Evaluación de impacto social en proyectos de innovación vía stata

Evaluación de impacto social en proyectos de innovación vía stata

Métodos: Inferencia Causal, Aleatorización, Propensión de Coincidencia de Puntaje y Doble diferencia

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  • Autor(es)
  • Juan Mejía Trejo
En el mundo empresarial e industrial, el diseño e implementación de proyectos normalmente toma en cuenta el impacto económico, financiero y hasta el político o ambiental en la introducción de innovaciones. Sin embargo, en los primeros veinte años del siglo XXI, han sucedido diversos acontecimientos que han demostrado que la evaluación de impacto social en proyectos de innovación es de vital importancia. De hecho, en los tiempos de la nueva normalidad que se avizora como la era PosCOVID-19, esto toma particular relevancia dado que todas las políticas y acciones que emitan empresas y gobiernos, deberán contar con el aval necesario de una evaluación de impacto social a la introducción de innovaciones.Es por esta razón, que la presente obra está orientada a describir tanto a propios como ajenos al tema, lo qué es el impacto social, sus características, condiciones e implicaciones, los principales métodos utilizados para calcularla, que demanda que los recursos y acciones de innovación a diseñar e implementar, reflejen altos estándares de impacto social que fomenten el bienestar, particularmente en los países emergentes.Para lograrlo, esta obra está dividida en una colección de dos tomos, correspondiendo al Tomo I: Conceptos básicos así como la preparación, inferencia causal y contrafactuales que dan pauta a la descripción y aplicación de los métodos por aleatorización; propensión de coincidencia de puntaje (Propensity Score Matching) y doble diferencia describiéndose una variedad de ejemplos de proyectos de innovación. Se anexa al final, un breve manual de la configuración y manejo del software STATA.
  CÓMO CITAR

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    En el mundo empresarial e industrial, el diseño e implementación de proyectos normalmente toma en cuenta el impacto económico, financiero y hasta el político o ambiental en la introducción de innovaciones. Sin embargo, en los primeros veinte años del siglo XXI, han sucedido diversos acontecimientos que han demostrado que la evaluación de impacto social en proyectos de innovación es de vital importancia. De hecho, en los tiempos de la nueva normalidad que se avizora como la era PosCOVID-19, esto toma particular relevancia dado que todas las políticas y acciones que emitan empresas y gobiernos, deberán contar con el aval necesario de una evaluación de impacto social a la introducción de innovaciones.

    Es por esta razón, que la presente obra está orientada a describir tanto a propios como ajenos al tema, lo qué es el impacto social, sus características, condiciones e implicaciones, los principales métodos utilizados para calcularla, que demanda que los recursos y acciones de innovación a diseñar e implementar, reflejen altos estándares de impacto social que fomenten el bienestar, particularmente en los países emergentes.

    Para lograrlo, esta obra está dividida en una colección de dos tomos, correspondiendo al Tomo I: Conceptos básicos así como la preparación, inferencia causal y contrafactuales que dan pauta a la descripción y aplicación de los métodos por aleatorización; propensión de coincidencia de puntaje (Propensity Score Matching) y doble diferencia describiéndose una variedad de ejemplos de proyectos de innovación. Se anexa al final, un breve manual de la configuración y manejo del software STATA.

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    Introducción
    CAPÍTULO 1. Conceptos Básicos.
    CAPÍTULO 2. Preparación, Inferencia Causal y Contrafactuales
    CAPÍTULO 3. Aleatorización
    CAPÍTULO 4. Propensión de Coincidencia de Puntaje (Propensity Score Matching)
    CAPÍTULO 5. Doble Diferencia (DD. Double Difference)
    Anexo

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Formato impreso no está disponible
  • MAT029020 MATEMÁTICAS > Probabilidad y estadística > Analisis multivariable
  • 519.5 Ciencias naturales y matemáticas > Matemáticas > Probabilidades y matemática aplicada > Matemática Estadística
  • Matemáticas
  • Educación

Introducción
CAPÍTULO 1. Conceptos Básicos.
CAPÍTULO 2. Preparación, Inferencia Causal y Contrafactuales
CAPÍTULO 3. Aleatorización
CAPÍTULO 4. Propensión de Coincidencia de Puntaje (Propensity Score Matching)
CAPÍTULO 5. Doble Diferencia (DD. Double Difference)
Anexo

  1. Nombre
    • Juan Mejía Trejo

    • Académico de la Universidad de Guadalajara.

CUCEA - Centro Universitario de Ciencias Económico Administrativas

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