Análisis de Diferencias de Tratamiento (Treatment Effect Analysis)
Es un enfoque que busca estimar el impacto causal de un tratamiento, intervención o decisión en comparación con un escenario alternativo o contrafactual.
En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se apoya en técnicas estadísticas y modelos predictivos para identificar y cuantificar estos efectos, utilizando datos observacionales o experimentales.
Se pueden emplear métodos como árboles de decisión causales, estimadores de propensión (propensity score matching) o modelos de diferencias en diferencias para realizar este análisis.
Es fundamental para aplicaciones donde se necesita medir el cambio en un resultado causado directamente por una intervención, como en experimentos A/B o estudios de políticas públicas.
La falta de datos perfectos o escenarios controlados puede requerir supuestos adicionales para garantizar resultados confiables y válidos.