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Ayudant́ıa 1: ”Diferencias en diferencias”
Profesores: Francisco Gallego, Francisca de Iruarrizaga
Ayudantes: Ela Dı́az, Jacinta Diestre
18 de Agosto 2016
1 Parte teórica: Diferencias en diferencias.
Este estimador es el cambio esperado en el outcome entre el peŕıodo posterior y anterior al
tratamiento entre los tratados, menos el cambio esperado en este mismo peŕıodo para el grupo
de control.
Supuesto clave:
En ausencia del tratamiento, el outcome de interés tendŕıa tendencias paralelas entre el grupo de
tratamiento y control.
El estimador será
Y = b0 + b1Trat + b2Post + b3(TratPost) + v (1)
[E(Y |T = 1, Post = 1)−E(Y |T = 1, Post = 0)]−[E(Y |T = 0, Post = 1)−E(Y |T = 0, Post = 0)] =
[(b0 + b1 + b2 + b3)− (b0 − b1)]− [(b0 + b2)− b0] = b3
2 Parte emṕırica: Stata
Analizaremos el programa ”Oŕıgenes”. Este programa está dirigido a los individuos que pertenecen
a comunidades ind́ıgenas en las zonas rurales de algunas regiones de Chile (las cuales se eligieron
en base a la densidad poblacional étnica). Por facilidad, restringiremos nuestra muestra a la zona
rural de la Región IX (La Araucańıa), en donde, de acuerdo a la CASEN 2009, cerca del 60% de
la población es ind́ıgena (mayormente mapuche). Acá, nuestro grupo tratamiento serán los indi-
viduos pertenecientes a una comunidad ind́ıgena, mientras que los individuos que no pertenecen
corresponderán al grupo control.
1. Abra Stata y usando un do-file una las bases de datos de la encuesta CASEN entregadas
(1996-2009).
2. Creemos una variable que denote los grupos de tratamiento del programa. Para ello, gen-
eramos una variable dummy para el hecho de pertenecer a una etnia, que tome el valor de 1 en
el caso afirmativo y 0 si no. OJO: A la hora de creación de variables, siempre tener cuidado con
cambios en los valores de la variable en el tiempo.
3. Cree una variable que denote el timing del programa, es decir, una dummy que sea igual a
0 en años previos al programa y 1 en otro caso. (En nuestro modelo la variable Post.)
4. Estad́ısticas descriptivas: Examinemos diferencias en los ingresos del hogar PC, nivel de
pobreza y en la escolaridad entre los grupos definidos, antes y después del tratamiento. Es decir,
pueden haber diferencias demográficas independientes de la aplicación del programa.
Primero, vamos a analizar las estad́ısticas descriptivas utilizando el comando sum y luego re-
alizaremos un test de diferencia de medias para comprobar más formalmente si existen diferencias
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estad́ısticas (utilizando el comando ttest con la opción by). ¿Qué observa en las medias? ¿Qué
conclusiones puede hacer?
5. Obtenga el estimador dif-in-dif corriendo en Stata el modelo dado por:
Y = b0 + b1Trat + b2Post + b3(TratPost) + v (2)
Para ello, utilice como variable dependiente el logaritmo del ingreso per cápita de los jefes de hogar
y luego la escolaridad. Interprete los coeficientes y su significancia. Ahora, ¿qué pasaŕıa si solo
estiman las diferencias de medias dentro del grupo tratamiento?, ¿En qué dirección va el sesgo?.
De una interpretación económica.
6. Utilice como controles las variables sexo, estado civil, desempleo, número de integrantes en
el hogar. ¿Hay cambios en el coeficiente de inter es respecto al numeral anterior? ¿Qué implicaŕıan
diferencias significativas?
7. Supuesto de tendencias paralelas: Describa a qué se refiere, por qué es tan importante e
indique alguna forma de testearlo en Stata (por ejemplo, tome el periodo previo a la aplicación del
programa y haga el mismo ejercicio del numeral 5 entre 2 años distintos, como si hubiese habido
un programa placebo antes). ¿Qué significan los coeficientes? ¿Sospechaŕıa que no se cumple el
supuesto de tendencias paralelas entre los dos grupos? De los gráficos provistos a continuación,
¿cuál cree que se apega mejor al caso del ingreso? También grafique las medias.
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