Todos hemos escuchado la frase “correlación no es igual a causalidad”. Entonces, ¿qué es igual a la causalidad? ¡Este curso tiene como objetivo responder esa pregunta y más! Durante un período de 5 semanas, aprenderá cómo se definen los efectos causales, qué supuestos sobre sus datos y modelos son necesarios y cómo implementar e interpretar algunos métodos estadísticos populares. Los alumnos tendrán la oportunidad de aplicar estos métodos a datos de ejemplo en R (entorno de software estadístico gratuito). Al final del curso, los alumnos deberán ser capaces de: 1. Definir efectos causales usando resultados potenciales 2. Describir la diferencia entre asociación y causalidad 3. Expresar suposiciones con gráficos causales 4. Implementar varios tipos de métodos de inferencia causal (p. variables instrumentales, probabilidad inversa de ponderación del tratamiento) 5.