WEBVTT

00:00:01.263 --> 00:00:03.728
♪ (música) ♪

00:00:04.478 --> 00:00:09.368
Estrategias empíricas en Economía:
Iluminando el camino de la causa al efecto

00:00:10.800 --> 00:00:12.768
[Joshua] Mientras calmaba 
mi tembloroso iPhone

00:00:12.768 --> 00:00:14.354
temprano el 11 de octubre,

00:00:14.354 --> 00:00:17.190
mis pensamientos se dirigieron hacia
la pregunta de si el reconocimiento

00:00:17.190 --> 00:00:20.600
a nivel del Nobel podía cambiar
la vida de la familia Angrist.

00:00:20.800 --> 00:00:22.485
Nuestra familia es muy unida;

00:00:22.485 --> 00:00:23.947
no nos hace falta nada.

00:00:24.007 --> 00:00:26.643
Entonces, me preocupó
que la estresante celebridad del Nobel

00:00:26.643 --> 00:00:28.042
no fuera positiva.

00:00:28.200 --> 00:00:29.917
Pero después de la primera taza de café,

00:00:30.149 --> 00:00:31.920
comencé a relajarme.

00:00:32.100 --> 00:00:33.270
Se me ocurrió

00:00:33.270 --> 00:00:35.359
que el tema sobre cómo
el reconocimiento público

00:00:35.359 --> 00:00:36.720
afecta la vida de un estudioso

00:00:36.720 --> 00:00:40.100
es, después de todo,
una simple pregunta causal.

00:00:40.501 --> 00:00:41.812
La intervención del Nobel

00:00:41.812 --> 00:00:44.766
es sustancial, repentina y bien medida.

00:00:45.316 --> 00:00:48.500
Resultados como los de la salud
y la riqueza son fáciles de registrar.

00:00:49.000 --> 00:00:51.662
Cuando me dieron el reconocimiento
junto a mis colegas laureados,

00:00:51.662 --> 00:00:53.503
Guido Imbens y David Card,

00:00:53.503 --> 00:00:57.060
por contestar preguntas causales
usando datos observacionales,

00:00:57.400 --> 00:00:59.800
mis pensamientos migraron
de la agitación personal

00:01:00.216 --> 00:01:02.193
a las demandas más comunes

00:01:02.193 --> 00:01:05.700
en cuanto a la identificación 
y estimación de efectos causales.

00:01:05.900 --> 00:01:08.200
Pude calmar mi mente preocupada,

00:01:08.400 --> 00:01:12.700
imaginando un estudio sobre el efecto
del tratamiento del Premio Nobel.

00:01:13.100 --> 00:01:15.300
¿Cómo se organizaría dicho estudio?

00:01:15.700 --> 00:01:19.800
En un ensayo de 1999 publicado
en el "Manual de Economía Laboral",

00:01:19.800 --> 00:01:23.500
Alan Krueger y yo adoptamos
la frase "estrategia empírica".

00:01:23.900 --> 00:01:26.061
El volumen del manual
en cuestión fue editado

00:01:26.061 --> 00:01:29.313
por dos de mis tutores de tesis
de doctorado de Princeton:

00:01:29.313 --> 00:01:31.570
Orley Ashenfelter y David Card,

00:01:31.570 --> 00:01:34.763
unos de los más exitosos y prolíficos
tutores de posgrado

00:01:34.763 --> 00:01:36.690
que ha habido en Economía.

00:01:36.690 --> 00:01:39.100
Una estrategia empírica
es un plan de investigación

00:01:39.100 --> 00:01:41.207
que incluye la recolección de datos,

00:01:41.207 --> 00:01:44.493
identificación y estimación econométrica.

00:01:44.905 --> 00:01:48.203
La identificación es el término
que los econometristas aplican

00:01:48.203 --> 00:01:49.910
al diseño de la investigación,

00:01:49.910 --> 00:01:51.868
un ensayo clínico aleatorizado,

00:01:51.868 --> 00:01:56.313
un ECA, es el más simple
y más poderoso diseño de investigación.

00:01:56.592 --> 00:01:59.378
En los ECA,
los efectos causales se identifican

00:01:59.378 --> 00:02:01.543
asignando aleatoriamente el tratamiento.

00:02:01.870 --> 00:02:03.110
La asignación aleatoria asegura

00:02:03.110 --> 00:02:04.791
que los grupos de tratamiento y de control

00:02:04.791 --> 00:02:07.100
sean comparables
en la ausencia de tratamiento

00:02:07.100 --> 00:02:09.300
para que las diferencias entre ellos

00:02:09.300 --> 00:02:11.500
reflejen posteriormente solo
el efecto del tratamiento.

00:02:11.800 --> 00:02:14.700
Probablemente, los Premios Nobel
no se asignen aleatoriamente.

00:02:15.300 --> 00:02:16.900
A pesar de este desafío, se me ocurre

00:02:17.100 --> 00:02:19.883
una estrategia empírica convincente

00:02:19.883 --> 00:02:21.276
para el efecto del tratamiento del Nobel

00:02:21.276 --> 00:02:23.870
al menos como una idea empírica
imaginativa, pero no realista.

00:02:24.200 --> 00:02:28.027
Imagina un grupo de candidatos
elegibles para el premio Nobel,

00:02:28.027 --> 00:02:30.825
el grupo bajo consideración
para el premio.

00:02:30.825 --> 00:02:33.115
Los candidatos
no necesitan postularse a sí mismos.

00:02:33.115 --> 00:02:36.500
Me imagino, que algún colega los postula.

00:02:36.800 --> 00:02:40.771
Mi estudio fantástico de impacto del Nobel
solo analiza los candidatos al Nobel,

00:02:40.771 --> 00:02:43.048
ya que son estudiosos de élite.

00:02:43.048 --> 00:02:44.700
Pero ese solo el primer paso.

00:02:45.000 --> 00:02:48.112
Los candidatos con credibilidad
son evaluados por jueces.

00:02:48.112 --> 00:02:51.570
usando criterios
como las publicaciones, las citas,

00:02:51.570 --> 00:02:53.800
declaraciones a favor del postulado.

00:02:53.800 --> 00:02:57.770
Me imagino que este material se revisa
y se le asigna una calificación numérica

00:02:58.030 --> 00:03:00.251
usando algún tipo 
de rúbrica de calificación.

00:03:00.674 --> 00:03:03.903
Las tres calificaciones más altas
según el campo en un año

00:03:04.272 --> 00:03:05.788
ganan el premio.

00:03:06.040 --> 00:03:07.652
Teniendo identificados a los candidatos

00:03:07.652 --> 00:03:09.700
y sus datos en sus calificaciones,

00:03:09.700 --> 00:03:12.200
el siguiente paso
en mi estudio de impacto del Nobel

00:03:12.200 --> 00:03:14.700
es registrar los puntos 
de corte relevantes.

00:03:15.100 --> 00:03:17.376
El punto de corte del Nobel
es la calificación más baja

00:03:17.376 --> 00:03:19.319
de aquellos a quienes
se les otorgó el premio.

00:03:19.500 --> 00:03:22.777
Muchos de los que esperaban
el Nobel no alcanzaron el corte.

00:03:23.291 --> 00:03:26.307
Tomando en cuenta solo a los que por poco
lo logran junto con los ganadores,

00:03:26.717 --> 00:03:28.043
las diferencias en las calificaciones

00:03:28.043 --> 00:03:30.475
entre los de arriba y debajo del corte

00:03:30.475 --> 00:03:34.469
comienzan a verse por casualidad,
más o menos asignados aleatoriamente.

00:03:34.679 --> 00:03:35.692
Después de todo,

00:03:35.692 --> 00:03:39.420
los que están cerca del Nobel son
los estudiosos más eminentes, también.

00:03:40.000 --> 00:03:42.199
Con una publicación de más alto impacto,

00:03:42.674 --> 00:03:44.693
un poco más de apoyo
por parte de los postulantes,

00:03:44.983 --> 00:03:46.137
pudieron haber obtenido

00:03:46.137 --> 00:03:47.291
el premio Nobel.

00:03:47.291 --> 00:03:49.662
Algunos de ellos seguramente
lo harán algún día.

00:03:50.100 --> 00:03:52.246
La estrategia empírica 
delineada aquí se llama

00:03:52.246 --> 00:03:54.291
Diseño de regresión discontinua,

00:03:54.291 --> 00:03:55.593
RD.

00:03:55.593 --> 00:03:58.328
El RD explota los saltos
en los problemas humanos

00:03:58.328 --> 00:04:00.978
inducidos por reglas, regulaciones

00:04:00.978 --> 00:04:04.600
y la necesidad de clasificar personas
para varios propósitos de asignación.

00:04:05.000 --> 00:04:07.100
Cuando se determina
el tratamiento o la intervención

00:04:07.100 --> 00:04:09.971
a través de una variable de empate, 
que cruza o no un umbral, aquellos

00:04:10.052 --> 00:04:13.317
que están justo por debajo del umbral se 
convierten en un grupo de control natural

00:04:13.317 --> 00:04:14.602
para aquellos que lo pasan.

00:04:15.000 --> 00:04:17.303
El RD no requiere que la variable

00:04:17.303 --> 00:04:18.906
cuyas causas buscamos

00:04:18.906 --> 00:04:21.964
se ajuste o no por completo
al valor de corte,

00:04:21.964 --> 00:04:23.190
únicamente requiere

00:04:23.190 --> 00:04:25.582
que el valor promedio de esta variable

00:04:25.582 --> 00:04:27.200
brinque hasta el punto de corte.

00:04:27.200 --> 00:04:29.520
La RD permite, por ejemplo,
que el más cercano

00:04:29.520 --> 00:04:33.103
al premio Nobel de este año
pueda ser el ganador del próximo año.

00:04:33.103 --> 00:04:35.581
Permitir esto conlleva al uso de saltos

00:04:35.581 --> 00:04:37.518
en la tasa asignada al tratamiento

00:04:37.518 --> 00:04:40.863
para construir
variables instrumentales, VI,

00:04:40.863 --> 00:04:43.551
estimaciones del efecto 
del tratamiento recibido.

00:04:43.551 --> 00:04:46.690
Se dice que este tipo de RD es difuso,

00:04:47.086 --> 00:04:50.114
pero como Steve Pischke y yo
escribimos en nuestro primer libro:

00:04:50.114 --> 00:04:51.600
"La RD difusa es VI".

00:04:51.600 --> 00:04:52.600
(risa de niños)

00:04:52.600 --> 00:04:54.849
El primer estudio RD
al que contribuí fue escrito

00:04:54.849 --> 00:04:57.762
con mi habitual colaborador Victor Lavy.

00:04:57.762 --> 00:04:59.145
Este estudio está motivado

00:04:59.145 --> 00:05:01.509
por los altos costos 
y los retornos inciertos

00:05:01.509 --> 00:05:03.991
de la clase de las pequeñas escuelas 
de educación primaria.

00:05:04.247 --> 00:05:07.344
Usamos una regla utilizada por 
las escuelas de primaria israelíes

00:05:07.344 --> 00:05:09.310
para determinar el tamaño de la clase.

00:05:09.310 --> 00:05:12.400
Esta regla se usa para estimar los efectos
del tamaño poblacional de la clase

00:05:12.400 --> 00:05:14.970
como se hace en ECA.

00:05:15.500 --> 00:05:19.090
En los años 90, la población
de las clases israelíes era grande.

00:05:19.090 --> 00:05:22.360
Los estudiantes inscritos
en un grado cohorte de 40

00:05:22.360 --> 00:05:24.700
era probable que los colocaran
en un aula de 40,

00:05:25.200 --> 00:05:26.970
ese es el punto de corte relevante.

00:05:26.970 --> 00:05:30.155
Al agregar otro niño
a la cohorte, para llegar a 41,

00:05:30.155 --> 00:05:32.273
era probable que dividieran la cohorte

00:05:32.273 --> 00:05:34.800
en dos clases mucho más pequeñas.

00:05:35.100 --> 00:05:38.539
Esto conlleva a la regla del diseño 
de investigación de Maimónides

00:05:38.539 --> 00:05:41.069
nombrada así porque Ramban en el siglo XII

00:05:41.069 --> 00:05:44.049
propuso un máximo
de tamaño de la clase de 40.

00:05:44.049 --> 00:05:47.114
En esta figura se trazan los tamaños
de las clases de cuarto grado israelíes

00:05:47.114 --> 00:05:49.500
en función del número
de inscritos del cuarto grado

00:05:49.500 --> 00:05:52.500
superpuesto con la regla
del tamaño de clase teórica,

00:05:52.800 --> 00:05:54.300
la regla de Maimónides.

00:05:54.300 --> 00:05:55.921
El ajuste no es perfecto,

00:05:55.921 --> 00:05:59.155
esa es una característica
que hace difusa esta aplicación de la RD,

00:05:59.155 --> 00:06:02.476
pero la esencia de esto es la reducción
marcada del tamaño de la clase

00:06:02.476 --> 00:06:05.964
en cada múltiplo entero de cuarenta,
el punto de corte relevante,

00:06:05.964 --> 00:06:07.938
tal y como lo predice la regla.

00:06:07.938 --> 00:06:10.906
Como resultado, estas reducciones
en el tamaño de la clase

00:06:10.906 --> 00:06:12.219
se reflejan en los saltos

00:06:12.219 --> 00:06:14.864
de las calificaciones de matemáticas
del cuarto y quinto grado.

00:06:15.762 --> 00:06:19.532
¡La hora del examen!

00:06:19.780 --> 00:06:23.000
¿La comparación entre los ganadores
del Nobel y los que casi lo ganan

00:06:23.000 --> 00:06:25.206
sería en realidad
un buen experimento natural?

00:06:25.700 --> 00:06:27.700
La lógica detrás
de este tipo de afirmación

00:06:27.700 --> 00:06:30.050
parece más sólida si se comparan escuelas

00:06:30.050 --> 00:06:32.400
de 40 y 41 estudiantes del cuarto grado

00:06:32.700 --> 00:06:35.500
que si se comparan los que ganan
y los que por poco ganan.

00:06:36.000 --> 00:06:40.000
Aun así, ambos escenarios utilizan
una característica del mundo físico.

00:06:40.300 --> 00:06:42.352
Siempre que la variable
que rompe el empate,

00:06:42.352 --> 00:06:45.000
conocida en RD como variable continua,

00:06:45.200 --> 00:06:47.300
tiene una distribución continua,

00:06:47.300 --> 00:06:50.574
la probabilidad de cruzar
el valor de corte se aproxima a la mitad

00:06:50.574 --> 00:06:52.380
cuando se examina en un estrecho segmento

00:06:52.380 --> 00:06:53.696
alrededor del corte.

00:06:54.300 --> 00:06:55.938
En trabajo empíricos de RD

00:06:55.938 --> 00:06:59.300
el segmento alrededor de los cortes,
se conoce como ancho de banda.

00:06:59.600 --> 00:07:01.912
Es importante decir
que la probabilidad límite es

00:07:01.912 --> 00:07:05.976
de 0,5 para todos, sin importar
qué tan calificados estén

00:07:05.976 --> 00:07:08.300
al entrar en el concurso del Nobel.

00:07:08.437 --> 00:07:11.768
Este hecho importante puede verse
en los datos de los candidatos

00:07:11.768 --> 00:07:15.146
de una de las más codiciadas escuelas
de Nueva York. que filtra por test

00:07:15.146 --> 00:07:16.496
Como antecedente

00:07:16.496 --> 00:07:20.068
un 40 % de las escuelas de educación media
y diversificada de Nueva York

00:07:20.068 --> 00:07:23.654
selecciona a sus candidatos basándose 
en resultados de exámenes, grados

00:07:23.654 --> 00:07:25.700
y otros criterios exactos.

00:07:25.940 --> 00:07:26.966
En otras palabras

00:07:26.966 --> 00:07:29.400
el régimen de admisiones
en escuelas que filtran estudiantes

00:07:29.400 --> 00:07:31.006
es muy parecido al esquema que imaginé

00:07:31.006 --> 00:07:32.558
para el premio Nobel.

00:07:32.910 --> 00:07:34.917
Estas escuelas no son más que un número

00:07:34.917 --> 00:07:37.491
de sistemas altamente selectivos
dentro de un sistema

00:07:37.491 --> 00:07:39.708
en los distritos escolares grandes
de Estados Unidos.

00:07:39.708 --> 00:07:43.000
Boston, Chicago, San Francisco
y Washington D.C.,

00:07:43.300 --> 00:07:45.949
todos, tienen instituciones
altamente selectivas

00:07:45.949 --> 00:07:47.800
conocidas como escuelas de examen.

00:07:48.000 --> 00:07:49.198
Las escuelas de examen operan

00:07:49.198 --> 00:07:51.404
como parte de sistemas
de escuelas públicas más grandes

00:07:51.404 --> 00:07:53.849
que inscriben a los estudiantes
sin investigar sus antecedentes.

00:07:53.849 --> 00:07:55.750
Motivados por una larga controversia

00:07:55.750 --> 00:07:57.841
que hay sobre la equidad
de las admisiones por filtro

00:07:57.901 --> 00:08:00.079
mis colaboradores
de laboratorio de proyecto y yo

00:08:00.079 --> 00:08:03.500
examinamos los efectos causales
de la asistencia a la escuela de examen

00:08:03.500 --> 00:08:06.000
en Boston, Chicago, y Nueva York.

00:08:06.000 --> 00:08:08.889
Esta figura muestra la probabilidad
de ofrecer un cupo

00:08:08.889 --> 00:08:12.127
en la preparatoria
de Nueva York Townsend Harris,

00:08:12.294 --> 00:08:14.163
calificada como la doceava
a nivel nacional.

00:08:14.673 --> 00:08:17.917
La altura de las barras en la figura
representa la tasa de calificación;

00:08:17.917 --> 00:08:22.200
o sea, la probabilidad de que la nota
de admisión a Townsend Harris esté

00:08:22.200 --> 00:08:25.683
por encima de la del candidato
al cupo con la nota más baja.

00:08:26.213 --> 00:08:30.075
Las barras muestran la tasa
de calificación condicional

00:08:30.075 --> 00:08:33.800
en una medida de los logros
de la pre-aplicación de referencia.

00:08:34.029 --> 00:08:37.080
En particular, las barras muestran
las tasas condicionales de calificación

00:08:37.080 --> 00:08:38.809
con relación a si el candidato está

00:08:38.839 --> 00:08:41.408
en el cuartil superior
o inferior de sus notas

00:08:41.408 --> 00:08:43.224
de matemáticas de sexto grado

00:08:43.398 --> 00:08:46.102
Los candidatos de Townsend Harris
con altas calificaciones estándar

00:08:46.362 --> 00:08:47.881
tienen más probabilidad a calificar

00:08:47.881 --> 00:08:50.431
que los que tienen notas estándar bajas.

00:08:50.431 --> 00:08:52.000
Esto no debe sorprender,

00:08:52.400 --> 00:08:54.879
pero en un ancho de banda
simétrico reducido

00:08:54.879 --> 00:08:56.700
alrededor del valor
de corte de la escuela,

00:08:56.712 --> 00:08:59.461
las tasas de calificaciones
en los dos grupos convergen.

00:09:00.100 --> 00:09:03.356
Las tasas de calificación en los últimos
y los grupos más pequeños

00:09:03.572 --> 00:09:06.300
son notablemente cercanas a la mitad.

00:09:06.800 --> 00:09:08.370
Esto es lo que esperaríamos ver

00:09:08.370 --> 00:09:10.260
cuando Townsend Harris
acepta a estudiantes

00:09:10.260 --> 00:09:11.857
lanzando una moneda al aire,

00:09:11.857 --> 00:09:14.738
en vez de seleccionar
a los altamente calificados

00:09:15.078 --> 00:09:16.771
en el examen de admisión escolar.

00:09:17.221 --> 00:09:19.861
Aun y cuando las admisiones operan
con investigación de antecedentes,

00:09:19.861 --> 00:09:22.960
los datos pueden ser arreglados
para imitar un ECA.

00:09:23.713 --> 00:09:27.664
La ilusión de la élite

00:09:28.187 --> 00:09:31.120
Algunas de las preguntas
que he estudiado son más controversiales

00:09:31.120 --> 00:09:33.981
que la pregunta para el acceso
a las escuelas públicas de examen

00:09:34.311 --> 00:09:36.100
como la inscripción selectiva
de las preparatorias

00:09:36.100 --> 00:09:39.150
Boston Latin School,
Payton y Northside de Chicago

00:09:39.350 --> 00:09:42.217
y las legendarias escuelas
de Nueva York: Brooklyn Tech,

00:09:42.217 --> 00:09:43.383
Bronx Science

00:09:43.383 --> 00:09:45.500
y Stuyvesant, preparatorias especializadas

00:09:45.800 --> 00:09:49.383
que entre todas han graduado
a catorce galardonados con el Nobel.

00:09:49.383 --> 00:09:51.908
Townsen Harris, la escuela
con la que empezamos hoy,

00:09:51.908 --> 00:09:55.863
ha graduado a tres premios Nobel,
incluyendo al economista Ken Arrow.

00:09:55.863 --> 00:09:57.317
Los defensores de las escuelas de examen

00:09:57.317 --> 00:09:59.357
ven las oportunidades 
que estas escuelas aportan

00:09:59.357 --> 00:10:01.800
para democratizar la educación pública.

00:10:02.300 --> 00:10:03.935
Ellos sostienen
que las familias ricas pueden acceder

00:10:03.935 --> 00:10:07.100
al plan de estudio de las escuelas
de examen en el sector privado.

00:10:07.500 --> 00:10:09.512
¿No deberían los estudiantes
de bajos ingresos

00:10:09.512 --> 00:10:12.610
tener al alcance la misma oportunidad
para aspirar a una educación de élite?

00:10:13.000 --> 00:10:14.819
Los críticos de escuelas
de inscripción selectiva sostienen

00:10:14.819 --> 00:10:17.715
que, más que expandir la equidad,

00:10:17.778 --> 00:10:20.023
las escuelas de examen
están sesgadas intrínsecamente

00:10:20.023 --> 00:10:22.612
en contra de los estudiantes
de raza negra e hispánica que forman

00:10:22.612 --> 00:10:24.737
el grueso de los distritos urbanos
de Estados Unidos.

00:10:25.045 --> 00:10:28.646
La escuela superselectiva de Stuyvesant
de Nueva York, por ejemplo, inscribió

00:10:28.646 --> 00:10:31.185
a tan solo siete
estudiantes negros en el 2019

00:10:31.308 --> 00:10:33.800
de un total de 895 nuevos inscritos,

00:10:34.500 --> 00:10:38.200
pero ¿realmente vale la pena luchar
por los cupos de la escuela de examen?

00:10:39.000 --> 00:10:41.532
Mis colaboradores y yo,
hemos usado repetidamente

00:10:41.532 --> 00:10:44.962
las estrategias empíricas de RD
para estudiar los efectos causales

00:10:44.962 --> 00:10:46.715
de la asistencia a las escuelas de examen

00:10:46.715 --> 00:10:48.808
como Townsend Harris y Boston Latin.

00:10:49.200 --> 00:10:51.028
Nuestro primer estudio
sobre la escuela de examen,

00:10:51.028 --> 00:10:53.643
el cual examina las escuelas
de Boston y Nueva York,

00:10:53.643 --> 00:10:55.998
resume estos hallazgos en su título,

00:10:55.998 --> 00:10:57.385
"La ilusión de la élite".

00:10:57.800 --> 00:10:59.544
La ilusión de la élite se refiere al hecho

00:10:59.544 --> 00:11:02.331
de que, aunque los estudiantes
de la escuela de examen sin duda tienen

00:11:02.331 --> 00:11:05.047
notas altas en las pruebas
y otros buenos resultados,

00:11:05.207 --> 00:11:08.400
esto no es un efecto causal
de la asistencia a la escuela de examen.

00:11:08.900 --> 00:11:10.941
Nuestras estimaciones 
consistentemente sugieren

00:11:11.350 --> 00:11:13.680
que los efectos causales
de asistir a una escuela de examen

00:11:13.800 --> 00:11:17.000
en el aprendizaje de sus estudiantes
e ir al colegio son cero,

00:11:17.200 --> 00:11:19.500
incluso pueden ser negativos.

00:11:19.790 --> 00:11:21.992
El buen desempeño de los estudiantes
de la escuela de examen

00:11:21.992 --> 00:11:23.887
refleja un sesgo de selección;

00:11:23.887 --> 00:11:26.800
o sea, el proceso por el que
esos estudiantes son escogidos,

00:11:27.200 --> 00:11:29.100
más que por efectos causales.

00:11:29.600 --> 00:11:32.316
Los datos del gran sector 
de la escuela de examen de Chicago

00:11:32.316 --> 00:11:33.900
ilustran la ilusión de la élite.

00:11:34.300 --> 00:11:37.124
En esta figura se representa gráficamente
la media del logro entre iguales;

00:11:37.124 --> 00:11:42.164
o sea, las notas del examen del 
sexto grado de mis compañeros

00:11:42.164 --> 00:11:44.200
de noveno grado,
contra el desempate de admisiones

00:11:44.430 --> 00:11:45.798
para un subconjunto de candidatos

00:11:45.798 --> 00:11:48.700
a cualquiera de las nueve escuelas 
de examen de Chicago.

00:11:49.200 --> 00:11:51.898
Los candidatos a estas escuelas
están clasificados hasta la posición seis,

00:11:51.898 --> 00:11:54.500
mientras que las escuelas de examen
dan prioridad a sus candidatos

00:11:54.500 --> 00:11:57.350
usando un índice de composición común

00:11:57.350 --> 00:11:59.144
formado con base a un examen de admisión,

00:11:59.144 --> 00:12:02.400
los GPA y las notas estandarizadas
del séptimo grado.

00:12:02.900 --> 00:12:05.947
Este desempate compuesto 
es la variable candidata

00:12:05.947 --> 00:12:08.794
para un diseño de RD
que revela lo que pasa

00:12:08.794 --> 00:12:11.806
cuando se le ofrece un cupo
de una escuela de examen a un candidato.

00:12:12.350 --> 00:12:14.348
En la contienda de la escuela
de examen de Chicago,

00:12:14.348 --> 00:12:15.803
que en realidad es una aplicación

00:12:15.803 --> 00:12:18.960
del célebre algoritmo
de coincidencia de Gale y Shapley,

00:12:18.960 --> 00:12:22.500
los candidatos a las escuelas de examen
están seguros de que se les ofrecerá

00:12:22.700 --> 00:12:25.698
un cupo cuando sobrepasen al más bajo
en sus grupos de valores de corte

00:12:25.698 --> 00:12:27.697
de entre las escuelas de su rango.

00:12:27.697 --> 00:12:31.100
A este mínimo corte lo llamamos:
"punto de corte clasificatorio".

00:12:31.600 --> 00:12:34.783
Esta figura muestra el abrupto salto
en el logro de la media de los iguales

00:12:34.783 --> 00:12:36.932
para los candidatos a la escuela
de examen de Chicago

00:12:36.932 --> 00:12:39.431
que sobrepasen sus puntos
de corte clasificatorio.

00:12:39.431 --> 00:12:40.839
Este salto refleja
el hecho de que la mayoría

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

00:12:44.280 --> 00:12:45.720
y los candidatos que se inscriben

00:12:45.730 --> 00:12:48.418
en una de las preparatorias 
de inscripción selectiva de Chicago

00:12:48.418 --> 00:12:50.656
están seguros de tener un cupo
en un aula de noveno grado

00:12:50.656 --> 00:12:55.444
llena de otros compañeros precoces
porque solo los relativamente precoces

00:12:55.444 --> 00:12:56.798
lo logran.

00:12:56.798 --> 00:13:00.126
El incremento en el logro entre iguales
a través de las cantidades del punto

00:13:00.126 --> 00:13:02.659
de corte calificatorio equivale casi
a la mitad de la desviación estándar,

00:13:02.659 --> 00:13:04.200
un efecto muy grande,

00:13:04.200 --> 00:13:07.100
y, aun así, los iguales sobresalientes
a pesar de tener

00:13:07.400 --> 00:13:09.163
la oferta de un cupo
en una escuela de examen

00:13:09.163 --> 00:13:11.300
no parece que haga incrementar
el aprendizaje.

00:13:11.700 --> 00:13:15.700
Grafiquemos las notas de los candidatos
al ACT contra sus valores de desempate.

00:13:16.100 --> 00:13:18.748
Esta gráfica muestra que los candidatos
a la escuela de examen

00:13:18.748 --> 00:13:20.835
que superaron el punto
de corte clasificatorio

00:13:20.835 --> 00:13:23.700
se desempeñan peor
de forma acentuada en el ACT.

00:13:24.100 --> 00:13:25.400
¿Cuál es la explicación de esto?

00:13:25.700 --> 00:13:29.486
Hay que comentar sobre la VI
y la RD para desenredar las fuerzas

00:13:29.486 --> 00:13:33.157
detrás de este intrigante
e inesperado efecto negativo,

00:13:33.157 --> 00:13:35.400
pero primero, algo sobre la teoría IV.

00:13:36.138 --> 00:13:38.618
Un poco de LATE

00:13:40.016 --> 00:13:42.622
Guido Imbens y yo desarrollamos
herramientas teóricas

00:13:42.622 --> 00:13:44.509
para mejorar el entendimiento
de los economistas

00:13:44.509 --> 00:13:46.337
de las estrategias empíricas

00:13:46.337 --> 00:13:48.400
que involucran al VI y RD.

00:13:49.100 --> 00:13:51.800
El premio que compartimos
es un reconocimiento por este trabajo.

00:13:52.300 --> 00:13:55.146
Guido y yo coincidimos
únicamente un año en Harvard,

00:13:55.146 --> 00:13:58.286
donde ambos obtuvimos nuestros
primeros trabajos de posdoctorado.

00:13:58.286 --> 00:14:00.806
Le di la bienvenida a Guido
en Cambridge, Massachusetts,

00:14:00.806 --> 00:14:03.700
con un par
de variables instrumentales interesantes.

00:14:04.120 --> 00:14:06.102
Usé el instrumento
de selección por lotería

00:14:06.102 --> 00:14:07.500
en mi tesis de doctorado

00:14:07.800 --> 00:14:11.025
para estimar las consecuencias 
económicas a largo plazo

00:14:11.025 --> 00:14:12.831
de servir en las Fuerzas Armadas

00:14:12.831 --> 00:14:14.800
de los soldados
que fueron llamados a fila

00:14:14.800 --> 00:14:17.355
El instrumento de la selección
por lotería se basa en que los números

00:14:17.355 --> 00:14:20.200
de la lotería se asignan 
aleatoriamente a los cumpleaños

00:14:20.200 --> 00:14:23.200
determinados en el riesgo de conscripción
de la era de Vietnam.

00:14:23.500 --> 00:14:26.356
Aun así, la mayoría de los soldados
fueron voluntarios

00:14:26.356 --> 00:14:27.677
tal y como lo es hoy.

00:14:27.880 --> 00:14:29.592
El instrumento del trimestre de nacimiento

00:14:29.592 --> 00:14:32.107
se usa en mi artículo
de 1991 con Alan Krueger

00:14:32.107 --> 00:14:34.800
para estimar
los retornos económicos escolares.

00:14:34.800 --> 00:14:36.446
Este instrumento se basa en el hecho

00:14:36.446 --> 00:14:38.554
de que a los hombres nacidos
al principio del año

00:14:38.554 --> 00:14:40.388
se les permitía abandonar la preparatoria

00:14:40.388 --> 00:14:42.045
en su cumpleaños número dieciséis

00:14:42.045 --> 00:14:45.000
con menor escolaridad concluida
que aquellos que nacieron después.

00:14:45.300 --> 00:14:47.800
Guido y yo comenzamos a preguntarnos:

00:14:48.100 --> 00:14:50.800
"¿Qué es lo que realmente aprendemos
de la selección de idoneidad

00:14:50.800 --> 00:14:53.100
y los experimentos naturales
del trimestre de nacimiento?".

00:14:53.500 --> 00:14:56.800
Uno primer resultado en nuestra búsqueda
de un nuevo entendimiento de la VI

00:14:57.017 --> 00:14:59.650
fue la solución al problema
de sesgo de selección

00:14:59.650 --> 00:15:02.100
en un ECA con cumplimiento parcial.

00:15:02.700 --> 00:15:04.800
Incluso en un ensayo clínico aleatorizado,

00:15:05.100 --> 00:15:07.900
algunas de las personas asignadas
al tratamiento podría optar por salirse.

00:15:08.100 --> 00:15:10.637
Este hecho siempre ha hecho
que los ensayistas queden descontentos

00:15:10.637 --> 00:15:14.546
porque las decisiones para no participar
no se hacen aleatoriamente.

00:15:15.010 --> 00:15:16.930
Nuestro primer manuscrito juntos

00:15:16.930 --> 00:15:20.607
muestra que en un ensayo aleatorizado
con cumplimiento parcial

00:15:20.607 --> 00:15:21.958
se puede usar la VI

00:15:21.958 --> 00:15:24.334
para estimar el efecto del tratamiento
en los que han sido tratados,

00:15:24.334 --> 00:15:26.416
incluso cuando a algunos
se les ofrece tratamiento

00:15:26.416 --> 00:15:27.477
y lo rechazan.

00:15:27.477 --> 00:15:29.066
Esto funciona a pesar de que aquellos

00:15:29.066 --> 00:15:30.399
que cumplen con el tratamiento

00:15:30.399 --> 00:15:32.800
podrían ser un grupo muy selecto.

00:15:33.100 --> 00:15:35.500
Desafortunadamente para nosotros,
llegamos tarde a la fiesta.

00:15:36.000 --> 00:15:38.800
Poco tiempo después
de publicar nuestro primer escrito

00:15:38.800 --> 00:15:41.600
aprendimos sobre la contribución concisa
de Howard Bloom

00:15:41.600 --> 00:15:44.234
que incluye este resultado teórico.

00:15:44.234 --> 00:15:47.655
Notablemente, Bloom derivó esto
de los primeros principios

00:15:47.655 --> 00:15:49.826
sin hacer conexión con la VI.

00:15:50.200 --> 00:15:52.400
Entonces Guido y yo volvimos
a nuestro punto de partida

00:15:52.400 --> 00:15:54.600
Y unos meses después, tuvimos el LATE

00:15:54.800 --> 00:15:56.224
un teorema que muestra cómo estimar

00:15:56.224 --> 00:15:58.882
el promedio local del efecto tratamiento.

00:15:58.882 --> 00:16:01.600
El teorema LATE
generaliza el teorema de Bloom

00:16:01.600 --> 00:16:05.531
y establece la conexión entre
el cumplimiento y la VI.

00:16:06.100 --> 00:16:08.300
Manteniendo la analogía 
de los ensayos clínicos,

00:16:08.300 --> 00:16:11.697
si Zi indica si al sujeto i
se le ofrece tratamiento,

00:16:11.697 --> 00:16:13.362
esto se asigna aleatoriamente,

00:16:13.362 --> 00:16:16.983
y, también, si D1i indica el estatus
del tratamiento del sujeto i

00:16:16.983 --> 00:16:18.500
cuando se le ha asignado al tratamiento

00:16:18.500 --> 00:16:21.463
y si D0i indica el estatus 
del tratamiento del sujeto i

00:16:21.463 --> 00:16:22.883
cuando se asigne al control,

00:16:23.300 --> 00:16:24.878
usaré esta notación formal

00:16:24.878 --> 00:16:27.000
para dar una declaración clara
del resultado de LATE

00:16:27.300 --> 00:16:29.100
y luego daremos seguimiento con ejemplos.

00:16:29.600 --> 00:16:31.389
Una pieza clave
para la estructura del LATE,

00:16:31.389 --> 00:16:33.669
liderado por el estadístico Don Rubin,

00:16:33.669 --> 00:16:36.325
es el par de resultados potenciales.

00:16:36.325 --> 00:16:37.841
Como ya es costumbre,

00:16:37.841 --> 00:16:39.974
expreso los resultados potenciales
para el sujeto i

00:16:39.974 --> 00:16:41.900
en los estados con tratamiento
y sin tratamiento

00:16:42.100 --> 00:16:45.400
mediante Y1i y Y0i respectivamente.

00:16:45.900 --> 00:16:48.908
El resultado observado
es Y1i para el que está tratado

00:16:48.908 --> 00:16:51.200
y Y0i para los no tratados.

00:16:51.500 --> 00:16:53.963
Y1i menos Y0i

00:16:53.963 --> 00:16:56.856
es el efecto causal
del tratamiento en el sujeto i,

00:16:56.856 --> 00:16:58.744
pero esto nunca lo podemos ver.

00:16:58.744 --> 00:17:02.565
Por tanto, tratamos de estimar
algún tipo de efecto causal promedio.

00:17:02.565 --> 00:17:05.645
La estructura del LATE nos permite
hacer lo que hace ECA,

00:17:05.645 --> 00:17:07.503
donde algunos controles son tratados.

00:17:07.503 --> 00:17:08.629
El teorema dice

00:17:08.629 --> 00:17:10.478
que el efecto causal promedio
sobre las personas,

00:17:10.478 --> 00:17:12.355
cuyo estado de tratamiento puede cambiarse

00:17:12.355 --> 00:17:14.242
ofreciéndole el tratamiento,

00:17:14.242 --> 00:17:17.235
es la proporción de ITT de la diferencia
del control del tratamiento

00:17:17.235 --> 00:17:18.400
en las tasas de cumplimiento.

00:17:18.700 --> 00:17:21.400
Una declaración matemática
de este resultado aparece aquí,

00:17:21.800 --> 00:17:25.740
donde la letra griega delta
simboliza el efecto ITT

00:17:25.740 --> 00:17:28.533
y los símbolos griegos πi1 y πi0

00:17:28.533 --> 00:17:31.456
son tasas de cumplimiento
en el grupo asignado al tratamiento

00:17:31.456 --> 00:17:34.000
y el grupo asignado al control
respectivamente.

00:17:34.600 --> 00:17:36.241
La versión impresa de esta clase ahonda

00:17:36.241 --> 00:17:38.600
en la historia intelectual del LATE,

00:17:38.800 --> 00:17:41.400
resaltando las contribuciones clave
hechas con Rubin.

00:17:41.700 --> 00:17:45.100
Por ahora, me gustaría hacer concreto
el teorema del LATE para ti,

00:17:45.300 --> 00:17:47.849
compartiendo
una de mis aplicaciones favoritas de él.

00:17:52.700 --> 00:17:54.400
Explicaré la estructura del LATE

00:17:54.400 --> 00:17:56.801
a través de una pregunta de investigación
que me ha fascinado

00:17:56.801 --> 00:17:58.400
casi por dos décadas:

00:17:58.714 --> 00:17:59.969
¿Cuál es el efecto causal

00:17:59.969 --> 00:18:02.500
de la asistencia a una escuela chárter
sobre el aprendizaje?

00:18:02.500 --> 00:18:04.500
Las escuelas chárteres
son escuelas públicas

00:18:04.500 --> 00:18:05.896
que operan independientemente

00:18:05.896 --> 00:18:08.699
de los distritos de las escuelas públicas
tradicionales de Estados Unidos.

00:18:08.699 --> 00:18:11.910
La autonomía, el derecho de operar
una escuela pública;

00:18:11.910 --> 00:18:14.400
generalmente, se obtiene 
por tiempo limitado

00:18:14.600 --> 00:18:17.800
sujeta a la renovación, condicionada
por el buen desempeño de una escuela.

00:18:18.349 --> 00:18:20.246
Las escuelas autónomas
son libres de estructurar

00:18:20.246 --> 00:18:22.300
su currículum y su ambiente escolar.

00:18:22.300 --> 00:18:23.966
La diferencia más controversial

00:18:23.966 --> 00:18:26.400
entre las escuelas chárteres
y las públicas tradicionales

00:18:26.419 --> 00:18:28.368
es el hecho de que los maestros
y el personal que trabajan

00:18:28.368 --> 00:18:29.861
en las escuelas chárteres

00:18:29.861 --> 00:18:31.966
raramente pertenecen
a sindicatos laborales.

00:18:31.966 --> 00:18:35.114
Al contrario, la mayoría de los maestros
de las grandes escuelas públicas

00:18:35.114 --> 00:18:36.800
trabajan bajo contratos sindicales.

00:18:37.500 --> 00:18:41.025
El documental del 2010
"Esperando a Superman"

00:18:41.025 --> 00:18:44.346
muestra las escuelas que pertenecen
al programa el "Conocimiento es poder",

00:18:44.346 --> 00:18:45.348
PCEP.

00:18:45.348 --> 00:18:48.739
Estas escuelas son un emblema
de expectativas muy altas

00:18:48.739 --> 00:18:53.000
algunas veces también llamado el enfoque 
"sin excusas" de la escuela pública

00:18:53.400 --> 00:18:55.136
El modelo "sin excusas"

00:18:55.136 --> 00:18:57.859
presenta una jornada escolar larga
y un año escolar extendido

00:18:57.859 --> 00:18:59.473
contratación selectiva
de maestros y se enfoca

00:18:59.473 --> 00:19:02.404
en las competencias tradicionales 
de lectura y matemáticas.

00:19:03.147 --> 00:19:05.636
El debate estadounidense
sobre la reforma educativa

00:19:05.636 --> 00:19:08.199
a menudo se enfoca
sobre la brecha del desempeño,

00:19:08.199 --> 00:19:10.888
que es la clave de las grandes diferencias
entre las notas de examen

00:19:10.888 --> 00:19:12.601
por raza y grupo étnico.

00:19:12.601 --> 00:19:15.360
Debido a su enfoque 
en los estudiantes de las minorías,

00:19:15.360 --> 00:19:17.718
el PCEP es a menudo central en este debate

00:19:17.718 --> 00:19:19.506
con partidarios apuntando al hecho

00:19:19.506 --> 00:19:22.588
de que los estudiantes del PCEP
que no son blancos tienen

00:19:22.588 --> 00:19:24.400
mucho mejores notas
que los que no son blancos

00:19:24.400 --> 00:19:25.400
de escuelas cercanas.

00:19:25.400 --> 00:19:27.600
Por otro lado, los escépticos del PCEP

00:19:27.600 --> 00:19:29.816
sostienen que el éxito aparente del PCEP

00:19:29.816 --> 00:19:32.021
refleja el hecho 
de que el PCEP atrae a familias

00:19:32.021 --> 00:19:35.415
cuyos niños de todas maneras
tienen más probabilidad de triunfar.

00:19:35.415 --> 00:19:36.665
¿Quién tiene la razón?

00:19:37.155 --> 00:19:38.966
Como ya habrás podido suponer

00:19:38.966 --> 00:19:41.050
un ensayo aleatorizado puede ser decisivo

00:19:41.050 --> 00:19:43.100
en el debate
sobre las escuelas como las del PCEP.

00:19:43.800 --> 00:19:45.430
Sin embargo, como en los Premios Nobel,

00:19:45.430 --> 00:19:47.700
los cupos en el PCEP
no se asignan aleatoriamente.

00:19:48.100 --> 00:19:50.300
Bien, al menos, no totalmente.

00:19:50.583 --> 00:19:51.613
De hecho,

00:19:51.613 --> 00:19:54.905
las escuelas autónomas de Massachusetts
con más candidatos que cupos

00:19:54.905 --> 00:19:56.947
deben ofrecer sus cupos a través lotería.

00:19:57.300 --> 00:19:59.606
Parece ser un buen experimento natural.

00:20:00.200 --> 00:20:01.562
Hace un poco más de una década,

00:20:01.562 --> 00:20:03.700
mis colaboradores y yo, recolectamos datos

00:20:03.700 --> 00:20:05.502
de loterías de admisiones en PCEP

00:20:05.502 --> 00:20:09.300
sentando las bases
de dos estudios autónomos novedosos,

00:20:09.300 --> 00:20:11.800
el primero que usó loterías
para estudiar el PCEP.

00:20:12.300 --> 00:20:15.300
Nuestro análisis del PCEP
es una historia de la VI clásica

00:20:15.600 --> 00:20:18.300
porque muchos estudiantes a quienes
les ofrecieron un cupo en la lotería

00:20:18.600 --> 00:20:20.200
del PCEP no se presentaron en el otoño

00:20:20.390 --> 00:20:23.300
mientras que a unos pocos

00:20:23.300 --> 00:20:24.300
que no les ofrecieron cupo
lograron entrar.

00:20:24.300 --> 00:20:26.698
Este gráfico muestra las notas
de matemáticas de los candidatos

00:20:26.698 --> 00:20:27.698
de educación media del PCEP

00:20:27.698 --> 00:20:30.176
un año después de aplicar al PCEP.

00:20:30.176 --> 00:20:31.879
Las entradas encima de la línea

00:20:31.879 --> 00:20:34.190
muestran que los candidatos
a quienes se les ofreció un cupo

00:20:34.190 --> 00:20:37.083
tienen notas de matemáticas estandarizadas
cercanas a 0;

00:20:37.083 --> 00:20:39.100
o sea, cerca del promedio estatal.

00:20:39.300 --> 00:20:42.269
Como antes, estamos trabajando
con datos de notas estandarizadas

00:20:42.269 --> 00:20:45.200
con media 0 y desviación estándar 1.

00:20:45.500 --> 00:20:48.400
Puesto que los candidatos del PCEP
comienzan con notas de cuarto grado

00:20:48.400 --> 00:20:51.264
que están aproximadamente
a 0,3 desviaciones estándar

00:20:51.264 --> 00:20:53.127
debajo de la media estatal,

00:20:53.127 --> 00:20:56.112
el desempeño a nivel
del promedio estatal es impresionante.

00:20:56.586 --> 00:21:00.532
Al contrario, el promedio
de las notas de matemáticas

00:21:00.532 --> 00:21:03.355
entre los que no se les ofreció cupo
es aproximadamente -0,36 σ;

00:21:03.355 --> 00:21:06.900
o sea, 0,36 desviaciones estándar
por debajo de la media estatal,

00:21:07.100 --> 00:21:10.200
un resultado típico para los estudiantes
urbanos de Massachusetts.

00:21:10.700 --> 00:21:13.364
Como las ofertas de la lotería 
se asignan aleatoriamente,

00:21:13.364 --> 00:21:16.614
podemos decir con confianza
que el ofrecimiento de un cupo en el PCEP

00:21:16.614 --> 00:21:20.382
aumenta las notas de matemáticas
en un promedio de 0,36 σ,

00:21:20.382 --> 00:21:23.600
un efecto muy grande
que también es estadísticamente preciso.

00:21:23.900 --> 00:21:26.500
Podemos decir con confianza
que no es un hallazgo causal.

00:21:26.951 --> 00:21:29.623
¿Qué nos dice el efecto 
de una oferta de 0,36 σ

00:21:29.623 --> 00:21:33.000
sobre los efectos de entrar
en realidad en PCEP?

00:21:33.600 --> 00:21:35.903
Los métodos VI convierten
los efectos de las ofertas PCEP

00:21:35.903 --> 00:21:37.700
en efectos de asistencia a PCEP.

00:21:38.300 --> 00:21:39.799
Usaré un video breve

00:21:39.799 --> 00:21:42.928
de mi curso corto 
de Marginal Revolution University

00:21:42.928 --> 00:21:44.778
para revisar brevemente
los supuestos clave

00:21:44.778 --> 00:21:46.376
detrás de esta conversión.

00:21:46.679 --> 00:21:49.000
[Narrador] La VI describe
una reacción en cadena

00:21:49.500 --> 00:21:52.300
¿Por qué las ofertas afectan al logro?

00:21:52.300 --> 00:21:55.330
Porque probablemente ellas afectan
la asistencia a las escuelas chárter,

00:21:55.330 --> 00:21:58.112
y la asistencia a la escuela chárter
mejora las notas en matemáticas.

00:21:58.500 --> 00:22:02.548
El primer eslabón de la cadena,
llamado, primera etapa,

00:22:02.548 --> 00:22:05.800
es el efecto de la lotería
en la asistencia a la escuela chárter.

00:22:06.200 --> 00:22:08.434
La segunda etapa es la relación

00:22:08.434 --> 00:22:11.898
entre asistir a una escuela chárter
y una variable resultado,

00:22:11.898 --> 00:22:14.465
en este caso, 
las calificaciones en matemáticas.

00:22:14.465 --> 00:22:18.299
La variable instrumental,
o el instrumento, para resumir,

00:22:18.299 --> 00:22:21.800
es la variable que inicia
la reacción en cadena.

00:22:22.900 --> 00:22:25.737
El efecto del instrumento
sobre el resultado

00:22:25.737 --> 00:22:28.336
se llama forma reducida.

00:22:29.800 --> 00:22:33.200
Esta reacción en cadena puede ser
representada matemáticamente.

00:22:33.700 --> 00:22:38.157
Multiplicamos la primera etapa,
el efecto de ganar sobre la asistencia

00:22:38.157 --> 00:22:42.100
por la segunda etapa,
el efecto de la asistencia

00:22:42.300 --> 00:22:44.337
sobre las calificaciones escolares,
y obtenemos la forma reducida,

00:22:44.337 --> 00:22:47.200
el efecto de ganar la lotería
sobre las calificaciones.

00:22:48.500 --> 00:22:53.200
La forma reducida y la primera etapa
son observables y fáciles de calcular.

00:22:53.700 --> 00:22:56.706
Sin embargo, el efecto
de la asistencia en el logro

00:22:56.706 --> 00:22:58.600
no se observa directamente.

00:22:59.000 --> 00:23:02.100
Este es el efecto causal
que estamos tratando de determinar.

00:23:02.800 --> 00:23:05.600
Dados algunos supuestos importantes,
que discutiremos en breve,

00:23:05.600 --> 00:23:07.650
podemos hallar el efecto de la asistencia
a una escuela del PCEP,

00:23:07.650 --> 00:23:10.956
dividiendo la forma reducida
entre la primera etapa.

00:23:13.151 --> 00:23:15.100
[Joshua] La VI elimina
el sesgo de selección,

00:23:15.190 --> 00:23:16.925
pero, al igual que todas 
nuestras herramientas,

00:23:16.925 --> 00:23:19.138
la solución construida sobre
una serie de supuestos

00:23:19.138 --> 00:23:21.100
no deben darse por sentada.

00:23:21.600 --> 00:23:24.800
Primero, debe haber
una primera etapa sustancial,

00:23:25.100 --> 00:23:27.171
que es una variable instrumental,

00:23:27.171 --> 00:23:29.237
ganar o perder la lotería,

00:23:29.237 --> 00:23:32.654
que debe realmente cambiar la variable
cuyos efectos son los que nos interesan

00:23:32.654 --> 00:23:34.400
aquí, la asistencia a una escuela PCEP.

00:23:34.900 --> 00:23:38.087
En este caso, la primera etapa
no está en duda realmente.

00:23:38.087 --> 00:23:39.139
Ganar la lotería

00:23:39.139 --> 00:23:41.503
hace que la asistencia
a una escuela PCEP sea más probable.

00:23:42.100 --> 00:23:44.200
No todas las historias
la VI son como esta.

00:23:45.000 --> 00:23:48.333
Segundo, el instrumento tiene
que ser tan bueno como la asignación

00:23:48.333 --> 00:23:51.500
al azar; lo que significa que ganadores
y perdedores de la lotería

00:23:51.500 --> 00:23:52.500
tienen características similares.

00:23:52.500 --> 00:23:55.000
Ese es un supuesto de independencia.

00:23:55.400 --> 00:23:59.312
Por supuesto, las victorias de la lotería del PCEP
en verdad son asignadas al azar.

00:23:59.312 --> 00:24:01.755
Aun así, deberíamos verificar
el balance y confirmar

00:24:01.755 --> 00:24:03.303
que los ganadores y perdedores

00:24:03.303 --> 00:24:06.676
tengan un entorno familiar similar,
aptitudes similares, etc.

00:24:07.300 --> 00:24:10.300
En esencia, estamos verificando
que se garantice que la lotería del PCEP

00:24:10.600 --> 00:24:13.900
sean imparciales, sin grupos de aspirantes
sospechosamente más propensos a ganar.

00:24:14.800 --> 00:24:17.716
Finalmente, se requiere que el instrumento
cambie los resultados

00:24:17.716 --> 00:24:19.875
únicamente a través
de la variable de interés,

00:24:19.875 --> 00:24:21.750
en este caso, asistir
a una escuela del PCEP.

00:24:21.900 --> 00:24:24.800
Este supuesto se llama
restricción de exclusión.

00:24:27.200 --> 00:24:28.838
El efecto causal de la asistencia
a una escuela del PCEP

00:24:28.838 --> 00:24:30.100
puede ser por tanto escrito

00:24:30.100 --> 00:24:32.844
como la proporción del efecto
de las ofertas sobre las notas

00:24:32.844 --> 00:24:33.919
en el numerador

00:24:33.919 --> 00:24:36.131
sobre el efecto de las ofertas
en la inscripción a PCEP

00:24:36.131 --> 00:24:37.499
en el denominador.

00:24:37.499 --> 00:24:39.700
El numerador en esta fórmula VI;

00:24:39.700 --> 00:24:42.664
o sea, el efecto directo
del instrumento sobre los resultados

00:24:42.664 --> 00:24:43.828
tiene un nombre especial,

00:24:43.828 --> 00:24:46.510
se le llama forma reducida,

00:24:46.510 --> 00:24:48.663
el denominador es la primera etapa.

00:24:49.110 --> 00:24:51.706
La restricción de exclusión
es a menudo la parte más confusa,

00:24:51.706 --> 00:24:54.666
o la más controvertida,
de una historia VI.

00:24:54.983 --> 00:24:57.693
Aquí, la restricción de exclusión
equivale a declarar

00:24:57.693 --> 00:25:01.904
que el diferencial de 0,36 en la nota
entre los ganadores y los perdedores

00:25:01.904 --> 00:25:04.147
de la lotería es enteramente atribuible

00:25:04.147 --> 00:25:07.694
a la diferencia de la pérdida/ganancia
de 0,74 en la tasa de asistencia.

00:25:07.694 --> 00:25:09.179
Conectando los números

00:25:09.179 --> 00:25:13.207
el efecto de la asistencia a la escuela
del PCEP es de 0,48 σ,

00:25:13.207 --> 00:25:15.365
casi la mitad de la desviación estándar

00:25:15.365 --> 00:25:16.886
ganada en las notas de matemáticas,

00:25:16.886 --> 00:25:19.421
ese es
un efecto extraordinariamente grande.

00:25:19.421 --> 00:25:23.700
¿Quién se beneficia en extremo del PCEP?

00:25:24.000 --> 00:25:27.200
¿Todos los que aplican
al PCEP ven tales ganancias?

00:25:27.600 --> 00:25:29.400
El LATE responde a esta pregunta.

00:25:29.900 --> 00:25:33.465
La interpretación LATE 
de la estrategia empírica la VI de PCEP

00:25:33.465 --> 00:25:36.560
se clarifica por la historia bíblica
de la Pascua judía

00:25:36.560 --> 00:25:39.637
que explica que hay cuatro tipos de niños,

00:25:39.637 --> 00:25:41.900
cada uno con conductas características.

00:25:42.300 --> 00:25:44.811
Para dar seguimiento
a estos niños y sus conductas,

00:25:44.811 --> 00:25:47.121
les daré nombres aliterativos.

00:25:47.121 --> 00:25:50.857
Los candidatos como Álvaro,
mueren por entrar en una escuela del PCEP.

00:25:50.857 --> 00:25:53.004
Si Álvaro pierde la lotería PCEP,

00:25:53.004 --> 00:25:56.100
su madre de todas maneras encontrará
la forma de inscribirlo en el PCEP,

00:25:56.500 --> 00:25:58.377
tal vez volviendo a aplicar.

00:25:58.377 --> 00:26:01.102
Los candidatos como Camila
están felices de ir a una escuela del PCEP

00:26:01.102 --> 00:26:03.070
si ganan un cupo en la lotería,

00:26:03.070 --> 00:26:06.031
pero aceptarán estoicamente
el veredicto si pierden.

00:26:06.031 --> 00:26:08.896
Finalmente, a los candidatos como Normando

00:26:08.896 --> 00:26:12.287
les preocupa las largas jornadas
y el montón de tareas

00:26:13.290 --> 00:26:14.293
que tendrán en el PCEP.
Normando realmente no quiere ir

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.

00:26:17.781 --> 00:26:19.861
A Normando lo llamamos "nunca-lo-toma"

00:26:19.861 --> 00:26:22.100
por que gane o pierda, no va a ir
a la escuela del PCEP.

00:26:22.400 --> 00:26:24.352
En el otro extremo
del compromiso del PCEP,

00:26:24.352 --> 00:26:26.800
a Álvaro lo llamaremos "siempre-lo-toma".

00:26:27.100 --> 00:26:29.278
Él felizmente tomará el cupo
cuando se lo ofrezcan,

00:26:29.278 --> 00:26:32.533
mientras que su madre simplemente
encuentra alguna forma de lograrlo por él,

00:26:32.533 --> 00:26:34.180
aún y cuando él pierda.

00:26:34.180 --> 00:26:36.441
Para Álvaro y Normando

00:26:36.441 --> 00:26:40.200
la escuela preferida, el PCEP,

00:26:40.200 --> 00:26:41.200
tradicional,
no está afectada por la lotería.

00:26:41.200 --> 00:26:44.900
Camila es el tipo de candidato
que le da poder a la VI.

00:26:45.200 --> 00:26:48.481
El instrumento determina
su estatus de tratamiento.

00:26:48.481 --> 00:26:51.918
Las estrategias de la VI dependen
de los candidatos como Camila

00:26:51.918 --> 00:26:53.700
a quienes llamamos "cumplidores".

00:26:54.100 --> 00:26:56.606
Este término proviene
de los ensayos aleatorizados

00:26:56.606 --> 00:26:57.900
explicados con anterioridad.

00:26:58.500 --> 00:27:00.273
Como ya hemos discutido,

00:27:00.273 --> 00:27:04.700
muchos ensayos aleatorios aleatorizan 
solo la oportunidad de ser tratados,

00:27:04.900 --> 00:27:07.500
mientras que la decisión
de cumplir con el tratamiento

00:27:07.500 --> 00:27:10.100
permanece voluntaria y no es aleatoria.

00:27:10.700 --> 00:27:13.440
Los cumplidores del ECA son aquellos 
que optan por el tratamiento

00:27:13.440 --> 00:27:15.400
cuando se les hace
la oferta del tratamiento,

00:27:15.400 --> 00:27:16.750
pero no al revés.

00:27:16.750 --> 00:27:18.100
Con los instrumentos de lotería,

00:27:18.400 --> 00:27:21.351
el LATE es el efecto de la asistencia
a una escuela del PCEP sobre Camila

00:27:21.351 --> 00:27:23.200
y los otros cumplidores como ella,

00:27:23.200 --> 00:27:25.816
quienes se inscriben en el PCEP
y toman el tratamiento

00:27:25.816 --> 00:27:27.845
cuando se les ofrece
a través de la lotería,

00:27:27.845 --> 00:27:29.188
pero no al revés.

00:27:29.500 --> 00:27:31.399
Los métodos de la VI son poco informativos

00:27:31.399 --> 00:27:35.387
para quienes siempre lo toman como Álvaro
y los que nunca lo toman como Normando

00:27:35.387 --> 00:27:37.136
porque el instrumento no se relaciona

00:27:37.136 --> 00:27:39.000
con su estatus de tratamiento.

00:27:39.248 --> 00:27:42.000
¡Eh!, ¿yo dije que habían
cuatro tipos de niños?

00:27:42.500 --> 00:27:46.390
El cuarto tipo de niño en la teoría
de la VI se comporta perversamente.

00:27:46.390 --> 00:27:47.923
¡Siempre hay uno en cada familia!

00:27:48.400 --> 00:27:50.516
Estos niños desafiantes
se inscriben en el PCEP

00:27:50.516 --> 00:27:52.400
solo cuando pierden la lotería.

00:27:52.719 --> 00:27:54.102
De hecho, el teorema del LATE

00:27:54.102 --> 00:27:56.700
requiere que partamos de un supuesto
que es que haya pocos niños desafiantes,

00:27:57.000 --> 00:27:58.686
este parece ser una supuesto razonable

00:27:58.686 --> 00:28:00.372
para los instrumentos de lotería chárter,

00:28:00.372 --> 00:28:01.700
y tal vez hasta en la vida.

00:28:02.100 --> 00:28:03.770
Al teorema del LATE algunas veces es visto

00:28:03.770 --> 00:28:06.800
como limitante de la relevancia
de las estimaciones económicas

00:28:07.000 --> 00:28:09.900
porque se enfoca
en los grupos de cumplidores.

00:28:10.700 --> 00:28:12.337
Aun así, la población de cumplidores

00:28:12.337 --> 00:28:15.000
es un grupo del que nos gustaría aprender.

00:28:15.200 --> 00:28:16.468
En el ejemplo del PCEP,

00:28:16.468 --> 00:28:18.653
los cumplidores son niños
que probablemente son atraídos

00:28:18.653 --> 00:28:21.445
por el PCEP, donde la escuela se expande

00:28:21.445 --> 00:28:23.500
y ofrece cupos adicionales en la lotería.

00:28:24.100 --> 00:28:25.673
¿Qué tan relevante es esto?

00:28:25.673 --> 00:28:27.064
Hace algunos años,

00:28:27.064 --> 00:28:30.800
Massachusetts permitió que las pujantes
escuelas chárteres se expandieran.

00:28:30.850 --> 00:28:33.635
Un estudio reciente, realizado 
por algunos de mis compañeros

00:28:33.635 --> 00:28:34.866
de laboratorio, muestra
que las estimaciones del LATE,

00:28:34.866 --> 00:28:37.025
como el que acabamos
de calcular para el PCEP,

00:28:37.025 --> 00:28:38.571
predicen ganancias de aprendizaje

00:28:38.571 --> 00:28:40.870
en las escuelas creadas
a través de la expansión chárter.

00:28:41.675 --> 00:28:44.085
Cerrando la brecha del logro

00:28:45.800 --> 00:28:47.498
El LATE no solo es un teorema,

00:28:47.498 --> 00:28:49.000
es una estructura.

00:28:49.000 --> 00:28:52.800
La estructura del LATE puede usarse
para estimar la distribución entera

00:28:52.800 --> 00:28:54.900
de los resultados potenciales
de los cumplidores

00:28:55.300 --> 00:28:59.000
como si hubiésemos tenido un ensayo
aleatorizado para este grupo.

00:28:59.300 --> 00:29:01.050
Aunque la teoría detrás de este hecho

00:29:01.050 --> 00:29:02.800
es necesariamente técnica,

00:29:03.100 --> 00:29:06.635
su valor se aprecia fácilmente
en la práctica.

00:29:07.086 --> 00:29:10.337
Para ilustrar esto,
recordemos que el estudio del PCEP

00:29:10.337 --> 00:29:13.700
está motivado en parte por las diferencias
en las notas de las pruebas por raza.

00:29:14.300 --> 00:29:17.323
Veamos la distribución
de las calificaciones de cuarto grado

00:29:17.323 --> 00:29:18.871
separados por raza,

00:29:18.871 --> 00:29:21.679
para candidatos de Boston
a escuelas chárter de educación media.

00:29:21.679 --> 00:29:23.601
Los dos lados de esta figura

00:29:23.601 --> 00:29:27.564
muestran distribuciones para los
cumplidores con y sin tratamiento.

00:29:27.564 --> 00:29:31.634
A los cumplidores con tratamiento se les 
ofrece un cupo chárter en la lotería,

00:29:31.634 --> 00:29:34.820
mientras que a los cumplidores 
sin tratamiento no se les ofrece cupo.

00:29:34.820 --> 00:29:36.927
Ya que estas son notas de cuarto grado,

00:29:36.927 --> 00:29:39.769
mientras que la educación media 
empieza en el quinto o sexto grado,

00:29:39.769 --> 00:29:42.293
ambos lados de la figura son similares.

00:29:42.293 --> 00:29:45.712
Ambos lados muestran distribuciones
de notas para los candidatos negros

00:29:45.712 --> 00:29:46.917
desplazadas hacia la izquierda

00:29:46.917 --> 00:29:49.988
de las distribuciones
de notas que corresponden a los blancos.

00:29:50.321 --> 00:29:51.954
Para el octavo grado,

00:29:51.954 --> 00:29:55.779
los cumplidores con tratamiento han
terminado la escuela chárter en Boston,

00:29:55.779 --> 00:29:58.152
mientras que los cumplidores
sin tratamiento se han quedado

00:29:58.152 --> 00:29:59.630
en una escuela pública tradicional.

00:30:00.061 --> 00:30:02.380
Notablemente, el siguiente gráfico

00:30:02.380 --> 00:30:04.700
muestra que las distribuciones
de las notas de octavo grado

00:30:04.700 --> 00:30:06.716
de los negros
y blancos cumplidores con tratamiento

00:30:06.716 --> 00:30:08.500
no pueden distinguirse.

00:30:08.700 --> 00:30:12.400
Las escuelas medias chárter de Boston
cerraron la brecha del logro.

00:30:12.800 --> 00:30:14.149
Pero para los sin tratamiento,

00:30:14.149 --> 00:30:17.100
las distribuciones de las notas 
de negros y blancos permanecen distintas

00:30:17.100 --> 00:30:19.700
con los estudiantes negros
detrás de los blancos

00:30:19.700 --> 00:30:21.700
como estaban en cuarto grado.

00:30:21.860 --> 00:30:24.117
Las escuelas chárteres de Boston
cerraron la brecha del logro.

00:30:24.117 --> 00:30:26.164
porque aquellos que entran
en las escuelas chárter,

00:30:26.164 --> 00:30:27.379
los rezagados

00:30:27.379 --> 00:30:30.300
tienden a ganar lo más posible
de la inscripción chárter.

00:30:30.600 --> 00:30:34.000
Profundizo en este punto
en la versión escrita de esta charla.

00:30:34.900 --> 00:30:37.740
Efectos explicados
de la escuela de examen de Chicago

00:30:39.100 --> 00:30:40.180
¿Recuerdas el acertijo

00:30:40.180 --> 00:30:42.940
de los efectos negativos
de las escuelas de examen de Chicago?

00:30:43.000 --> 00:30:47.162
Terminaré la parte científica 
de mi charla usando la VI y la RD

00:30:47.162 --> 00:30:49.800
para explicar este hallazgo sorprendente.

00:30:50.300 --> 00:30:52.979
La solución a este acertijo
comienza con el hecho

00:30:52.979 --> 00:30:56.300
de que el razonamiento económico
se trata sobre las alternativas.

00:30:56.900 --> 00:31:00.000
Entonces, ¿cuál es la alternativa
a la educación en una escuela de examen?

00:31:00.500 --> 00:31:03.484
Para muchos candidatos
a las escuelas de examen de Chicago,

00:31:03.484 --> 00:31:07.400
la alternativa de no examen
es la escuela pública tradicional,

00:31:08.100 --> 00:31:11.250
pero muchos de los candidatos rechazados
de las escuelas de examen de Chicago

00:31:11.250 --> 00:31:12.986
se enlistan en una escuela chárter.

00:31:13.370 --> 00:31:14.796
Lo que ofrecen las escuelas de examen

00:31:14.796 --> 00:31:18.000
reduce la posibilidad
de asistencia a las escuelas chárteres.

00:31:18.500 --> 00:31:22.442
Específicamente, las escuelas de examen
desvían a los candidatos

00:31:22.442 --> 00:31:23.985
lejos de las preparatorias

00:31:23.985 --> 00:31:26.100
en la red Noble de las escuelas chárteres.

00:31:26.613 --> 00:31:29.525
Noble, con pedagogía parecida al PCEP,

00:31:29.525 --> 00:31:32.700
es uno de los proveedores
de chárter más visibles de Chicago.

00:31:33.200 --> 00:31:36.967
También, como PCEP, la evidencia
convincente de la efectividad de Noble

00:31:36.967 --> 00:31:38.647
viene de las loterías de admisiones.

00:31:39.300 --> 00:31:41.513
El eje de la X en este gráfico

00:31:41.513 --> 00:31:44.060
muestra los efectos
de la oferta de lotería

00:31:44.060 --> 00:31:45.900
sobre los años de inscrito en Noble.

00:31:45.900 --> 00:31:48.194
Esta es la primera etapa de Noble,

00:31:48.194 --> 00:31:50.758
para una VI que usa una variable ficticia,

00:31:50.758 --> 00:31:53.079
indicando las ofertas de lotería de Noble

00:31:53.079 --> 00:31:55.905
como instrumento
de inscripción en el Noble.

00:31:55.905 --> 00:31:58.881
Este gráfico tiene
una característica que lo distingue

00:31:58.881 --> 00:32:01.634
de un análisis del PCEP más simple.

00:32:01.634 --> 00:32:03.600
El gráfico muestras
los efectos del primer nivel

00:32:03.600 --> 00:32:05.439
para dos grupos.

00:32:05.439 --> 00:32:06.724
Uno para los candidatos de Noble

00:32:06.724 --> 00:32:11.267
que viven en los vecindarios
de más bajos ingresos de Chicago,

00:32:11.267 --> 00:32:12.737
el nivel 1, y uno
para los candidatos de Noble

00:32:12.737 --> 00:32:14.840
que viven en áreas de mayores ingresos,

00:32:14.840 --> 00:32:16.104
nivel 3.

00:32:16.104 --> 00:32:18.371
¿Recuerdas la reacción en cadena de la VI?

00:32:18.900 --> 00:32:20.263
Cada punto de este gráfico

00:32:20.263 --> 00:32:23.859
tiene coordenadas dadas
por la forma reducida de la primera etapa

00:32:23.859 --> 00:32:26.600
y eso implica una estimación de la VI.

00:32:26.900 --> 00:32:29.820
El efecto de la inscripción de Noble
sobe las notas del ACT

00:32:29.820 --> 00:32:32.497
es la proporción de la coordenada
de la forma reducida

00:32:32.500 --> 00:32:34.100
entre la coordenada de la primera etapa.

00:32:34.300 --> 00:32:37.087
Este gráfico muestras ambas proporciones

00:32:37.087 --> 00:32:40.666
Los resultados relevantes
para el nivel 1 son 0,35,

00:32:40.666 --> 00:32:44.000
mientras que para el nivel 3 tenemos 0,33;

00:32:44.000 --> 00:32:45.086
nada mal.

00:32:45.088 --> 00:32:47.504
Para los candidatos de Noble
de ambos niveles,

00:32:47.504 --> 00:32:50.100
estas primeras etapas
y las estimaciones de la forma reducida

00:32:50.100 --> 00:32:52.269
implican un efecto anual
de inscripción en Noble

00:32:52.269 --> 00:32:55.155
de una ganancia de un tercio
de la desviación estándar

00:32:55.155 --> 00:32:56.921
en las notas de matemáticas del ACT.

00:32:57.500 --> 00:32:59.087
Nota que también hay una línea

00:32:59.087 --> 00:33:02.000
que conecta dos de los estimados
de la VI en la figura.

00:33:02.500 --> 00:33:04.831
Ya que esta línea pasa
a través del origen,

00:33:04.831 --> 00:33:08.077
su pendiente, las diferencia en el eje Y
dividida por la diferencia en eje X,

00:33:08.077 --> 00:33:10.049
es aproximadamente igual
a las estimaciones de la VI;

00:33:10.049 --> 00:33:12.807
en este caso, la pendiente es de 0,34.

00:33:13.600 --> 00:33:16.793
El hecho de que la línea
pase a través de 0,0

00:33:16.793 --> 00:33:19.088
es importante por otra razón.

00:33:19.088 --> 00:33:23.461
Con esto, hemos corroborado
la restricción de exclusión.

00:33:23.461 --> 00:33:25.600
Específicamente,
la restricción de exclusión

00:33:25.600 --> 00:33:27.519
dice que dado un grupo

00:33:27.519 --> 00:33:31.435
para el cual las ofertas de Noble no se 
relacionan con la inscripción de Noble;

00:33:31.435 --> 00:33:33.100
lo que debemos esperar ver es

00:33:33.100 --> 00:33:36.045
un efecto 0 de la forma reducida
de estas ofertas

00:33:36.045 --> 00:33:38.501
hechas a los candidatos en ese grupo.

00:33:38.501 --> 00:33:42.737
¿Qué tan consistente es la evidencia
de que un Noble cause una ganancia

00:33:42.737 --> 00:33:45.745
de aprendizaje
del orden de 0,34 σ por año?

00:33:45.745 --> 00:33:47.324
En el siguiente gráfico,

00:33:47.324 --> 00:33:50.039
agregamos 12 punto más a los 2 originales.

00:33:50.500 --> 00:33:53.261
Los puntos rojos aquí muestran
la primera etapa y la forma reducida,

00:33:53.261 --> 00:33:57.056
los efectos de la oferta de Noble
para 12 grupos adicionales,

00:33:57.056 --> 00:33:59.291
dos niveles más y doce grupos definidos

00:33:59.291 --> 00:34:01.695
por características demográficas

00:34:01.695 --> 00:34:04.740
relacionadas con la raza, el sexo,
el ingreso familiar

00:34:04.740 --> 00:34:06.306
y las calificaciones estándar.

00:34:06.306 --> 00:34:08.191
Aunque no se ajusta perfectamente,

00:34:08.191 --> 00:34:12.100
estos puntos apiñados señalan una línea 
alrededor de pendiente 0,36 σ

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.

00:34:16.900 --> 00:34:18.445
Ahora te estarás preguntando,

00:34:18.445 --> 00:34:21.103
¿qué tienen que ver las estimaciones 
de la VI Noble en esta figura

00:34:21.103 --> 00:34:24.000
con las inscripciones
de las escuelas de examen?

00:34:24.300 --> 00:34:25.462
Aquí está la respuesta.

00:34:25.900 --> 00:34:29.500
La línea azul en este nuevo gráfico
muestra, como debemos esperar,

00:34:29.700 --> 00:34:32.332
que la exposición de la escuela
de examen salta

00:34:32.332 --> 00:34:35.173
para candidatos que franquean
sus puntos de corte clasificatorio.

00:34:35.173 --> 00:34:36.654
Al mismo tiempo,

00:34:36.654 --> 00:34:39.350
la línea roja muestra
que la inscripción escolar de Noble

00:34:39.350 --> 00:34:42.100
falla en el mismo punto.

00:34:42.500 --> 00:34:45.877
Este es el efecto de desviación
de las ofertas de las escuelas de examen

00:34:45.877 --> 00:34:47.700
en la inscripción de Noble.

00:34:48.100 --> 00:34:50.761
A muchos niños a quienes se les ofrece
un cupo en una escuela de examen

00:34:50.761 --> 00:34:54.583
prefieren ese cupo de la escuela
de examen a inscribirse en Noble.

00:34:54.583 --> 00:34:57.813
La IV nos da la oportunidad
de arriesgarnos

00:34:57.813 --> 00:34:59.806
con fuertes afirmaciones
sobre el mecanismo

00:34:59.806 --> 00:35:01.800
que está detrás del efecto causal.

00:35:01.969 --> 00:35:03.471
Aquí va una fuerte afirmación causal

00:35:03.471 --> 00:35:06.700
con relación al motivo por el cual
las escuelas de examen de Chicago

00:35:06.700 --> 00:35:07.700
reducen su desempeño.

00:35:07.700 --> 00:35:08.836
La fuerza primaria

00:35:08.836 --> 00:35:11.939
que dirige los efectos de los requisitos
de la escuela de examen

00:35:11.939 --> 00:35:14.764
de la forma reducida
en las notas del ACT, digo yo,

00:35:14.764 --> 00:35:18.853
es el efecto de las ofertas del colegio
de examen sobre la inscripción de Noble.

00:35:18.853 --> 00:35:20.585
Para apoyar esta afirmación, considera

00:35:20.585 --> 00:35:23.142
los puntos azules graficados aquí

00:35:23.142 --> 00:35:26.600
todos a la izquierda de 0
en el eje de las X.

00:35:27.000 --> 00:35:28.616
Estos puntos son negativos

00:35:28.616 --> 00:35:31.947
porque marcan el efecto de los requisitos
de las escuelas de examen

00:35:31.947 --> 00:35:34.105
en la inscripción de la escuela Noble

00:35:34.105 --> 00:35:36.200
para grupos de candidatos particulares.

00:35:36.805 --> 00:35:38.253
Ya hemos visto

00:35:38.253 --> 00:35:41.039
que a los candidatos de Noble
a quienes se les ofreció un cupo

00:35:41.039 --> 00:35:44.400
alcanzaro como resultado un gran aumento
en las notas de matemáticas del ACT.

00:35:45.000 --> 00:35:47.801
Ahora considera las ofertas
de las escuelas de examen

00:35:47.801 --> 00:35:49.900
como instrumento
para inscripción de Noble.

00:35:50.600 --> 00:35:53.200
Como siempre, la VI es
la reacción en cadena.

00:35:53.500 --> 00:35:56.584
Si los requisitos de la escuela de examen
reducen el tiempo en Noble

00:35:56.584 --> 00:35:58.403
a 0,37 años,

00:35:58.403 --> 00:36:00.297
y cada año de inscripción en Noble

00:36:00.297 --> 00:36:04.045
incrementa las notas
de matemáticas del ACT en 0,36 σ,

00:36:04.045 --> 00:36:05.972
debemos esperar que los efectos
de la forma reducida

00:36:05.972 --> 00:36:07.900
de los requisitos de la escuela de examen

00:36:08.200 --> 00:36:09.745
reduzcan las notas del ACT

00:36:09.745 --> 00:36:11.700
conforme al producto de estos dos números;

00:36:11.892 --> 00:36:14.600
o sea, 0,13 σ.

00:36:15.100 --> 00:36:16.767
Los efectos de los requisitos
de la forma reducida

00:36:16.767 --> 00:36:18.435
a la izquierda de la figura

00:36:18.435 --> 00:36:20.360
son en líneas generales
consistentes con esto.

00:36:20.900 --> 00:36:24.800
Ellos se apiñan más cerca
de -0.16 y no de -0,13,

00:36:25.000 --> 00:36:27.800
pero esa diferencia está dentro
de la varianza de la muestra,

00:36:27.800 --> 00:36:29.300
de las estimaciones subyacentes.

00:36:29.700 --> 00:36:31.400
La historia causal aquí

00:36:31.700 --> 00:36:35.100
postula la desviación
de las escuelas chárter

00:36:35.400 --> 00:36:38.112
como mecanismo
por el cual las ofertas de las escuelas

00:36:38.112 --> 00:36:39.400
de examen afecta el logro.

00:36:39.600 --> 00:36:42.000
En otras palabras,
es la inscripción en Noble

00:36:42.000 --> 00:36:44.700
lo que se presume que satisface
una restricción de exclusión

00:36:44.900 --> 00:36:47.227
cuando usamos las ofertas
de las escuelas de examen

00:36:47.227 --> 00:36:48.894
como variable instrumental.

00:36:48.894 --> 00:36:51.397
Como vimos anteriormente, lo importante

00:36:51.397 --> 00:36:55.302
es que la línea en este gráfico final,
con dos grupos de 14 puntos,

00:36:55.302 --> 00:36:56.900
corre a través del origen.

00:36:57.300 --> 00:37:00.200
Este hecho apoya
nuestra nueva restricción de exclusión.

00:37:00.800 --> 00:37:02.000
Para cualquier grupo de candidatos,

00:37:02.000 --> 00:37:03.365
para el cual las ofertas
de la escuela de examen

00:37:03.365 --> 00:37:06.200
tengan poco o ningún efecto
en la inscripción escolar de Noble,

00:37:06.400 --> 00:37:09.800
debemos también ver sin cambios
las notas del ACT.

00:37:10.000 --> 00:37:11.306
Al mismo tiempo,

00:37:11.306 --> 00:37:14.517
porque los puntos azules y rojos se apiñan
alrededor de la misma línea,

00:37:14.517 --> 00:37:17.210
las estimaciones de la VI de los efectos
de la inscripción en la escuela Noble

00:37:17.210 --> 00:37:21.413
generados por Noble y por las ofertas 
de la escuela de examen

00:37:21.413 --> 00:37:22.691
son prácticamente iguales.

00:37:23.200 --> 00:37:25.069
Espero que esta historia empírica

00:37:25.069 --> 00:37:28.167
te convenza del poder de la VI y la RD

00:37:28.167 --> 00:37:30.379
para generar conocimiento nuevo causal.

00:37:30.379 --> 00:37:32.191
Por décadas, he tenido
la suerte de trabajar

00:37:32.191 --> 00:37:35.300
en muchos problemas empíricos
igualmente fascinantes.

00:37:36.120 --> 00:37:39.747
La economía empírica se enseria

00:37:40.000 --> 00:37:42.577
He calculado las estimaciones de la VI
de la selección por lotería

00:37:42.577 --> 00:37:44.788
en mi tesis de doctorado de Princeton

00:37:44.788 --> 00:37:47.200
en un gran monstruo peludo de computadora,

00:37:47.400 --> 00:37:49.940
usando cintas de nueve pistas
y rentando espacio

00:37:49.940 --> 00:37:51.400
en un disco duro comunal.

00:37:51.800 --> 00:37:53.264
Los estudiantes de posgrado de Princeton

00:37:53.264 --> 00:37:55.415
aprendieron a montar 
y usar carretes de cinta

00:37:55.415 --> 00:37:57.300
del tamaño de un pastel de queso.

00:37:57.800 --> 00:38:01.700
Afortunadamente, el estudio empírico hoy
requiere menos mano de obra.

00:38:02.300 --> 00:38:05.100
¿Qué más ha mejorado
en la época moderna empírica?

00:38:05.700 --> 00:38:09.000
En un artículo del 2010,
Steve Pischke y yo creamos la frase

00:38:09.261 --> 00:38:10.800
"La revolución de credibilidad".

00:38:11.100 --> 00:38:13.450
Con esto, nos referimos
al cambio económico

00:38:13.450 --> 00:38:15.800
hacia las estrategias
empíricas transparentes

00:38:16.100 --> 00:38:18.500
aplicadas a preguntas concretas causales

00:38:18.700 --> 00:38:22.200
como las preguntas que David Card
ha estudiado tan convincentemente.

00:38:22.900 --> 00:38:24.882
La econometría de mis días de estudiante

00:38:24.882 --> 00:38:27.500
se enfocaba más en modelos
que en preguntas.

00:38:28.000 --> 00:38:31.463
El modelado tiene que ver
con la era que ya terminó,

00:38:31.463 --> 00:38:34.800
pero, desde entonces, los econometristas 
han encontrado mucho en qué contribuir.

00:38:35.100 --> 00:38:36.605
Guardaré mis listas personales

00:38:36.605 --> 00:38:39.439
de grandes éxitos y nuevos artistas

00:38:39.439 --> 00:38:41.469
para la versión escrita de esta clase.

00:38:41.469 --> 00:38:43.301
Terminaré aquí, diciendo

00:38:43.301 --> 00:38:45.706
que estoy orgulloso
de ser parte de esta empresa

00:38:45.706 --> 00:38:48.100
contemporánea de economía empírica

00:38:48.500 --> 00:38:50.884
y estoy agradecido, 
más allá de las palabras,

00:38:50.884 --> 00:38:53.561
por haber sido reconocido
como contribuyente a ella.

00:38:53.907 --> 00:38:56.085
En Princeton,
a finales de los años ochenta,

00:38:56.085 --> 00:38:58.269
mis compañeros de universidad
y yo nos reíamos

00:38:58.269 --> 00:39:00.000
leyendo el lamento de Ed Leamer

00:39:00.400 --> 00:39:04.400
sobre que ningún economista toma en serio
el trabajo empírico de otro economista.

00:39:05.000 --> 00:39:06.821
Esto ya no es cierto.

00:39:06.821 --> 00:39:11.150
El trabajo empírico hoy aspira
a contar historias causales convincentes.

00:39:11.150 --> 00:39:13.147
No es que cada esfuerzo tenga éxito

00:39:13.147 --> 00:39:14.508
ni mucho menos,

00:39:14.508 --> 00:39:18.114
Pero, como cualquier candidato a trabajar
en economía, te diría

00:39:18.114 --> 00:39:21.581
el trabajo empírico realizado con cuidado
y claramente explicado

00:39:21.581 --> 00:39:23.300
se toma muy en serio.

00:39:23.800 --> 00:39:26.623
Esa es la medida del éxito 
de nuestra empresa

00:39:27.364 --> 00:39:29.874
♪ (música) ♪

00:39:33.915 --> 00:39:35.924
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00:39:40.946 --> 00:39:42.516
revisa estos vínculos en la descripción,

00:39:42.516 --> 00:39:45.000
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00:39:46.069 --> 00:39:48.101
♪ (música) ♪