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dc.contributor.authorDip, Juan Antonio
dc.date.accessioned2019-10-04T07:23:51Z
dc.date.available2019-10-04T07:23:51Z
dc.date.created2019
dc.date.issued2019-10-04
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10630/18521
dc.description.abstractLas evaluaciones de impacto pretenden responder un tipo particular de pregunta: ¿Cuál es el impacto (o efecto causal) de un programa en un resultado de interés? Para estimar dicho efecto, cualquier método de evaluación de impacto elegido debe estimar el llamado contrafactual, es decir, cuál habría sido el resultado de los participantes del programa si no hubieran participado en el mismo. El propensity score matching (PSM) es una técnica que permite reconstruir contrafactuales usando datos observacionales (Rosenbaum y Rubin, 1983) y cumple un rol importante cuando la asignación al tratamiento no es aleatoria, ayudando a lidiar con el sesgo de selección. En esta presentación se explica en detalle el PSM, y se muestra su aplicación al estimar el efecto de asistir a la educación inicial o infantil sobre los resultados en la prueba de matemática TERCE 2013 para el caso de Argentina.en_US
dc.description.sponsorshipUniversidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Techen_US
dc.language.isospaen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectEducación infantilen_US
dc.subjectMatemáticas - Estudio y enseñanzaen_US
dc.subject.otherPropensity Score Matchingen_US
dc.subject.otherEvaluación de Impactoen_US
dc.subject.otherTERCEen_US
dc.subject.otherEducación Inicial.en_US
dc.titlePropensity Score Matching en evaluaciones de impacto: Efecto de la educación infantil sobre el rendimiento en matemáticas.en_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten_US
dc.relation.eventdate22 de enero de 2019en_US


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