Diseño de Regresión Discontinua

Diseño de Regresión Discontinua: Programa de Certificación

El Diseño de Regresión Discontinua programa de certificación ofrece una formación integral en uno de los métodos cuasi-experimentales más rigurosos para la inferencia causal. Este curso está dirigido a investigadores, analistas de datos, economistas aplicados y estudiantes de posgrado que necesitan estimar efectos causales cuando la asignación aleatoria no es viable. A lo largo del programa, los participantes dominarán desde los fundamentos del supuesto de continuidad hasta la implementación práctica en R, Stata y Python. El resultado principal es la capacidad de diseñar, estimar y validar estudios de regresión discontinua con estándares académicos y profesionales exigentes.

El programa avanza de manera progresiva, comenzando con el problema de la inferencia causal y el papel de la variable de asignación, para luego explorar las variantes nítida y difusa, la estimación local con regresión polinomial y la elección de ancho de banda. Se dedica especial atención a la validación interna mediante pruebas de continuidad de covariables y densidad, así como a extensiones avanzadas como RDD con datos de panel, múltiples umbrales y RDD espacial. Las lecciones combinan rigor teórico con ejercicios prácticos en los tres lenguajes de programación más utilizados en la disciplina. Este enfoque resulta especialmente pertinente hoy, cuando la credibilidad de la evidencia causal es un requisito central en economía, ciencias políticas, epidemiología y políticas públicas.

¿Qué es el Diseño de Regresión Discontinua?

El diseño de regresión discontinua (RDD) es un método cuasi-experimental que permite estimar efectos causales cuando la asignación a un tratamiento se determina por el valor de una variable de asignación en relación con un umbral preestablecido. Su lógica fundamental es que las unidades justo por debajo y justo por encima del umbral son comparables, de modo que cualquier diferencia en el resultado puede atribuirse al tratamiento. El supuesto de continuidad es el pilar conceptual que garantiza esta comparabilidad, y su validación constituye una parte esencial del análisis. Este diseño se distingue por su capacidad de explotar reglas institucionales, administrativas o naturales para generar evidencia creíble sin necesidad de experimentos aleatorios.

En la actualidad, el RDD se ha convertido en una herramienta estándar en la evaluación de políticas públicas, programas educativos, intervenciones de salud y estudios de desarrollo económico. Su relevancia ha crecido con la disponibilidad de datos administrativos de alta resolución y el desarrollo de métodos de estimación local más robustos, como la regresión polinomial con anchos de banda óptimos. Revistas académicas de primer nivel exigen cada vez más pruebas de validez interna, como las pruebas de densidad de McCrary y los chequeos de continuidad de covariables, lo que ha elevado el estándar metodológico en las ciencias sociales. Además, la integración del RDD con variables instrumentales, datos de panel y extensiones espaciales amplía continuamente sus aplicaciones.

Dominar el diseño de regresión discontinua construye un conjunto de habilidades analíticas que combinan teoría estadística, programación computacional y pensamiento crítico sobre identificación causal. Quienes adquieren estas competencias pueden diseñar evaluaciones de impacto rigurosas, interpretar críticamente estudios existentes y asesorar decisiones basadas en evidencia en el sector público, privado y académico. El conocimiento de este método permite distinguir entre correlación y causalidad, una capacidad cada vez más valorada en un entorno saturado de datos. Para profesionales que trabajan con políticas públicas, economía aplicada o investigación de mercados, el RDD ofrece un marco sólido para generar conclusiones accionables y defendibles.