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Difference-in-Differences (DiD): how to measure impacts when there are no experiments

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En una publicación anterior abordamos la relevancia de diferenciar correlación de causalidad, algo fundamental para garantizar la precisión en cualquier análisis económico o jurídico. En esta ocasión, conoceremos qué es Diferencias en Diferencias, una estrategia que puede permitir estimar efectos causales cuando no es posible realizar experimentos controlados.

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