Esta guía te lleva paso a paso desde los datos crudos hasta el párrafo de resultados que vas a defender ante un jurado o un revisor.
Un recorrido metodológico riguroso y práctico para tus investigaciones.
Aprende a distinguir científicamente una simple correlación de un efecto causal robusto para tus hipótesis.
Descarga, une y limpia datos complejos de fuentes oficiales como ENAHO del INEI y el Banco Mundial.
Domina regresión simple y múltiple, errores robustos y agrupados, logit, probit y datos de panel (efectos fijos y aleatorios).
Implementa modelos ARIMA, VAR y análisis de cointegración con precisión analítica paso a paso.
Aplica diferencias en diferencias, variables instrumentales, regresión discontinua y PSM (Propensity Score Matching).
Aprende a redactar tus resultados para tu tesis o para un artículo científico.
Páginas reales del PDF que recibes.
El índice: 15 capítulos en 5 partes.
Cada capítulo abre con un caso real.
Capturas reales de Stata, explicadas línea por línea.
El error típico del tesista y cómo evitarlo.
Índice detallado estructurado en 5 partes prácticas y apéndices.
Cap. 1 ¿Por qué tu regresión miente? Correlación y causalidad · Cap. 2 Tus datos listos en Stata en una tarde: de la ENAHO y el Banco Mundial a una base limpia · Cap. 3 Prueba de hipótesis e intervalos de confianza: la estadística que tu investigación necesita.
Cap. 4 Regresión lineal simple paso a paso · Cap. 5 Regresión lineal múltiple y el sesgo de variable omitida · Cap. 6 Cómo interpretar una regresión sin pánico · Cap. 7 Supuestos de la regresión: heterocedasticidad, multicolinealidad y autocorrelación · Cap. 8 Regresión logística: modelos logit y probit.
Cap. 9 Datos de panel: efectos fijos vs. aleatorios y test de Hausman · Cap. 10 Series de tiempo y modelo ARIMA paso a paso · Cap. 11 Pronósticos con modelos VAR y cointegración.
Cap. 12 Diferencias en diferencias · Cap. 13 Variables instrumentales · Cap. 14 Regresión discontinua y propensity score matching.
Cap. 15 Cómo redactar los resultados de tu tesis o artículo científico.
A. Equivalencias Stata · Python · R · EViews · B. Bases de datos del libro.
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Se usan comandos estándar de Stata; los do-files reproducen cada resultado del libro.
No. El libro empieza por la diferencia entre correlación y causalidad y avanza paso a paso hasta la evaluación de impacto.
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