H3 · PAP moderado + Lab-4 (pair programming aumentado)
Hito 3 (20%) — Sprint C · Sesión S06 (sáb 16/05)
Qué es
H3 es el momento metodológico crítico del curso. El estudiante demuestra:
- Un PAP moderado siguiendo Banerjee, Duflo et al. 2020 (Banerjee et al., 2020).
- Identificación causal explícita: estimando, supuestos, robustez.
- Dataset MVP cargado y descrito en
07-data/lab04/. - Lab-4 (pair programming aumentado): 2 versiones de código (humana / copiloto) + diff + audit log.
- Audit log H3 demostrando que la decisión metodológica es humana (modo 4 — IA ejecuta tareas instrumentales bajo dirección auditada).
Estructura del entregable
En tu repo Quarto, 03-pap-moderado/index.qmd:
# H3 · Pre-Analysis Plan Moderado
## 1. Pregunta y estimando
**Pregunta:** [del H1, refinada]
**Estimando objetivo:** ATT / ATE / LATE / CATE [especificar]
**Población de interés:** [...]
## 2. Hipótesis primarias (3-5 max)
[Banerjee-Duflo 2020: 3-5 hipótesis primarias máximo]
**H1 confirmatoria:** [dirección + magnitud plausible + mecanismo]
**H2 confirmatoria:** [...]
**H3 exploratoria** (etiquetada explícitamente): [...]
## 3. Especificación econométrica principal
- **Variable dependiente:** [...]
- **Tratamiento:** [...]
- **Controles:** [DAG-justificados, three types of controls]
- **Fixed effects:** [...]
- **Errores estándar:** [...]
- **Software:** R con paquete `did` (Callaway-Sant'Anna 2021)
## 4. Identificación causal
**Método:** [DiD staggered / IV / RDD / Synthetic Control]
**Supuestos clave:**
1. [Parallel trends / Instrument relevance / Sharp discontinuity / etc.]
2. [...]
**Amenazas a la identificación:** [...]
**Robustez planeada:**
- Estimador alternativo (de Chaisemartin-D'Haultfoeuille 2020)
- Goodman-Bacon decomposition (si DiD)
- Placebo tests / event-study / etc.
## 5. Pruebas de heterogeneidad
[Subgrupos pre-especificados con corrección por múltiples comparaciones]
## 6. Distinción confirmatorio vs exploratorio
**Confirmatorio (H1, H2):** [...]
**Exploratorio (H3 + análisis adicionales):** etiquetado como sugestivo, requiere replicación.
## 7. Dataset MVP
[En `07-data/lab04/README.md`]
- Fuente, n, año, variables.
- Subset usado (≤50MB).
- Replicabilidad: ¿está disponible públicamente?
## 8. Lab-4 — Pair programming aumentado
[Ver `04-labs/04-pair-programming/audit-lab04.md`]
## 9. Audit log
[Ver `audit-logs/H3.md`]Audit log H3 — formato obligatorio
# Audit Log — H3 PAP moderado + Lab-4
- **Entregable:** H3
- **Modo AIAS declarado:** 4 — Full Support
- **Herramientas usadas:** Claude/GPT, Copilot, R Studio, did package
- **Prompts clave:**
- "Critica este PAP: ¿qué hipótesis confunde confirmatorio con exploratorio?"
- "Sugiere 2 estimadores alternativos con pros y contras."
- "Implementa Goodman-Bacon decomposition en R con paquete bacondecomp."
- **Aceptado de la IA:**
- Estructura del PAP siguiendo BanerjeeDuflo2020.
- Sugerencia de reportar 2 estimadores (CS + CDH) como robustez.
- Código R generado por Copilot validado línea por línea.
- **Rechazado de la IA:**
- Sugerencia de pruebas de heterogeneidad sin corrección Bonferroni — agregada por mí.
- Especificación inicial sin clustering por unidad — corregida por mí.
- Versión de Copilot con error en `att_gt()` — detectado y corregido.
- **Lab-4 audit (resumen):**
- Versión humana: [n líneas]
- Versión copiloto: [n líneas]
- Errores detectados en versión copiloto: 2 (lista en `04-labs/04-pair-programming/audit-lab04.md`)
- **Verificación humana:**
- PAP comparado con template de AEA RCT Registry.
- Goodman-Bacon decomposition corrida y revisada (pesos negativos < 5%).
- Estimador alternativo (CDH) corrido para robustez.
- Cada línea de código entendida y defendible.
- **Decisión final (autoría humana confirmada):**
La especificación econométrica es mía. Las hipótesis primarias son mías,
derivadas del DAG (H2). Copilot generó código instrumental que yo revisé
y corregí. La elección entre CS y CDH como principal vs robustez es mía.
La distinción confirmatorio/exploratorio es mía.
- **Firma:** [Nombre] · [Fecha]Rúbrica (20% del curso · 4 ejes)
| Eje | Peso intra | Qué se evalúa |
|---|---|---|
| (i) Adopción | 25% | PAP moderado completo · estimadores modernos (CS/CDH) · Goodman-Bacon decomp · clustering por unidad |
| (ii) Honestidad | 25% | Confirmatorio vs exploratorio etiquetado · supuestos explícitos · amenazas a identificación |
| (iii) Calidad técnica | 25% | Especificación coherente con DAG · código corre · datos limpios · robustez planeada |
| (iv) Trazabilidad humana | 25% | Audit log H3 + Lab-4 audit · ≥1 error de copiloto detectado · justificación de elecciones metodológicas |
Ver detalle: rubricas/03-pap-moderado.md.
Plazos
- Entrega: S06 (sáb 16/05) en aula, antes de las 22:00.
- Forma: push al repo con
git tag h3-final. - Revisión: S07 (mar 19/05) — feedback rápido en aula online.
Conexión con sprint
H3 inicia el Sprint C (Design & Defense). El PAP es el insumo directo del póster (H4): los hallazgos planeados, robustez y limitaciones se comunicarán en el póster.
Ver también: Manifiesto IA² · Lab L4 · Roth 2023 ficha
Referencias
Banerjee, A., Duflo, E., Finkelstein, A., Katz, L. F., Olken, B. A., & Sautmann, A. (2020). In Praise of Moderation: Suggestions for the Scope and Use of Pre-Analysis Plans for RCTs in Economics (NBER Working Paper 26993). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w26993