Efecto del tratamiento promedio local
En econometría y campos empíricos relacionados, el efecto de tratamiento promedio local ( LATE ), también conocido como efecto causal promedio del cumplidor (CACE), es el efecto de un tratamiento para sujetos que cumplen con el tratamiento experimental asignado a su grupo de muestra. No debe confundirse con el efecto promedio del tratamiento (ATE), que incluye a los que cumplen y a los que no cumplen juntos. El cumplimiento se refiere a la respuesta del sujeto humano a una condición de tratamiento experimental propuesta. De manera similar al ATE, el LATE se calcula pero no incluye a las partes que no cumplen. Si el objetivo es evaluar el efecto de un tratamiento en sujetos ideales y obedientes, el valor LATE dará una estimación más precisa. Sin embargo, puede carecer de validez externa al ignorar el efecto del incumplimiento que probablemente ocurra en la implementación de un método de tratamiento en el mundo real. El LATE puede estimarse mediante una relación entre el efecto estimado de intención de tratar y la proporción estimada de cumplidores, o alternativamente mediante un estimador de variable instrumental .
El LATE fue introducido por primera vez en la literatura de econometría por Guido W. Imbens y Joshua D. Angrist en 1994, quienes compartieron la mitad del Premio Nobel de Ciencias Económicas de 2021 . [1] [2] Como lo resume el Comité Nobel, el marco LATE "alteró significativamente la forma en que los investigadores abordan las preguntas empíricas utilizando datos generados a partir de experimentos naturales o experimentos aleatorios con cumplimiento incompleto del tratamiento asignado. En esencia, la interpretación LATE aclara qué se puede y qué no se puede aprender de tales experimentos." [2]
El fenómeno de los sujetos no cumplidores (pacientes) también es conocido en la investigación médica . [3] En la literatura sobre bioestadística, Baker y Lindeman (1994) desarrollaron de forma independiente el método LATE para un resultado binario con el diseño de disponibilidad pareada y el supuesto clave de monotonicidad. [4] Baker, Kramer, Lindeman (2016) resumieron la historia de su desarrollo. [5] Varios artículos consideran que tanto Imbens y Angrist (1994) como Baker y Lindeman (1994) son fundamentales. [6] [7] [8] [9]
Se utiliza la terminología típica del modelo causal de Rubin para medir el LATE, con unidades indexadas y un indicador de tratamiento binario, para la unidad . El término se utiliza para indicar el resultado potencial de la unidad bajo tratamiento .
En un experimento ideal, todos los sujetos asignados al tratamiento cumplirán con el tratamiento, mientras que los asignados al control permanecerán sin tratamiento. En realidad, sin embargo, la tasa de cumplimiento suele ser imperfecta, lo que impide a los investigadores identificar el ATE. En tales casos, estimar el LATE se convierte en la opción más factible. El LATE es el efecto promedio del tratamiento entre un subconjunto específico de sujetos, que en este caso serían los cumplidores.