Incluye bibliografías.

1. Introducción ; 1.1. El impacto de las evaluaciones de impacto ; 1.2. Los pasos previos a la evaluación ; 1.3 Evaluación de proyectos vs. Evaluación de impacto ; 1.4. Estructura del libro -- Parte I: El problema de evaluación de impacto: 2. Definición de parámetros de impacto del tratamiento ; 3. Sesgo de selección -- Parte II: Experimentos sociales controlados y experimentos naturales: 4. Experimentos aleatorios (sociales) ; 4.1. Intervenciones a nivel individual vs. Conglomerados ; 4.2. El modelo de diferencias ; 4.3. El estimador de diferencias con regresores adicionales ; 4.4. El estimador de diferencias con efectos heterogéneos ; 4.5. El estimador de diferencias en el tiempo ; 4.6. Problemas potenciales de la aleatorización ; 4.7. Verificación de la aleatorización ; 4.8. Desventajas de los métodos experimentales ; 4.9. Implementación del modelo de diferencias en Stata ; 4.10. Conclusiones y ejemplos ; 5. Experimentos naturales o cuasi experimentos ; 5.1. El modelo de diferencias-en-diferencias ; 5.2. El estimador de diferencias-en-diferencias con regresores adicionales ; 5.3. El estimador de diferencias-en-diferencias para múltiples períodos ; 5.4. Diferencias-en-diferencias utilizando datos de corte transversal repetidos ; 5.5. Implementación del modelo de diferencias-en-diferencias en Stata ; 5.6. Conclusiones y ejemplos -- Parte III: Estudios no experimentales: 6. El método de emparejamiento ; 6.1. Probabilidad de participación ; 6.2. Soporte común ; 6.3. Selección de un algoritmo de emparejamiento ; 6.4. Calidad del emparejamiento ; 6.5. Errores estándar ; 6.6. Pruebas de falsificación ; 6.7. Implementación del método de emparejamiento en Stata ; 6.8. Conclusiones y ejemplos ; 7. Método de variables instrumentales ; 7.1. Definición de variable instrumental ; 7.2. Estimación por el método de variables instrumentales ; 7.3. Elección de los instrumentos ; 7.4. Evaluación de la variable instrumental ; 7.5. Problemas potenciales del estimador de variables instrumentales ; 7.6. Implementación empírica del estimador de variables instrumentales ; 7.7. Conclusiones y ejemplos ; 8. Método de regresión discontinua (RD) ; 8.1. El diseño de regresión discontinua nítida ; 8.2. El diseño de regresión discontinua borrosa (RDB) ; 8.3. Implementación empírica del estimador de RD ; 8.4. Implementación del diseño RD en Stata ; 8.5. Conclusiones y ejemplos ; 9. Funciones de control ; 9.1. Estimación del modelo ; 9.2. Implementación del modelo de funciones de control en Stata ; 9.3. Conclusiones y ejemplos ; 10. Estimación de modelos estructurales , 10.1. El modelo estructural y la forma reducida del modelo ; 10.2. Métodos de estimación ; 10.3. Modelos estructurales dinámicos ; 10.4. Conclusiones y ejemplos ; 11. Duración de la exposición al tratamiento ; 11.1. Efectos de la duración de exposición al tratamiento con respecto al grupo de no participantes ; 11.2. Análisis de intensidad: comparando individuos tratados según la duración de exposición al programa ; 11.3. Conclusiones y ejemplos ; 12. Conclusiones ; 13. Anexos ; Anexo 1: estimación de mínimos cuadrados ordinarios ; Anexo 2: el estimador de meo es insesgado ; Anexo 3: estimador del impacto del programa por meo en el modelo de diferencias ; Anexo 4: estimación de variables binarias: probabilidad lineal, logit y probit : Anexo 5: traducción y explicación de una salida de Stata