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hola amigos, bienvenidos de nuevo, este es el segundo video de una serie sobre efectos causales. en el último video aprendimos algunos conceptos teóricos que subyacen a los efectos causales, sin embargo, había preguntas sobre cómo traducir esta teoría en práctica. en este video resolveremos estas preguntas con un conjunto de técnicas prácticas para estimar efectos causales. estas técnicas se basan en algo llamado puntaje de propensión. concluiremos la discusión con un ejemplo concreto con código en python y datos del mundo real. así que, con eso, ¡entremos en el video! en el último video de esta serie, estábamos hablando sobre la estimación de efectos causales y para estimar efectos causales necesitamos datos, pero no todos los datos son iguales. así que aquí voy a distinguir dos tipos de formas en que podemos obtener datos. la primera es datos de lo que llamaré un estudio observacional. un estudio observacional consiste en medir datos pasivamente sin intervención en el proceso de generación de datos. así que, como un ex
