Imbens G.W., Rubin D.B. (2015).
Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction.
Cambridge University Press
Metodi Didattici
Lezioni teoriche ed esercitazioni pratiche
Modalità di verifica apprendimento
La valutazione finale si basa sui risultati ottenuti in tre prove intermedie (un quiz e due progetti pratici) e nel colloquio finale.
Programma del corso
1) Introduzione all'approccio dei risultati potenziali
2) Disegno e analisi di studi sperimentali:
Metodi basati sulla randomizzazione; Uso del modello di regressione per la stima dell'effetto causale medio
3) Disegno e analisi di studi osservazionali:
a) Fase di disegno:
Ipotesi di assenza di confondimento e overlap
Ruolo del propensity score
L'uso di tecniche di subclassification, matching e di trimming per il valutare il bilanciamento delle covariate
b) Fase di analisi
Metodi di stima basati sul sul propensity score
Analisi di sensitività rispetto all'ipotesi di assenza di confondimento
Disegno e analisi di studi osservazionali con trattamenti non binari
4) Altri approcci al disegno e all’analisi di studi osservazionali:
Variabili Strumentali; Regression-discontinuity designs; difference-in-differences strategies; synthetic control methods
Le varie metodologie saranno presentate usando casi studio nell'ambito dell'economia pubblica, del lavoro, dell'educazione e dello sviluppo