Paradoja De Lord

De A/B a DiD

Un test A/B consiste en (o aspira a) estimar (y tal vez promediar) las diferencias predict(modelo_t, x) - predict(modelo_c, x) donde modelo_t y modelo_c son modelos construidos en grupos tratados y no tratados de cierta manera. Entra el tiempo. Ahora ya no se trata de medir esas diferencias sino las diferencias entre los incrementos antes y después. Que se hace construyendo cuatro modelos para con ellos obtener (predict(modelo_td, x) - predict(modelo_ta, x)) - (predict(modelo_cd, x) - predict(modelo_ca, x))

La paradoja de Lord

Hace unos meses una clienta me propuso un problema relativamente (¿aparentemente?) sencillo. Era el siguiente: A cierto número de pacientes se les hizo una medida (de qué, es irrelevante) antes y después de un tratamiento. A unos se les aplicó el tratamiento tradicional (grupo de control). A otros, uno novedoso (grupo de tratamiento). El objetivo era el obvio: ¿es mejor el nuevo tratamiento? Parece sencillo, ¿verdad? Hay dos mecanismos obvios para tratar de verificar la hipótesis.