Horario: 8:00 a 12:00
Costo: $ 7.800
Inscripción aquí
¿Por qué es importante este curso para académicos?
Los experimentos aleatorizados ofrecen a los investigadores la capacidad de proporcionar respuestas claras y simples a preguntas enfocadas sobre teoría y explicación. Este curso ayuda a los académicos a crear sus propios experimentos
aleatorizados y a evaluar los diseños y resultados de los experimentos realizados por otros. Los experimentos aleatorizados desempeñan un papel importante en el desarrollo de la teoría social, política y económica porque permiten a los investigadores concentrarse en implicaciones observables específicas de la teoría de maneras claras. Por ejemplo, los resultados de un experimento aleatorizado rara vez reciben críticas porque un investigador no "controló" algo o no utilizó alguna técnica estadística sofisticada.
¿Por qué es importante para el mercado laboral?
Los experimentos aleatorizados ofrecen a las organizaciones la capacidad de aprender de manera rápida y clara si una táctica dada tuvo el efecto que los desarrolladores de esa táctica desean. Un número creciente de agencias gubernamentales utiliza experimentos aleatorizados a medida que buscan basar las políticas públicas en evidencia sobre lo que funciona y lo que no. Y los experimentos aleatorizados juegan un papel central en el desarrollo de estrategias y tácticas para mejores sitios web, campañas de comunicación (incluida la recaudación de fondos para organizaciones sin fines de lucro y actores políticos, así como gobiernos) y otras aplicaciones de tecnología que buscan ayudar a las personas a vivir mejores vidas (o ayudar a las organizaciones a trabajar mejor). Por ejemplo, los sitios web a menudo incluyen "pruebas A/B" como un componente clave de su desarrollo --- una prueba "A/B" es un experimento aleatorizado que compara dos versiones de un sitio web entre sí para ver si una u otra versión tiene un mejor efecto en los usuarios. En el espacio sin fines de lucro, un experimento aleatorizado que ha sido pre-registrado públicamente protege los resultados de críticas basadas en la política o ideología ya que (a) los resultados surgen de la aleatorización objetiva en lugar de elecciones políticas específicas y (b) el plan de análisis se publica antes de que se conozcan los resultados del estudio (véase el proceso de proyecto de la Oficina de Ciencias de Evaluación del gobierno de EE.UU. Por ejemplo: https://oes.gsa.gov/projectprocess/).
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Instructor
Jake Bowers es profesor en los departamentos de Ciencia Política y Estadística de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, Estados Unidos. Del 2015 al 2020 y comenzando nuevamente en el 2022 ha trabajado con la Oficina de Ciencias de Evaluación en la Administración de Servicios Generales del Gobierno Federal de Estados Unidos. Durante el año 2015 este grupo se denominó Equipo de Política Social y de Comportamiento de la Casa Blanca.
De 2019 a 2021, fue científico senior en The Policy Lab y trabajó coordinando RCT y proyectos relacionados con COVID.
Ha estado trabajando en proyectos en la intersección de las ciencias sociales y del comportamiento y las políticas públicas como investigador asociado y miembro del Centro de Estudios Avanzados en Ciencias Sociales y del Comportamiento, como el laboratorio de Inferencia Causal para el Impacto Social. De 2018 a 2022 fue Director de Métodos de la red Evidencia en Gobernanza y Política (EGAP).