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El estudio, que ha sido aceptado para ser publicado en la revista Stata Journal, busca acercar una herramienta econométrica a un público mucho más amplio y servir como una introducción completa y comprensiva para los cientistas sociales que trabajan con métodos cuantitativos de evaluación de impacto.

En el ámbito de la evaluación de políticas públicas y la investigación económica, es crucial entender cómo ciertos eventos o políticas afectan a diferentes regiones o grupos de personas. Para ello, uno de los enfoques más innovadores y útiles es el método de control sintético que permite a los investigadores realizar evaluaciones de impacto al comparar lo que realmente sucedió con lo que podría haber sucedido en ausencia del evento o la política evaluada.

El "control sintético" se crea como una combinación ponderada de otras regiones o grupos que no fueron afectados por el evento, imitando lo más fielmente posible las características de la región o grupo tratado antes del evento. De esta manera, se puede estimar el impacto causal de la intervención comparando la evolución real con la evolución hipotética del control sintético.

Diferencias en diferencias sintéticas: un enfoque mejorado

El estudio de Clarke y Pailañir se enfoca en el método de diferencias en diferencias sintéticas, que combina las fortalezas del control sintético con las del método tradicional de diferencias en diferencias. Este último compara los cambios en los resultados antes y después de un evento entre un grupo tratado y un grupo de control. La versión sintética mejora esta comparación al construir de un grupo de control más preciso mediante una combinación de unidades no tratadas, por lo tanto, logra una estimación más robusta del efecto del evento o la política.

Estos métodos son herramientas poderosas para los investigadores, pues permiten obtener conclusiones más precisas y confiables sobre los efectos de las intervenciones en la sociedad. En definitiva, por medio de esta investigación se logra llevar una herramienta a un público objetivo más grande, sobre todo, debido a la importancia del lenguaje computacional Stata para trabajos cuantitativos en las ciencias sociales.

Por último, una parte crucial del proyecto, además de la publicación, fue la generación de una librería computacional gratuita y de código abierto que permite la estimación e inferencia estadística con diferencias-en-diferencias sintéticas, así como la creación de visualizaciones gráficas.