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40 resultados
  1. MSC-P-001¿Cómo transformar una afirmación de marketing en una pregunta comprobable?Ciencia de la decisión↗
  2. MSC-P-002Correlación o causalidad: ¿qué permite afirmar realmente un análisis?Medición de marketing↗
  3. MSC-P-003¿Cómo expresar la incertidumbre de un resultado de marketing?Ciencia de la decisión↗
  4. MSC-P-004Significación o tamaño del efecto: ¿qué resultado debe interpretarse?Ciencia de la decisión↗
  5. MSC-P-005¿Cómo medir un constructo de marketing que no es directamente observable?Investigación de mercados↗
  6. MSC-P-006¿Cómo diseñar y validar una escala de medición?Investigación de mercados↗
  7. MSC-P-007Alfa u omega: ¿cómo evaluar la fiabilidad de una escala?Investigación de mercados↗
  8. MSC-P-009ACP, AFE o AFC: ¿qué método elegir?Investigación de mercados↗
  9. MSC-P-010¿Cuándo debe realizarse un experimento de marketing?Medición de marketing↗
  10. MSC-P-011¿Cómo diseñar una prueba A/B que estime realmente un efecto?Medición de marketing↗
  11. MSC-P-012¿Cuántas observaciones necesita un experimento?Ciencia de la decisión↗
  12. MSC-P-013¿Cómo medir el efecto incremental de una campaña con un grupo de control?Medición de marketing↗
  13. MSC-P-017¿Cómo detectar selección, contaminación y pérdida en un experimento?Medición de marketing↗
  14. MSC-P-018Regresión predictiva o causal: ¿qué se intenta estimar?Modelos de marketing↗
  15. MSC-P-019¿Cómo diagnosticar una regresión de marketing antes de interpretarla?Modelos de marketing↗
  16. MSC-P-022¿Cómo estimar la elasticidad-precio y su incertidumbre?Ciencia de precios↗
  17. MSC-P-026Logit vs Probit: ¿cómo elegir para una probabilidad de compra?Ciencia del cliente↗
  18. MSC-P-029¿Qué clientes presentan la mayor probabilidad de churn?Ciencia del cliente↗
  19. MSC-P-027TAM, UTAUT o UTAUT2: ¿qué marco usar para estudiar la aceptación tecnológica?Investigación de mercados↗
  20. MSC-H-001Medición y causalidad: ¿cómo establecer un efecto de marketing?Medición de marketing↗
  21. MSC-H-002Modelos de respuesta de marketing: forma, retardo y saturaciónModelos de marketing↗
  22. MSC-H-003Ciencia de precios: conectar precio, demanda y contribuciónCiencia de precios↗
  23. MSC-H-004Ciencia del cliente y elección: comportamiento, valor y heterogeneidadCiencia del cliente↗
  24. MSC-H-005Ciencia de la medición: construir indicadores válidosInvestigación de mercados↗
  25. MSC-H-006Métodos estadísticos de decisión: elegir, cuantificar, validarCiencia de la decisión↗
  26. MSC-P-008¿Cómo validar una escala de medición de marketing?Investigación de mercados↗
  27. MSC-P-014¿Cómo diseñar un experimento geográfico de marketing?Medición de marketing↗
  28. MSC-P-015¿Cómo estimar un efecto con diferencias en diferencias?Medición de marketing↗
  29. MSC-P-020¿Cómo tratar la endogeneidad del precio?Ciencia de precios↗
  30. MSC-P-021Efectos fijos o aleatorios: ¿qué modelo de panel elegir?Modelos de marketing↗
  31. MSC-P-023¿Cómo estimar una función de demanda?Ciencia de precios↗
  32. MSC-P-024¿Cómo simular un escenario precio-volumen-margen?Ciencia de precios↗
  33. MSC-P-028¿Cómo estimar la CLV con BG/NBD y Gamma-Gamma?Ciencia del cliente↗
  34. MSC-P-030¿Cómo analizar la retención con un modelo de supervivencia?Ciencia del cliente↗
  35. MSC-P-031¿Cómo construir una segmentación de clientes útil?Ciencia del cliente↗
  36. MSC-P-032¿Cómo probar la estabilidad de una segmentación?Ciencia del cliente↗
  37. MSC-P-033¿Cómo validar un pronóstico de marketing?Ciencia de la decisión↗
  38. MSC-P-034¿Cómo construir una simulación Monte Carlo para una decisión de marketing?Ciencia de la decisión↗
  39. MSC-P-035¿Cómo modelar saturación y adstock?Modelos de marketing↗
  40. MSC-P-039¿Qué prueba estadística elegir?Ciencia de la decisión↗
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FICHA DE MÉTODOMSC-P-015Experimentación y causalidad

¿Cómo estimar un efecto con diferencias en diferencias?

Diferencias en diferencias compara la evolución del grupo tratado con la del no tratado. La identificación depende de tendencias paralelas creíbles sin tratamiento.

Respuesta directa

Estimar un ATT para grupos y periodos cubiertos por el diseño.

Diferencias en diferencias compara la evolución del grupo tratado con la del no tratado. La identificación depende de tendencias paralelas creíbles sin tratamiento.

Modelo o resultadoDiD = (ȲT,post−ȲT,pre) − (ȲC,post−ȲC,pre)

Callaway & Sant’Anna, 2021Roth et al., 2023

ESTIMAND

Perfil de la estimación

Unidad de análisis
Unidad asignada × grupo × periodoTerminología científica controlada (EN)unit × group × period
Estimando exacto
ATT in a two-group, two-period design
Modelo o resultado
DiD = (ȲT,post−ȲT,pre) − (ȲC,post−ȲC,pre)

01—08

Marco de análisis verificable

  1. 01
    Pregunta

    ¿Cómo estimar un efecto con diferencias en diferencias?

  2. 02
    Estimando

    ATT in a two-group, two-period design · unit × group × period

  3. 03
    Datos

    unit_id · group · period · treatment_start · outcome

  4. 04
    Modelo o resultado

    DiD = (ȲT,post−ȲT,pre) − (ȲC,post−ȲC,pre)

  5. 05
    Cálculo declarado

    DiD = (ȲT,post−ȲT,pre) − (ȲC,post−ȲC,pre) → ATT in a two-group, two-period design

  6. 06
    Controles de incertidumbre

    Pre-trends · Anticipation · Use group-time ATT for staggered adoption · Clustered uncertainty

  7. 07
    Validación específica

    Comprobar datos, estabilidad de la estimación y límites de interpretación. Pre-trends · Anticipation · Use group-time ATT for staggered adoption · Clustered uncertainty

  8. 08
    Límites

    Demostrar tendencias paralelas futuras solo con datos previos.

Variables necesarias

  • unit_id
  • group
  • period
  • treatment_start
  • outcome

Controles · Terminología científica controlada (EN)

  • Pre-trends
  • Anticipation
  • Use group-time ATT for staggered adoption
  • Clustered uncertainty
Decisión posible

Estimar un ATT para grupos y periodos cubiertos por el diseño.

Decisión no sustentada

Demostrar tendencias paralelas futuras solo con datos previos.

Fuentes científicas

2 fuentes

  1. Callaway & Sant’Anna, 2021
  2. Roth et al., 2023

Dataset · Herramienta

Dataset · MSC-005Incrementalidad promocional→Herramienta · MSC-T02Calculadora DiD→

Conexiones metodológicas

Territorio principalMedición y causalidad: ¿cómo establecer un efecto de marketing?RequiereCorrelación o causalidad: ¿qué permite afirmar realmente un análisis?Comparar con¿Cómo diseñar un experimento geográfico de marketing?

Leer después

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