16,100 --> 00:13:18,748
Esta gráfica muestra que los candidatos
a la escuela de examen

302
00:13:18,748 --> 00:13:20,835
que superaron el punto
de corte clasificatorio

303
00:13:20,835 --> 00:13:23,700
se desempeñan peor
de forma acentuada en el ACT.

304
00:13:24,100 --> 00:13:25,400
¿Cuál es la explicación de esto?

305
00:13:25,700 --> 00:13:29,486
Hay que comentar sobre VI
y RD para desenredar las fuerzas

306
00:13:29,486 --> 00:13:33,157
detrás de este intrigante
e inesperado efecto negativo,

307
00:13:33,157 --> 00:13:35,400
pero primero, algo sobre la teoría IV.

308
00:13:36,138 --> 00:13:38,618
Un poco de LATE

309
00:13:40,016 --> 00:13:42,622
Guido Imbens y yo
desarrollamos herramientas teóricas

310
00:13:42,622 --> 00:13:44,509
para mejorar el entendimiento
de los economistas

311
00:13:44,509 --> 00:13:46,337
de las estrategias empíricas

312
00:13:46,337 --> 00:13:48,400
que involucran a VI y RD.

313
00:13:49,100 --> 00:13:51,800
El premio que compartimos
es un reconocimiento por este trabajo.

314
00:13:52,300 --> 00:13:55,146
Guido y yo coincidimos
únicamente un año en Harvard

315
00:13:55,146 --> 00:13:58,286
donde ambos obtuvimos nuestros
primeros trabajos de post doctorado.

316
00:13:58,286 --> 00:14:00,806
Le di la bienvenida a Guido
en Cambridge, Massachusetts,

317
00:14:00,806 --> 00:14:03,700
con un par
de variables instrumentales interesantes.

318
00:14:04,120 --> 00:14:06,102
Usé el instrumento
de selección por lotería

319
00:14:06,102 --> 00:14:07,500
en mi tesis de doctorado

320
00:14:07,800 --> 00:14:11,025
para estimar las consecuencias 
económicas a largo plazo

321
00:14:11,025 --> 00:14:12,831
de servir en las Fuerzas Armadas

322
00:14:12,831 --> 00:14:14,800
[de] los soldados
que fueron llamados a fila

323
00:14:14,800 --> 00:14:17,355
El instrumento de la lotería
de selección se basa en que los números

324
00:14:17,355 --> 00:14:20,200
de la lotería se asignan 
aleatoriamente a los cumpleaños

325
00:14:20,200 --> 00:14:23,200
determinados en el riesgo de conscripción
de la era de Vietnam.

326
00:14:23,500 --> 00:14:26,356
Aun así, la mayoría de los soldados
fueron voluntarios

327
00:14:26,356 --> 00:14:27,677
tal y como lo es hoy.

328
00:14:27,880 --> 00:14:29,592
El instrumento 
del trimestre de nacimiento

329
00:14:29,592 --> 00:14:32,107
se usa en mi artículo
de 1991 con Alan Krueger

330
00:14:32,107 --> 00:14:34,800
para estimar
los retornos económicos escolares.

331
00:14:34,800 --> 00:14:36,446
Este instrumento se basa en el hecho

332
00:14:36,446 --> 00:14:38,554
de que a los hombres nacidos
al principio del año

333
00:14:38,554 --> 00:14:40,388
se les permitía abandonar la preparatoria

334
00:14:40,388 --> 00:14:42,045
en su cumpleaños número dieciséis

335
00:14:42,045 --> 00:14:45,000
con menor escolaridad concluida
que aquellos que nacieron después.

336
00:14:45,300 --> 00:14:47,800
Guido y yo comenzamos a preguntarnos:

337
00:14:48,100 --> 00:14:50,800
"¿Qué es lo que realmente aprendemos
de la selección de idoneidad

338
00:14:50,800 --> 00:14:53,100
y los experimentos naturales
del trimestre de nacimiento?

339
00:14:53,500 --> 00:14:56,800
Uno primer resultado en nuestra
búsqueda de un nuevo entendimiento de VI

340
00:14:57,017 --> 00:14:59,650
fue la solución al problema
de sesgo de selección

341
00:14:59,650 --> 00:15:02,100
en un ECA con cumplimiento parcial.

342
00:15:02,700 --> 00:15:04,800
Incluso en un ensayo clínico aleatorizado,

343
00:15:05,100 --> 00:15:07,900
algunas de las personas asignadas
al tratamiento podría optar por salirse.

344
00:15:08,100 --> 00:15:10,637
Este hecho siempre ha hecho
que los ensayistas queden descontentos

345
00:15:10,637 --> 00:15:14,546
porque las decisiones para no participar
no se hacen aleatoriamente.

346
00:15:15,010 --> 00:15:16,930
Nuestro primer manuscrito juntos

347
00:15:16,930 --> 00:15:20,607
muestra que en un ensayo aleatorizado
con cumplimiento parcial

348
00:15:20,607 --> 00:15:21,958
se puede usar VI

349
00:15:21,958 --> 00:15:24,334
para estimar el efecto del tratamiento
en los que han sido tratados,

350
00:15:24,334 --> 00:15:26,416
incluso cuando a algunos
se les ofrece tratamiento

351
00:15:26,416 --> 00:15:27,477
y lo rechazan.

352
00:15:27,477 --> 00:15:29,066
Esto funciona a pesar de que aquellos

353
00:15:29,066 --> 00:15:30,399
que cumplen con el tratamiento

354
00:15:30,399 --> 00:15:32,800
podrían ser un grupo muy selecto.

355
00:15:33,100 --> 00:15:35,500
Desafortunadamente para nosotros,
llegamos tarde a la fiesta.

356
00:15:36,000 --> 00:15:38,800
Poco tiempo después de publicar
nuestro primer escrito

357
00:15:38,800 --> 00:15:41,600
aprendimos sobre la contribución concisa
de Howard Bloom

358
00:15:41,600 --> 00:15:44,234
que incluye este resultado teórico.

359
00:15:44,234 --> 00:15:47,655
Notablemente, Bloom derivó esto
de los primeros principios

360
00:15:47,655 --> 00:15:49,826
sin hacer conexión con la VI.

361
00:15:50,200 --> 00:15:52,400
Entonces Guido y yo volvimos
a nuestro punto de partida

362
00:15:52,400 --> 00:15:54,600
Y unos meses después, tuvimos el LATE

363
00:15:54,800 --> 00:15:56,224
un teorema que muestra cómo estimar

364
00:15:56,224 --> 00:15:58,882
el promedio local del efecto tratamiento.

365
00:15:58,882 --> 00:16:01,600
El teorema LATE
generaliza el teorema de Bloom

366
00:16:01,600 --> 00:16:05,531
y establece la conexión entre
el cumplimiento y VI.

367
00:16:06,100 --> 00:16:08,300
Manteniendo la analogía 
de los ensayos clínicos,

368
00:16:08,300 --> 00:16:11,697
si Zi indica si al sujeto i
se le ofrece tratamiento,

369
00:16:11,697 --> 00:16:13,362
esto se asigna aleatoriamente,

370
00:16:13,362 --> 00:16:16,983
y, también, si D1i indica el estatus
del tratamiento del sujeto i

371
00:16:16,983 --> 00:16:18,500
cuando se le ha asignado al tratamiento

372
00:16:18,500 --> 00:16:21,463
y si D0i indica el estatus 
del tratamiento del sujeto i

373
00:16:21,463 --> 00:16:22,883
cuando se asigne al control,

374
00:16:23,300 --> 00:16:24,878
usaré esta notación formal

375
00:16:24,878 --> 00:16:27,000
para dar una declaración clara
del resultado de LATE

376
00:16:27,300 --> 00:16:29,100
y luego daremos seguimiento con ejemplos.

377
00:16:29,600 --> 00:16:31,389
Una pieza clave
para la estructura del LATE,

378
00:16:31,389 --> 00:16:33,669
liderado por el estadístico Don Rubin,

379
00:16:33,669 --> 00:16:36,325
es el par de resultados potenciales.

380
00:16:36,325 --> 00:16:37,841
Como ya es costumbre,

381
00:16:37,841 --> 00:16:39,974
denoto los resultados potenciales
para el sujeto i

382
00:16:39,974 --> 00:16:41,900
en los estados con tratamiento
y sin tratamiento

383
00:16:42,100 --> 00:16:45,400
mediante Y1i y Y0i respectivamente.

384
00:16:45,900 --> 00:16:48,908
El resultado observado
es Y1i para el que está tratado

385
00:16:48,908 --> 00:16:51,200
y Y0i para los no tratados.

386
00:16:51,500 --> 00:16:53,963
Y1i menos Y0i

387
00:16:53,963 --> 00:16:56,856
es el efecto causal
del tratamiento en el sujeto i,

388
00:16:56,856 --> 00:16:58,744
pero esto nunca lo podemos ver.

389
00:16:58,744 --> 00:17:02,565
Por tanto, tratamos de estimar
algún tipo de efecto causal promedio.

390
00:17:02,565 --> 00:17:05,645
El marco del LATE nos permite
hacer lo que hace ECA

391
00:17:05,645 --> 00:17:07,503
donde algunos controles son tratados.

392
00:17:07,503 --> 00:17:08,629
El teorema dice

393
00:17:08,629 --> 00:17:10,478
que el efecto causal promedio
sobre las personas,

394
00:17:10,478 --> 00:17:12,355
cuyo estado de tratamiento 
puede cambiarse

395
00:17:12,355 --> 00:17:14,242
ofreciéndole el tratamiento,

396
00:17:14,242 --> 00:17:17,235
es la proporción de [IT] de la diferencia
del control del tratamiento

397
00:17:17,235 --> 00:17:18,400
en las tasas de cumplimiento.

398
00:17:18,700 --> 00:17:21,400
Una declaración matemática
de este resultado aparece aquí

399
00:17:21,800 --> 00:17:25,740
donde la letra griega delta
simboliza el efecto [IT]

400
00:17:25,740 --> 00:17:28,533
y los símbolos griegos pi1 y pi0

401
00:17:28,533 --> 00:17:31,456
son tasas de cumplimiento
en el grupo asignado al tratamiento

402
00:17:31,456 --> 00:17:34,000
y el grupo asignado al control
respectivamente.

403
00:17:34,600 --> 00:17:36,241
La versión impresa de esta clase ahonda

404
00:17:36,241 --> 00:17:38,600
en la historia intelectual del LATE,

405
00:17:38,800 --> 00:17:41,400
resaltando las contribuciones clave
hechas con Rubin.

406
00:17:41,700 --> 00:17:45,100
Por ahora, me gustaría hacer concreto
el teorema del LATE para ti,

407
00:17:45,300 --> 00:17:47,849
compartiendo una 
de mis aplicaciones favoritas de él.

408
00:17:52,700 --> 00:17:54,400
Explicaré el marco del LATE

409
00:17:54,400 --> 00:17:56,801
a través de una pregunta de investigación
que me ha fascinado

410
00:17:56,801 --> 00:17:58,400
casi por dos décadas:

411
00:17:58,714 --> 00:17:59,969
¿Cuál es el efecto causal

412
00:17:59,969 --> 00:18:02,500
de la asistencia a una escuela autónoma
en el aprendizaje ?

413
00:18:02,500 --> 00:18:04,500
Las escuelas autónomas
son escuelas públicas

414
00:18:04,500 --> 00:18:05,896
que operan independientemente

415
00:18:05,896 --> 00:18:08,699
de los distritos de las escuelas públicas
tradicionales de Estados Unidos.

416
00:18:08,699 --> 00:18:11,910
La autonomía, el derecho de operar
una escuela pública;

417
00:18:11,910 --> 00:18:14,400
generalmente, se obtiene 
por tiempo limitado

418
00:18:14,600 --> 00:18:17,800
sujeto a la renovación, condicionada
por el buen desempeño de una escuela.

419
00:18:18,349 --> 00:18:20,246
Las escuelas autónomas
son libres de estructurar

420
00:18:20,246 --> 00:18:22,300
su currículum y su ambiente escolar.

421
00:18:22,300 --> 00:18:23,966
La diferencia más controversial

422
00:18:23,966 --> 00:18:26,400
entre las escuelas autónomas
y las públicas tradicionales

423
00:18:26,419 --> 00:18:28,368
es el hecho de que los maestros
y el personal que trabajan

424
00:18:28,368 --> 00:18:29,861
en las escuelas autónomas

425
00:18:29,861 --> 00:18:31,966
raramente pertenecen
a sindicatos laborales.

426
00:18:31,966 --> 00:18:35,114
Al contrario, la mayoría de los maestros
de las grandes escuelas públicas

427
00:18:35,114 --> 00:18:36,800
trabajan bajo contratos sindicales.

428
00:18:37,500 --> 00:18:41,025
El documental del 2010
"Esperando a Superman"

429
00:18:41,025 --> 00:18:44,346
muestra las escuelas que pertenecen
al programa el "Conocimiento es poder",

430
00:18:44,346 --> 00:18:45,348
PCEP.

431
00:18:45,348 --> 00:18:48,739
Estas escuelas son un emblema
de expectativas muy altas

432
00:18:48,739 --> 00:18:53,000
algunas veces también llamado el enfoque 
"sin excusas" de la escuela pública

433
00:18:53,400 --> 00:18:55,136
El modelo "sin excusas"

434
00:18:55,136 --> 00:18:57,859
presenta una jornada escolar larga
y un año escolar extendido

435
00:18:57,859 --> 00:18:59,473
contratación selectiva
de maestros y se enfoca

436
00:18:59,473 --> 00:19:02,404
en las competencias tradicionales 
de lectura y matemáticas.

437
00:19:03,147 --> 00:19:05,636
El debate estadounidense
sobre la reforma educativa

438
00:19:05,636 --> 00:19:08,199
a menudo se enfoca
sobre la brecha del desempeño,

439
00:19:08,199 --> 00:19:10,888
que es la clave de las grandes diferencias
entre las notas de examen

440
00:19:10,888 --> 00:19:12,601
por raza y grupo étnico.

441
00:19:12,601 --> 00:19:15,360
Debido a su enfoque 
en los estudiantes de las minorías,

442
00:19:15,360 --> 00:19:17,718
el PCEP es a menudo central en este debate

443
00:19:17,718 --> 00:19:19,506
con partidarios apuntando al hecho

444
00:19:19,506 --> 00:19:22,588
de que los estudiantes del PCEP
que no son blancos tienen

445
00:19:22,588 --> 00:19:24,400
mucho mejores notas
que los que no son blancos

446
00:19:24,400 --> 00:19:25,400
de escuelas cercanas.

447
00:19:25,400 --> 00:19:27,600
Por otro lado, los escépticos del PCEP

448
00:19:27,600 --> 00:19:29,816
sostienen que el éxito aparente del PCEP

449
00:19:29,816 --> 00:19:32,021
refleja el hecho 
de que el PCEP atrae a familias

450
00:19:32,021 --> 00:19:35,415
cuyos niños de todas maneras
tienen más probabilidad de triunfar.

451
00:19:35,415 --> 00:19:36,665
¿Quién tiene la razón?

452
00:19:37,155 --> 00:19:38,966
Como ya habrás podido suponer

453
00:19:38,966 --> 00:19:41,050
un ensayo aleatorizado puede ser decisivo

454
00:19:41,050 --> 00:19:43,100
en el debate
sobre las escuelas como las del PCEP.

455
00:19:43,800 --> 00:19:45,430
Sin embargo, como en los Premios Nobel,

456
00:19:45,430 --> 00:19:47,700
los cupos en el PCEP
no se asignan aleatoriamente.

457
00:19:48,100 --> 00:19:50,300
Bien, al menos, no totalmente.

458
00:19:50,583 --> 00:19:51,613
De hecho,

459
00:19:51,613 --> 00:19:54,905
las escuelas autónomas de Massachusetts
con más candidatos que cupos

460
00:19:54,905 --> 00:19:56,947
deben ofrecer sus cupos a través lotería.

461
00:19:57,300 --> 00:19:59,606
Parece ser un buen experimento natural.

462
00:20:00,200 --> 00:20:01,562
Hace un poco más de una década,

463
00:20:01,562 --> 00:20:03,700
mis colaboradores y yo,
recolectamos datos

464
00:20:03,700 --> 00:20:05,502
de loterías de admisiones en PCEP

465
00:20:05,502 --> 00:20:09,300
sentando las bases
de dos estudios autónomos novedosos,

466
00:20:09,300 --> 00:20:11,800
el primero que usó loterías
para estudiar el PCEP.

467
00:20:12,300 --> 00:20:15,300
Nuestro análisis del PCEP
es una historia de la VI clásica

468
00:20:15,600 --> 00:20:18,300
porque muchos estudiantes a quienes
les ofrecieron un cupo en la lotería

469
00:20:18,600 --> 00:20:20,200
del PCEP no se presentaron en el otoño

470
00:20:20,390 --> 00:20:23,300
mientras que a unos pocos

471
00:20:23,300 --> 00:20:24,300
que no les ofrecieron cupo
lograron entrar.

472
00:20:24,300 --> 00:20:26,698
Este gráfico muestra las notas
de matemáticas de los candidatos

473
00:20:26,698 --> 00:20:27,698
de educación media del PCEP

474
00:20:27,698 --> 00:20:30,176
un año después de aplicar al PCEP.

475
00:20:30,176 --> 00:20:31,879
Las entradas encima de la línea

476
00:20:31,879 --> 00:20:34,190
muestran que los candidatos
a quienes se les ofreció un cupo

477
00:20:34,190 --> 00:20:37,083
tienen notas de matemáticas estandarizadas
cercanas a 0;

478
00:20:37,083 --> 00:20:39,100
o sea, cerca del promedio estatal.

479
00:20:39,300 --> 00:20:42,269
Como antes, estamos trabajando
con datos de notas estandarizadas

480
00:20:42,269 --> 00:20:45,200
con media de 0
y desviación estándar 1.

481
00:20:45,500 --> 00:20:48,400
Puesto que los candidatos del PCEP
comienzan con notas de cuarto grado

482
00:20:48,400 --> 00:20:51,264
que están aproximadamente
a 0.3 desviaciones estándar

483
00:20:51,264 --> 00:20:53,127
debajo de la media estatal,

484
00:20:53,127 --> 00:20:56,112
el desempeño a nivel
del promedio estatal es impresionante.

485
00:20:56,586 --> 00:21:00,532
Al contrario, el promedio
de las notas de matemáticas

486
00:21:00,532 --> 00:21:03,355
entre los que no se les ofreció cupo
es aproximadamente -0.36 sigma;

487
00:21:03,355 --> 00:21:06,900
o sea, 0.36 desviaciones estándar
por debajo de la media estatal,

488
00:21:07,100 --> 00:21:10,200
un resultado típico para los estudiantes
urbanos de Massachusetts.

489
00:21:10,700 --> 00:21:13,364
Como las ofertas de la lotería 
se asignan aleatoriamente,

490
00:21:13,364 --> 00:21:16,614
podemos decir con confianza
que el ofrecimiento de un cupo en KIPP

491
00:21:16,614 --> 00:21:20,382
aumenta las notas en matemáticas
en un promedio de 0.36 sigma --

492
00:21:20,382 --> 00:21:23,600
un efecto muy grande
que también es estadísticamente preciso.

493
00:21:23,900 --> 00:21:26,500
Podemos decir con confianza
que no es un hallazgo causal.

494
00:21:26,951 --> 00:21:29,623
¿Qué nos dice el efecto 
de una oferta de 0.36 sigma

495
00:21:29,623 --> 00:21:33,000
sobre los efectos de entrar
en realidad en PCEP?

496
00:21:33,600 --> 00:21:35,903
Los métodos VI convierten
los efectos de las ofertas KIPP

497
00:21:35,903 --> 00:21:37,700
en efectos de asistencia a KIPP.

498
00:21:38,300 --> 00:21:39,799
Usaré un video breve

499
00:21:39,799 --> 00:21:42,928
de mi curso corto 
de Marginal Revolution University

500
00:21:42,928 --> 00:21:44,778
para revisar brevemente
los supuestos clave

501
00:21:44,778 --> 00:21:46,376
detrás de esta conversión.

502
00:21:46,679 --> 00:21:49,000
[Narrador] La VI describe
una reacción en cadena

503
00:21:49,500 --> 00:21:52,300
¿Por qué las ofertas afectan al logro?

504
00:21:52,300 --> 00:21:55,330
Porque probablemente ellas afectan
la asistencia a las escuelas chárter,

505
00:21:55,330 --> 00:21:58,112
y la asistencia a la escuela chárter
mejora las notas en matemáticas.

506
00:21:58,500 --> 00:22:02,548
El primer eslabón de la cadena,
llamado, primera etapa,

507
00:22:02,548 --> 00:22:05,800
es el efecto de la lotería
en la asistencia a la escuela chárter.

508
00:22:06,200 --> 00:22:08,434
La segunda etapa es la relación

509
00:22:08,434 --> 00:22:11,898
entre asistir a una escuela chárter
y una variable resultado,

510
00:22:11,898 --> 00:22:14,465
en este caso, 
las calificaciones en matemáticas.

511
00:22:14,465 --> 00:22:18,299
La variable instrumental,
o el instrumento, para resumir,

512
00:22:18,299 --> 00:22:21,800
es la variable que inicia
la reacción en cadena.

513
00:22:22,900 --> 00:22:25,737
El efecto del instrumento
sobre el resultado

514
00:22:25,737 --> 00:22:28,336
se llama forma reducida.

515
00:22:29,800 --> 00:22:33,200
Esta reacción en cadena puede ser
representada matemáticamente.

516
00:22:33,700 --> 00:22:38,157
Multiplicamos la primera etapa,
el efecto de ganar sobre la asistencia

517
00:22:38,157 --> 00:22:42,100
por la segunda etapa,
el efecto de la asistencia

518
00:22:42,300 --> 00:22:44,337
sobre las calificaciones escolares,
y obtenemos la forma reducida,

519
00:22:44,337 --> 00:22:47,200
el efecto de ganar la lotería
sobre las calificaciones.

520
00:22:48,500 --> 00:22:53,200
La forma reducida y la primera etapa
son observables y fáciles de calcular.

521
00:22:53,700 --> 00:22:56,706
Sin embargo, el efecto
de la asistencia en el logro

522
00:22:56,706 --> 00:22:58,600
no se observa directamente.

523
00:22:59,000 --> 00:23:02,100
Este es el efecto causal
que estamos tratando de determinar.

524
00:23:02,800 --> 00:23:05,600
Dados algunos supuestos importantes,
que discutiremos en breve,

525
00:23:05,600 --> 00:23:07,650
podemos hallar el efecto de la asistencia
a una escuela del KIPP,

526
00:23:07,650 --> 00:23:10,956
dividiendo la forma reducida
entre la primera etapa.

527
00:23:13,151 --> 00:23:15,100
[Joshua] La VI elimina
el sesgo de selección,

528
00:23:15,190 --> 00:23:16,925
pero, al igual que todas 
nuestras herramientas,

529
00:23:16,925 --> 00:23:19,138
la solución construida sobre
una serie de supuestos

530
00:23:19,138 --> 00:23:21,100
no deben darse por sentada.

531
00:23:21,600 --> 00:23:24,800
Primero, debe haber
una primera etapa sustancial,

532
00:23:25,100 --> 00:23:27,171
que es una variable instrumental,

533
00:23:27,171 --> 00:23:29,237
ganar o perder la lotería,

534
00:23:29,237 --> 00:23:32,654
que debe realmente cambiar la variable
cuyos efectos son los que nos interesan

535
00:23:32,654 --> 00:23:34,400
aquí, la asistencia a una escuela PCEP.

536
00:23:34,900 --> 00:23:38,087
En este caso, la primera etapa
no está en duda realmente.

537
00:23:38,087 --> 00:23:39,139
Ganar la lotería

538
00:23:39,139 --> 00:23:41,503
hace que la asistencia
a una escuela PCEP sea más probable.

539
00:23:42,100 --> 00:23:44,200
No todas las historias VI son como esta.

540
00:23:45,000 --> 00:23:48,333
Segundo, el instrumento tiene
que ser tan bueno como la asignación

541
00:23:48,333 --> 00:23:51,500
al azar; lo que significa que ganadores
y perdedores de la lotería

542
00:23:51,500 --> 00:23:52,500
tienen características similares.

543
00:23:52,500 --> 00:23:55,000
Ese es un supuesto de independencia.

544
00:23:55,400 --> 00:23:59,312
Por supuesto, las victorias de la lotería del PCEP
en verdad son asignadas al azar.

545
00:23:59,312 --> 00:24:01,755
Aun así, deberíamos verificar
el balance y confirmar

546
00:24:01,755 --> 00:24:03,303
que los ganadores y perdedores

547
00:24:03,303 --> 00:24:06,676
tengan un entorno familiar similar,
aptitudes similares, etc.

548
00:24:07,300 --> 00:24:10,300
En esencia, estamos verificando
que se garantice que la lotería del PCEP

549
00:24:10,600 --> 00:24:13,900
sean imparciales, sin grupos de aspirantes
sospechosamente más propensos a ganar.

550
00:24:14,800 --> 00:24:17,716
Finalmente, se requiere que el instrumento
cambie los resultados

551
00:24:17,716 --> 00:24:19,875
únicamente a través
de la variable de interés,

552
00:24:19,875 --> 00:24:21,750
en este caso, asistir
a una escuela del PCEP.

553
00:24:21,900 --> 00:24:24,800
Este supuesto se llama
restricción de exclusión.

554
00:24:27,200 --> 00:24:28,838
El efecto causal de la asistencia
a una escuela del PCEP

555
00:24:28,838 --> 00:24:30,100
puede ser por tanto escrito

556
00:24:30,100 --> 00:24:32,844
como la proporción del efecto
de las ofertas sobre las notas

557
00:24:32,844 --> 00:24:33,919
en el numerador

558
00:24:33,919 --> 00:24:36,131
sobre el efecto de las ofertas
en la inscripción a PCEP

559
00:24:36,131 --> 00:24:37,499
en el denominador.

560
00:24:37,499 --> 00:24:39,700
El numerador en esta fórmula VI;

561
00:24:39,700 --> 00:24:42,664
o sea, el efecto directo
del instrumento sobre los resultados

562
00:24:42,664 --> 00:24:43,828
tiene un nombre especial,

563
00:24:43,828 --> 00:24:46,510
se le llama forma reducida,

564
00:24:46,510 --> 00:24:48,663
El denominador es la primera etapa.

565
00:24:49,110 --> 00:24:51,706
La restricción de exclusión
es a menudo la parte más confusa,

566
00:24:51,706 --> 00:24:54,666
o la más controvertida
de una historia VI.

567
00:24:54,983 --> 00:24:57,693
Aquí, la restricción de exclusión
equivale a declarar

568
00:24:57,693 --> 00:25:01,904
que el diferencial de 0.36 en la nota
entre los ganadores y los perdedores

569
00:25:01,904 --> 00:25:04,147
de la lotería
es enteramente atribuible

570
00:25:04,147 --> 00:25:07,694
a la diferencia de la pérdida/ganancia
de 0.74 en la tasa de asistencia.

571
00:25:07,694 --> 00:25:09,179
Conectando los números

572
00:25:09,179 --> 00:25:13,207
el efecto de la asistencia a la escuela
del PCEP es de 0.48 σ,

573
00:25:13,207 --> 00:25:15,365
casi la mitad de la desviación estándar

574
00:25:15,365 --> 00:25:16,886
ganada en las notas de matemáticas,

575
00:25:16,886 --> 00:25:19,421
ese es
un efecto extraordinariamente grande.

576
00:25:19,421 --> 00:25:23,700
¿Quién se beneficia en extremo del PCEP?

577
00:25:24,000 --> 00:25:27,200
¿Todos los que aplican
al PCEP ven tales ganancias?

578
00:25:27,600 --> 00:25:29,400
LATE responde a esta pregunta.

579
00:25:29,900 --> 00:25:33,465
La interpretación LATE 
de la estrategia empírica VI de PCEP

580
00:25:33,465 --> 00:25:36,560
se clarifica
por la historia bíblica de la Pascua judía

581
00:25:36,560 --> 00:25:39,637
que explica que hay cuatro tipos de niños,

582
00:25:39,637 --> 00:25:41,900
cada uno con conductas características.

583
00:25:42,300 --> 00:25:44,811
Para dar seguimiento
a estos niños y sus conductas,

584
00:25:44,811 --> 00:25:47,121
les daré nombres aliterativos.

585
00:25:47,121 --> 00:25:50,857
Los candidatos como Álvaro,
mueren por entrar en una escuela del PCEP.

586
00:25:50,857 --> 00:25:53,004
Si Álvaro pierde la lotería PCEP,

587
00:25:53,004 --> 00:25:56,100
su madre de todas maneras encontrará
la forma de inscribirlo en el PCEP,

588
00:25:56,500 --> 00:25:58,377
tal vez volviendo a aplicar.

589
00:25:58,377 --> 00:26:01,102
Los candidatos como Camila
están felices de ir a una escuela del PCEP

590
00:26:01,102 --> 00:26:03,070
si ganan un cupo en la lotería,

591
00:26:03,070 --> 00:26:06,031
pero aceptarán estoicamente
el veredicto si pierden.

592
00:26:06,031 --> 00:26:08,896
Finalmente,
a los candidatos como Normando

593
00:26:08,896 --> 00:26:12,287
les preocupa las largas jornadas
y el montón de tareas

594
00:26:13,290 --> 00:26:14,293
que tendrán en el PCEP.
Normando realmente no quiere ir

595
00:26:14,293 --> 00:26:17,406
y se rehúsa a ir a la escuela del PCEP
cuando se le dice que ganó la lotería.

596
00:26:17,781 --> 00:26:19,861
A Normando lo llamamos "nunca-lo-toma"

597
00:26:19,861 --> 00:26:22,100
por que gane o pierda, no va a ir
a la escuela del PCEP.

598
00:26:22,400 --> 00:26:24,352
En el otro extremo
del compromiso del PCEP,

599
00:26:24,352 --> 00:26:26,800
a Álvaro lo llamaremos "siempre-lo-toma".

600
00:26:27,100 --> 00:26:29,278
Él felizmente tomará el cupo
cuando se lo ofrezcan,

601
00:26:29,278 --> 00:26:32,533
mientras que su madre simplemente
encuentra alguna forma de lograrlo por él,

602
00:26:32,533 --> 00:26:34,180
aún y cuando él pierda.

603
00:26:34,180 --> 00:26:36,441
Para Álvaro y Normando

604
00:26:36,441 --> 00:26:40,200
la escuela preferida, el PCEP,

605
00:26:40,200 --> 00:26:41,200
tradicional,
no está afectada por la lotería.

606
00:26:41,200 --> 00:26:44,900
Camila es el tipo de candidato
que le da poder a la VI.

607
00:26:45,200 --> 00:26:48,481
El instrumento determina
su estatus de tratamiento.

608
00:26:48,481 --> 00:26:51,918
Las estrategias de la VI dependen
de los candidatos como Camila

609
00:26:51,918 --> 00:26:53,700
a quienes llamamos "cumplidores".

610
00:26:54,100 --> 00:26:56,606
Este término proviene
de los ensayos aleatorizados

611
00:26:56,606 --> 00:26:57,900
explicados con anterioridad.

612
00:26:58,500 --> 00:27:00,273
Como ya hemos discutido,

613
00:27:00,273 --> 00:27:04,700
muchos ensayos aleatorios aleatorizan 
solo la oportunidad de ser tratados,

614
00:27:04,900 --> 00:27:07,500
mientras que la decisión
de cumplir con el tratamiento

615
00:27:07,500 --> 00:27:10,100
permanece voluntaria y no es aleatoria.

616
00:27:10,700 --> 00:27:13,440
Los cumplidores del ECA son aquellos 
que optan por el tratamiento

617
00:27:13,440 --> 00:27:15,400
cuando se hace la oferta del tratamiento,

618
00:27:15,400 --> 00:27:16,750
pero no al revés.

619
00:27:16,750 --> 00:27:18,100
Con los instrumentos de lotería,

620
00:27:18,400 --> 00:27:21,351
el LATE es el efecto de la asistencia
a una escuela del PCEP sobre Camila

621
00:27:21,351 --> 00:27:23,200
y los otros cumplidores como ella,

622
00:27:23,200 --> 00:27:25,816
quienes se inscriben en el PCEP
y toman el tratamiento

623
00:27:25,816 --> 00:27:27,845
cuando se les ofrece
a través de la lotería,

624
00:27:27,845 --> 00:27:29,188
pero no al revés.

625
00:27:29,500 --> 00:27:31,399
Los métodos de la VI son poco informativos

626
00:27:31,399 --> 00:27:35,387
para quienes siempre lo toman como Álvaro
y los que nunca lo toman como Normando

627
00:27:35,387 --> 00:27:37,136
porque el instrumento no se relaciona

628
00:27:37,136 --> 00:27:39,000
con su estatus de tratamiento.

629
00:27:39,248 --> 00:27:42,000
¡Eh!, ¿yo dije que habían
cuatro tipos de niños?

630
00:27:42,500 --> 00:27:46,390
El cuarto tipo de niño en la teoría
de la VI se comporta perversamente.

631
00:27:46,390 --> 00:27:47,923
¡Siempre hay uno en cada familia!

632
00:27:48,400 --> 00:27:50,516
Estos niños desafiantes
se inscriben en el PCEP

633
00:27:50,516 --> 00:27:52,400
solo cuando pierden la lotería.

634
00:27:52,719 --> 00:27:54,102
De hecho, el teorema del LATE

635
00:27:54,102 --> 00:27:56,700
requiere que partamos de un supuesto
que es que haya pocos niños desafiantes,

636
00:27:57,000 --> 00:27:58,686
este parece ser una suposición razonable

637
00:27:58,686 --> 00:28:00,372
para los instrumentos de lotería chárter,

638
00:28:00,372 --> 00:28:01,700
y tal vez hasta en la vida.

639
00:28:02,100 --> 00:28:03,770
Al teorema del LATE algunas veces es visto

640
00:28:03,770 --> 00:28:06,800
como limitante de la relevancia
de las estimaciones económicas

641
00:28:07,000 --> 00:28:09,900
porque se enfoca
en los grupos de cumplidores.

642
00:28:10,700 --> 00:28:12,337
Aun así, la población de cumplidores

643
00:28:12,337 --> 00:28:15,000
es un grupo del que nos gustaría aprender.

644
00:28:15,200 --> 00:28:16,468
En el ejemplo del PCEP,

645
00:28:16,468 --> 00:28:19,513
los cumplidores son niños
que probablemente son atraídos por el PCEP

646
00:28:19,513 --> 00:28:21,445
donde la escuela se expande

647
00:28:21,445 --> 00:28:23,500
y ofrece cupos adicionales en la lotería.

648
00:28:24,100 --> 00:28:25,673
¿Qué tan relevante es esto?

649
00:28:25,673 --> 00:28:27,064
Hace algunos años,

650
00:28:27,064 --> 00:28:30,800
Massachusetts permitió que las pujantes
escuelas chárters se expandieran.

651
00:28:30,850 --> 00:28:33,635
Un estudio reciente, realizado 
por algunos de mis compañeros

652
00:28:33,635 --> 00:28:34,866
de laboratorio, muestra
que las estimaciones del LATE,

653
00:28:34,866 --> 00:28:37,025
como el que acabamos
de calcular para el PCEP,

654
00:28:37,025 --> 00:28:38,571
predicen ganancias de aprendizaje

655
00:28:38,571 --> 00:28:40,870
en las escuelas creadas
a través de la expansión chárter.

656
00:28:41,675 --> 00:28:44,085
Cerrando la brecha del logro

657
00:28:45,800 --> 00:28:47,498
El LATE no solo es un teorema,

658
00:28:47,498 --> 00:28:49,000
es una estructura.

659
00:28:49,000 --> 00:28:52,800
La estructura del LATE puede usarse
para estimar la distribución entera

660
00:28:52,800 --> 00:28:54,900
de los resultados potenciales
de los cumplidores

661
00:28:55,300 --> 00:28:59,000
como si hubiésemos tenido un ensayo
aleatorizado para este grupo.

662
00:28:59,300 --> 00:29:01,050
Aunque la teoría detrás de este hecho

663
00:29:01,050 --> 00:29:02,800
es necesariamente técnica

664
00:29:03,100 --> 00:29:06,635
su valor se aprecia fácilmente
en la práctica.

665
00:29:07,086 --> 00:29:10,337
Para ilustrar esto,
recordemos que el estudio del PCEP

666
00:29:10,337 --> 00:29:13,700
está motivado en parte por las diferencias
en las notas de las pruebas por raza.

667
00:29:14,300 --> 00:29:17,323
Veamos la distribución
de las calificaciones de cuarto grado

668
00:29:17,323 --> 00:29:18,871
separados por raza,

669
00:29:18,871 --> 00:29:21,679
para candidatos de Boston
a escuelas chárter de educación media.

670
00:29:21,679 --> 00:29:23,601
Los dos lados de esta figura

671
00:29:23,601 --> 00:29:27,564
muestran distribuciones para los
cumplidores con y sin tratamiento.

672
00:29:27,564 --> 00:29:31,634
A los cumplidores con tratamiento se les 
ofrece un cupo chárter en la lotería,

673
00:29:31,634 --> 00:29:34,820
mientras que a los cumplidores 
sin tratamiento no se les ofrece cupo.

674
00:29:34,820 --> 00:29:36,927
Ya que estas son notas de cuarto grado,

675
00:29:36,927 --> 00:29:39,769
mientras que la educación media 
empieza en el quinto o sexto grado,

676
00:29:39,769 --> 00:29:42,293
ambos lados de la figura son similares.

677
00:29:42,293 --> 00:29:45,712
Ambos lados muestran distribuciones
de notas para los candidatos negros

678
00:29:45,712 --> 00:29:46,917
desplazadas hacia la izquierda

679
00:29:46,917 --> 00:29:49,988
de las distribuciones
de notas que corresponden a los blancos.

680
00:29:50,321 --> 00:29:51,954
Para el octavo grado,

681
00:29:51,954 --> 00:29:55,779
los cumplidores con tratamiento han
terminado la escuela chárter en Boston,

682
00:29:55,779 --> 00:29:58,152
mientras que los cumplidores
sin tratamiento se han quedado

683
00:29:58,152 --> 00:29:59,630
en una escuela pública tradicional.

684
00:30:00,061 --> 00:30:02,380
Notablemente,
el siguiente gráfico

685
00:30:02,380 --> 00:30:04,700
muestra que las distribuciones
de las notas de octavo grado

686
00:30:04,700 --> 00:30:06,716
de los negros y blancos cumplidores
con tratamiento

687
00:30:06,716 --> 00:30:08,500
no pueden distinguirse.

688
00:30:08,700 --> 00:30:12,400
Las escuelas medias chárter de Boston
cerraron la brecha del logro.

689
00:30:12,800 --> 00:30:14,149
Pero para los sin tratamiento,

690
00:30:14,149 --> 00:30:17,100
las distribuciones de las notas 
de negros y blancos permanecen distintas

691
00:30:17,100 --> 00:30:19,700
con los estudiantes negros
detrás de los blancos

692
00:30:19,700 --> 00:30:21,700
como estaban en cuarto grado.

693
00:30:21,860 --> 00:30:24,117
Las escuelas chárters de Boston
cerraron la brecha del logro.

694
00:30:24,117 --> 00:30:26,164
porque aquellos que entran
en las escuelas chárter,

695
00:30:26,164 --> 00:30:27,379
los rezagados

696
00:30:27,379 --> 00:30:30,300
tienden a ganar lo más posible
de la inscripción chárter.

697
00:30:30,600 --> 00:30:34,000
Profundizo en este punto
en la versión escrita de esta charla.

698
00:30:34,900 --> 00:30:37,740
Efectos explicados
de la escuela de examen de Chicago

699
00:30:39,100 --> 00:30:40,180
¿Recuerdas el acertijo

700
00:30:40,180 --> 00:30:42,940
de los efectos negativos
de las escuelas de examen de Chicago?

701
00:30:43,000 --> 00:30:47,162
Terminaré la parte científica 
de mi charla usando la VI y la RD

702
00:30:47,162 --> 00:30:49,800
para explicar este hallazgo sorprendente.

703
00:30:50,300 --> 00:30:52,979
La solución a este acertijo
comienza con el hecho

704
00:30:52,979 --> 00:30:56,300
de que el razonamiento económico
se trata sobre las alternativas.

705
00:30:56,900 --> 00:31:00,000
Entonces, ¿cuál es la alternativa
a la educación en una escuela de examen?

706
00:31:00,500 --> 00:31:03,484
Para muchos candidatos
a las escuelas de examen de Chicago,

707
00:31:03,484 --> 00:31:07,400
la alternativa de no examen
es la escuela pública tradicional.

708
00:31:08,100 --> 00:31:11,250
Pero muchos de los candidatos rechazados
de las escuelas de examen de Chicago

709
00:31:11,250 --> 00:31:12,986
se enlistan en una escuela chárter

710
00:31:13,370 --> 00:31:14,796
Lo que ofrecen las escuelas de examen

711
00:31:14,796 --> 00:31:18,000
reduce la posibilidad
de asistencia a las escuelas chárte.

712
00:31:18,500 --> 00:31:22,442
Específicamente, las escuelas de examen
desvían a los candidatos

713
00:31:22,442 --> 00:31:23,985
lejos de las preparatorias

714
00:31:23,985 --> 00:31:26,100
en la red Noble
de las escuelas chárters.

715
00:31:26,613 --> 00:31:29,525
Noble, con pedagogía parecida al PCEP,

716
00:31:29,525 --> 00:31:32,700
es uno de los proveedores
de chárters más visibles de Chicago.

717
00:31:33,200 --> 00:31:36,967
También como PCEP, la evidencia
convincente de la efectividad de Noble

718
00:31:36,967 --> 00:31:38,647
viene de las loterías de admisiones.

719
00:31:39,300 --> 00:31:41,513
El eje de la X en este gráfico

720
00:31:41,513 --> 00:31:45,354
muestra los efectos de la oferta 
de lotería en los años inscritos en Noble.

721
00:31:45,900 --> 00:31:48,194
Esta es la primera etapa de Noble,

722
00:31:48,194 --> 00:31:50,758
para una VI que usa una variable ficticia

723
00:31:50,758 --> 00:31:53,079
indicando las ofertas de lotería de Noble

724
00:31:53,079 --> 00:31:55,905
como instrumento
de inscripción en el Noble.

725
00:31:55,905 --> 00:31:58,881
Este gráfico tiene una característica
que lo distingue

726
00:31:58,881 --> 00:32:01,634
de un análisis del PCEP más simple.

727
00:32:01,634 --> 00:32:03,600
El gráfico muestras
los efectos del primer nivel

728
00:32:03,600 --> 00:32:05,439
para dos grupos.

729
00:32:05,439 --> 00:32:06,724
Uno para los candidatos de Noble

730
00:32:06,724 --> 00:32:11,267
que viven en los vecindarios
de más bajos ingresos de Chicago,

731
00:32:11,267 --> 00:32:12,737
el nivel 1, y uno
para los candidatos de Noble

732
00:32:12,737 --> 00:32:14,840
que viven en áreas de mayores ingresos,

733
00:32:14,840 --> 00:32:16,104
nivel 3.

734
00:32:16,104 --> 00:32:18,371
¿Recuerdas la reacción en cadena de la VI?

735
00:32:18,900 --> 00:32:20,263
Cada punto de este gráfico

736
00:32:20,263 --> 00:32:23,859
tiene coordenadas dadas
por la forma reducida de la primera etapa

737
00:32:23,859 --> 00:32:26,600
y eso implica una estimación de la VI.

738
00:32:26,900 --> 00:32:29,820
El efecto de la inscripción de Noble
sobe las notas del ACT

739
00:32:29,820 --> 00:32:32,497
es la proporción de la coordenada
de la forma reducida

740
00:32:32,500 --> 00:32:34,100
entre la coordenada de la primer etapa.

741
00:32:34,300 --> 00:32:37,087
Este gráfico muestras ambas proporciones

742
00:32:37,087 --> 00:32:40,666
Los resultados relevantes
para el nivel 1 son 0.35

743
00:32:40,666 --> 00:32:44,000
mientras que para el nivel 3 tenemos 0.33,

744
00:32:44,000 --> 00:32:45,086
nada mal.

745
00:32:45,088 --> 00:32:47,504
Para los candidatos de Noble
de ambos niveles

746
00:32:47,504 --> 00:32:50,100
estas primeras etapas
y las estimaciones de la forma reducida

747
00:32:50,100 --> 00:32:52,269
implican un efecto anual
de inscripción en Noble

748
00:32:52,269 --> 00:32:55,155
de una ganancia de un tercio
de la desviación estándar

749
00:32:55,155 --> 00:32:56,921
en las notas de matemáticas del ACT.

750
00:32:57,500 --> 00:32:59,087
Nota que también hay una línea

751
00:32:59,087 --> 00:33:02,000
que conecta dos de los estimados
de la VI en la figura.

752
00:33:02,500 --> 00:33:04,831
Ya que esta línea pasa
a través del origen,

753
00:33:04,831 --> 00:33:08,077
su pendiente, las diferencia en el eje Y
dividida por la diferencia en eje X,

754
00:33:08,077 --> 00:33:10,049
es aproximadamente igual
a las estimaciones de la VI;

755
00:33:10,049 --> 00:33:12,807
en este caso, la pendiente es de 0.34.

756
00:33:13,600 --> 00:33:16,793
El hecho de que la línea
pase a través de 0,0

757
00:33:16,793 --> 00:33:19,088
es importante por otra razón.

758
00:33:19,088 --> 00:33:23,461
Con esto, hemos corroborado
la restricción de exclusión.

759
00:33:23,461 --> 00:33:25,600
Específicamente,
la restricción de exclusión

760
00:33:25,600 --> 00:33:27,519
dice que dado un grupo

761
00:33:27,519 --> 00:33:31,435
para el cual las ofertas de Noble no se 
relacionan con la inscripción de Noble

762
00:33:31,435 --> 00:33:33,100
lo que debemos esperar ver es

763
00:33:33,100 --> 00:33:36,045
un efecto 0 de la forma reducida
de estas ofertas

764
00:33:36,045 --> 00:33:38,501
hechas a los candidatos en ese grupo.

765
00:33:38,501 --> 00:33:42,737
¿Qué tan consistente es la evidencia de 
que un Noble cause una ganancia

766
00:33:42,737 --> 00:33:45,745
de aprendizaje
del orden de 0.34 σ por año?

767
00:33:45,745 --> 00:33:47,324
En el siguiente gráfico

768
00:33:47,324 --> 00:33:50,039
agregamos 12 punto más
a los 2 originales.

769
00:33:50,500 --> 00:33:53,261
Los puntos rojos aquí muestran
la primer etapa y la forma reducida.

770
00:33:53,261 --> 00:33:57,056
Los efectos de la oferta de Noble,
para 12 grupos adicionales,

771
00:33:57,056 --> 00:33:59,291
dos niveles más y doce grupos definidos

772
00:33:59,291 --> 00:34:01,695
por características demográficas

773
00:34:01,695 --> 00:34:04,740
relacionadas con la raza, el sexo,
el ingreso familiar

774
00:34:04,740 --> 00:34:06,306
y las calificaciones de referencia.

775
00:34:06,306 --> 00:34:08,191
Aunque no se ajusta perfectamente,

776
00:34:08,191 --> 00:34:12,100
estos puntos apiñados señalan una línea 
alrededor de pendiente 0.36 σ

777
00:34:12,400 --> 00:34:16,400
muy parecido a la línea que vimos antes
para los candidatos de los niveles 1 y 3.

778
00:34:16,900 --> 00:34:18,445
Ahora te estarás preguntando

779
00:34:18,445 --> 00:34:21,103
qué tienen que ver las estimaciones 
de la VI Noble en esta figura

780
00:34:21,103 --> 00:34:24,000
con las inscripciones
de las escuelas de examen.

781
00:34:24,300 --> 00:34:25,462
Aquí está la respuesta.

782
00:34:25,900 --> 00:34:29,500
La línea azul en este nuevo gráfico
muestra, como debemos esperar,

783
00:34:29,700 --> 00:34:32,332
que la exposición de la escuela
de examen saltan

784
00:34:32,332 --> 00:34:35,173
para candidatos que franquean
su punto de corte clasificatorio.

785
00:34:35,173 --> 00:34:36,654
Al mismo tiempo

786
00:34:36,654 --> 00:34:39,350
la línea roja muestra
que la inscripción escolar de Noble

787
00:34:39,350 --> 00:34:42,100
falla en el mismo punto.

788
00:34:42,500 --> 00:34:45,877
Este es el efecto de desviación
de las ofertas de las escuelas de examen

789
00:34:45,877 --> 00:34:47,700
en la inscripción de Noble.

790
00:34:48,100 --> 00:34:50,761
A muchos niños a quienes se les ofrece
un cupo en una escuela de examen

791
00:34:50,761 --> 00:34:54,583
prefieren ese cupo de la escuela
de examen a inscribirse en Noble.

792
00:34:54,583 --> 00:34:57,813
La IV nos da la oportunidad
de arriesgarnos

793
00:34:57,813 --> 00:34:59,806
con fuertes afirmaciones
sobre el mecanismo

794
00:34:59,806 --> 00:35:01,800
que está detrás del efecto causal.

795
00:35:01,969 --> 00:35:03,471
Aquí va una fuerte afirmación causal

796
00:35:03,471 --> 00:35:06,700
con relación al motivo por el cual
las escuelas de examen de Chicago

797
00:35:06,700 --> 00:35:07,700
reducen su desempeño.

798
00:35:07,700 --> 00:35:08,836
La fuerza primaria

799
00:35:08,836 --> 00:35:11,939
que dirije los efectos de los requisitos
de la escuela de examen

800
00:35:11,939 --> 00:35:14,764
de la forma reducida
en las notas del ACT, digo yo,

801
00:35:14,764 --> 00:35:18,853
es el efecto de las ofertas del colegio
de examen sobre la inscripción de Noble.

802
00:35:18,853 --> 00:35:20,585
Para apoyar esta afirmación, considera

803
00:35:20,585 --> 00:35:23,142
los puntos azules graficados aquí

804
00:35:23,142 --> 00:35:26,600
todos a la izquierda de 0
en el eje de las X.

805
00:35:27,000 --> 00:35:28,616
Estos puntos son negativos

806
00:35:28,616 --> 00:35:31,947
porque marcan el efecto de los requisitos
de las escuelas de examen

807
00:35:31,947 --> 00:35:34,105
en la inscripción de la escuela Noble

808
00:35:34,105 --> 00:35:36,200
para grupos de candidatos particulares.

809
00:35:36,805 --> 00:35:38,253
Ya hemos visto

810
00:35:38,253 --> 00:35:41,039
que a los candidatos de Noble
a quienes se les ofreció un cupo

811
00:35:41,039 --> 00:35:44,400
alcanzaro como resultado un gran aumento
en las notas de matemáticas del ACT.

812
00:35:45,000 --> 00:35:47,801
Ahora considera las ofertas
de las escuelas de examen

813
00:35:47,801 --> 00:35:49,900
como instrumento
para inscripción de Noble.

814
00:35:50,600 --> 00:35:53,200
Como siempre,
la VI es la reacción en cadena.

815
00:35:53,500 --> 00:35:56,584
Si los requisitos de la escuela de examen
reducen el tiempo en Noble

816
00:35:56,584 --> 00:35:58,403
a 0.37 años

817
00:35:58,403 --> 00:36:00,297
y cada año de inscripción en Noble

818
00:36:00,297 --> 00:36:04,045
incrementa las notas
de matemáticas del ACT en 0.36 σ,

819
00:36:04,045 --> 00:36:05,972
debemos esperar que los efectos
de la forma reducida

820
00:36:05,972 --> 00:36:07,900
de los requisitos de la escuela de examen

821
00:36:08,200 --> 00:36:09,745
reduzcan las notas del ACT

822
00:36:09,745 --> 00:36:11,700
conforme al prodcuto de estos dos números;

823
00:36:11,892 --> 00:36:14,600
o sea, 0.13 σ.

824
00:36:15,100 --> 00:36:16,767
Los efectos de los requisitos
de la forma reducida

825
00:36:16,767 --> 00:36:18,435
a la izquierda de la figura

826
00:36:18,435 --> 00:36:20,360
son en líneas generales
consistentes con esto.

827
00:36:20,900 --> 00:36:24,800
Ellos se apiñan más cerca
de -0.16 y no de -0.13,

828
00:36:25,000 --> 00:36:27,800
pero esa diferencia está dentro
de la varianza de la muestra

829
00:36:27,800 --> 00:36:29,300
de las estimaciones subyacientes.

830
00:36:29,700 --> 00:36:31,400
La historia causal aquí

831
00:36:31,700 --> 00:36:35,100
postula la desviación
de las escuelas chárter

832
00:36:35,400 --> 00:36:38,112
como mecanismo
por el cual la escuelas de examen

833
00:36:38,112 --> 00:36:39,400
ofrece efecto de logro.

834
00:36:39,600 --> 00:36:42,000
En otras palabras,
es la inscripción en Noble

835
00:36:42,000 --> 00:36:44,700
lo que se presume que satisface
una restricción de exclusión

836
00:36:44,900 --> 00:36:47,227
cuando usamos las ofertas
de las escuelas de examen

837
00:36:47,227 --> 00:36:48,894
como variable instrumental.

838
00:36:48,894 --> 00:36:51,397
Como vimos anteiormente, lo importante

839
00:36:51,397 --> 00:36:55,302
es que la línea en este gráfico final,
con dos grupos de 14 puntos,

840
00:36:55,302 --> 00:36:56,900
corre a través del origen.

841
00:36:57,300 --> 00:37:00,200
Este hecho apoya
nuestra nueva restricción de exclusión.

842
00:37:00,800 --> 00:37:02,000
Para cualquier grupo de candidatos,

843
00:37:02,000 --> 00:37:03,365
para el cual las ofertas
de la escuela de examen

844
00:37:03,365 --> 00:37:06,200
tengan poco o ningún efecto
en la inscripción escolar de Noble,

845
00:37:06,400 --> 00:37:09,800
debemos también ver sin cambios
las notas del ACT.

846
00:37:10,000 --> 00:37:11,306
Al mismo tiempo,

847
00:37:11,306 --> 00:37:14,517
porque los puntos azules y rojos se apiñan
alrededor de la misma línea

848
00:37:14,517 --> 00:37:17,210
las estimaciones de la VI de los efectos
de la inscripción en la escuela Noble

849
00:37:17,210 --> 00:37:21,413
generados por Noble y por las ofertas 
de la escuela de examen

850
00:37:21,413 --> 00:37:22,691
son prácticamente iguales.

851
00:37:23,200 --> 00:37:25,069
Espero que esta historia empírica

852
00:37:25,069 --> 00:37:28,167
te convenza
del poder de la VI y la RD

853
00:37:28,167 --> 00:37:30,379
para generar conocimiento nuevo causal.

854
00:37:30,379 --> 00:37:32,191
Por décadas,
he tenido la suerte de trabajar

855
00:37:32,191 --> 00:37:35,300
en muchos problemas empíricos
igualmente fascinantes.

856
00:37:40,000 --> 00:37:42,577
He calculado las estimaciones de la VI
de la selección por lotería

857
00:37:42,577 --> 00:37:44,788
en mi tesis de doctorado de Princeton

858
00:37:44,788 --> 00:37:47,200
en un gran monstruo peludo de computadora,

859
00:37:47,400 --> 00:37:49,940
usando cintas de nueve y rentando espacio

860
00:37:49,940 --> 00:37:51,400
en un disco duro comunal.

861
00:37:51,800 --> 00:37:53,084
Los estudiantes de posgrado de Princeton

862
00:37:53,084 --> 00:37:55,415
aprendieron a montar 
y usar carretes de cinta

863
00:37:55,415 --> 00:37:57,300
del tamaño de un pastel de queso.

864
00:37:57,800 --> 00:38:01,700
Afortunadamente, el estudio empírico hoy
requiere menos mano de obra.

865
00:38:02,300 --> 00:38:05,100
¿Qué mas ha mejorado
en la época moderna empírica?

866
00:38:05,700 --> 00:38:09,000
En un artículo del 2010,
Steve Pischke y yo creamos la frase

867
00:38:09,261 --> 00:38:10,800
"La revolución de credibilidad".

868
00:38:11,100 --> 00:38:13,450
Con esto, nos referimos
al cambio económico

869
00:38:13,450 --> 00:38:15,800
hacia las estrategias
empíricas transparentes

870
00:38:16,100 --> 00:38:18,500
aplicadas a preguntas concretas causales

871
00:38:18,700 --> 00:38:22,200
como las preguntas que David Card
ha estudiado tan convincentemente.

872
00:38:22,900 --> 00:38:24,882
La econometría de mis días de estudiante

873
00:38:24,882 --> 00:38:27,500
es enfocaba más en modelos
que en preguntas.

874
00:38:28,000 --> 00:38:31,463
El modelado tiene que ver
con la era que ya terminó,

875
00:38:31,463 --> 00:38:34,800
pero, desde entonces, los econometristas 
han encontrado mucho en qué contribuir.

876
00:38:35,100 --> 00:38:36,605
Guardaré mis listas personales

877
00:38:36,605 --> 00:38:39,439
de grandes éxitos y nuevos artistas

878
00:38:39,439 --> 00:38:41,469
para la versión escrita de esta clase.

879
00:38:41,469 --> 00:38:43,301
Terminaré aquí diciendo

880
00:38:43,301 --> 00:38:45,706
que estoy orgulloso de ser parte
de esta empresa

881
00:38:45,706 --> 00:38:48,100
contemporánea de economía empírica

882
00:38:48,500 --> 00:38:50,884
y estoy agradecido 
más allá de las palabras

883
00:38:50,884 --> 00:38:53,561
por haber sido reconocido
como contrbuyente a ella.

884
00:38:53,907 --> 00:38:56,085
En Princeton,
a finales de los años ochenta,

885
00:38:56,085 --> 00:38:58,269
mis compañeros de universidad
y yo nos reíamos

886
00:38:58,269 --> 00:39:00,000
leyendo el lamento de Ed Leamer

887
00:39:00,400 --> 00:39:04,400
sobre que ningún economista toma en serio
el trabajo empírico de otro economista.

888
00:39:05,000 --> 00:39:06,821
Esto ya no es cierto.

889
00:39:06,821 --> 00:39:11,150
El trabajo empírico hoy aspira
a contar historias causales convincentes.

890
00:39:11,150 --> 00:39:13,147
No es que cada esfuerzo tenga éxito

891
00:39:13,147 --> 00:39:14,508
ni mucho menos.

892
00:39:14,508 --> 00:39:18,114
Pero como cualquier candidato a trabajar
en economía te diría

893
00:39:18,114 --> 00:39:21,581
el trabajo empírico realizado con cuidado
y claramente explicado

894
00:39:21,581 --> 00:39:23,300
se toma muy en serio,

895
00:39:23,800 --> 00:39:26,623
esa es la medida del éxito 
de nuestra empresa

896
00:39:27,364 --> 00:39:29,874
♪ (música) ♪

897
00:39:33,915 --> 00:39:35,924
[Narrador] Si te interesa aprender
más de Josh,

898
00:39:35,924 --> 00:39:38,945
revisa tu curso gratuito
"Dominando la Econometría".

899
00:39:38,945 --> 00:39:40,856
Si te interesa explorar el trabajo
de investigación de Josh,

900
00:39:40,856 --> 00:39:42,436
revisa estos vínculos en la descripción,

901
00:39:42,436 --> 00:39:45,000
o puedes darle clic
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902
00:39:46,069 --> 00:39:48,101
♪ (música) ♪