Diseñaré y analizaré tests A/B y estudios de inferencia causal

Diseño y evaluación de tests A/B, experimentos, estudios causales observacionales y evaluaciones de impacto. Puedo ayudar a definir la pregunta causal, seleccionar un método adecuado, realizar el análisis, evaluar los supuestos y traducir los hallazgos en recomendaciones prácticas.

Elige Basic para revisión experta de un plan de experimento o análisis causal, Standard para diseñar o analizar un test A/B, y Premium para un análisis completo de inferencia causal. Contáctame antes de ordenar si tu proyecto involucra múltiples conjuntos de datos, resultados o preguntas de investigación.

Sí, por favor contáctame antes de ordenar Standard o Premium. Revisaré tu objetivo, conjunto de datos, entregables esperados y plazo para confirmar que el paquete seleccionado se ajuste a tu proyecto.

Datos listos para análisis son estructurados, documentados y contienen las variables de tratamiento, resultado, confusor, tiempo e identificador necesarias para el análisis. El conjunto de datos no debe tener problemas importantes de calidad, formato o datos faltantes sin resolver.

Incluye validación básica de datos y preparación limitada. Limpieza extensa, integración de bases de datos, enlace de registros, ingeniería de características o combinar múltiples fuentes de datos requiere una oferta personalizada.

Sí. El tratamiento puede ser binario, multinivel o continuo, incluyendo experimentos A/B/n, niveles de dosis, intensidad de exposición o duración. El alcance estándar cubre una pregunta causal principal y un resultado principal.

Dependiendo del diseño del estudio y los supuestos, puedo usar métodos de propensity-score, ponderación por probabilidad inversa, scores de propensión generalizados, estimación doblemente robusta, diferencia en diferencias, variables instrumentales, ajuste por regresión o estimación causal asistida por machine-learning.

Ningún analista ético puede garantizar significancia estadística o una conclusión preferida. Garantizo un análisis riguroso, transparente, con diagnósticos adecuados, supuestos y limitaciones claramente expresados, y una interpretación objetiva de la evidencia.

Una revisión cubre correcciones o aclaraciones razonables basadas en la pregunta, conjunto de datos y metodología originalmente aprobados. Datos nuevos, resultados, especificaciones o preguntas de investigación constituyen trabajo adicional.

Proyectos que involucren múltiples preguntas causales, conjuntos de datos, resultados principales, preprocesamiento extenso, estrategias analíticas alternativas o más de 20 horas de trabajo recibirán una oferta personalizada con entregables, precios y hitos claramente definidos.