Synthetic Controls Flashcards
¿Cuándo y por qué puede ser una buena herramienta aplicar Synthetic Controls?
Se puede utilizar para escapar del B&A cuando tenés únicamente una unidad tratada. Antes, solo podías comparar el outcome de esa unidad previo y post tratamiento. Con esta metodología, podés utilizar D&D para establecer un impacto causal.
¿Cómo funciona el método de Synthetic Controls?
Básicamente, lo que se hace es crear una “donor pool” de individuos que nunca serán tratados que puedan tener características similares a la que sí será tratada (o fue tratada). Luego, el método crea una combinación lineal de estos individuos de control (es decir, les da un peso ponderado a cada uno) según qué tan parecidos son a la unidad tratada. Con esa combinación lineal se crea un nuevo individuo llamada el “Synthetic” individuo que es el contrafactual del individuo tratado.
La idea es que la tendencia pre-treatment del individuo tratado y del individuo sintético sean iguales (o similares) para luego estudiar si existe una diferencia en las tendencias post-treatment (lo que expondría un efecto causal).
→ ¿Cuál es el problema de Synthetic Controls?
→ ¿Cuáles son los tests de placebo?
→ ¿Cómo se realiza la inferencia?
→ El problema viene por el lado de la inferencia. Como tenés un solo individuo tratado, no podés hacer inferencia porque no tenés power en las estimaciones.
Entonces, se utilizan placebo tests para intentar darle solidez a la causalidad.
→ Tenés 3 placebo tests:
→→ Regiones: se simula una synthetic para todos los individuos por separado y se simula que vivieron el tratamiento. Idealmente, lo que querés es que el individuo verdaderamente tratado tenga una diferencia en las tendencias mucho más marcada (o que sea el único). Si no sucede esto, es dudoso que haya un efecto causal.
→→ In-Time: se simula que el tratamiento fue en otro momento del tiempo. Si vemos que las tendencias cambian en ese momento del tiempo, sería raro porque en realidad no sucedió nada, no hubo tratamiento.
→→ Leave-out Test: se estima el método sacando un individuo cada vez para mirar la consistencia de la estimación.
→ Se miran los efectos del placebo test por regiones y se los compara con el efecto en el verdadero individuo tratado. Mientras más unidades haya que tengan un efecto mayor a la verdadera, más p-valor tenés. Por lo que tu ideal es que ninguna esté por encima de la verdaderamente tratada.
