Resources

This page is a repository of resources of various types, collected in one place. These include software bits I’ve written (mostly Stata) and miscellaneous documents (mostly in spanish).

Software

Although I also like to code in R and Python, I believe my only worthy collaborations to the world are Stata and LaTeX programs. All Stata programs can be installed directly within Stata using ssc install <program>.

rddsga – Subgroup analysis with propensity score weighting in RDD settings (Github)
psestimate – Estimate the propensity score proposed by Imbens and Rubin (2015) (SSC, Github)
randtreat – Random treatment assignment with unequal treatment fractions and dealing with misfits (SSC, Github). I also discuss misfits in greater detail in my SJ paper (see the research section for additional info).
texresults – Create external file of LaTeX macros with results (SSC, Github)
lcmm / gcdm – Compute least common multiple and greatest common divisor
nrow – Rename variables as their n-th row values (SSC, Github)
jpaltheme – LaTeX Beamer theme that complies with J-PAL’s branding guidelines (Github)

Documents

Almost all of these documents are unfinished and may contain errors. Use with caution.

Poder estadístico en diseños experimentales – Ejercicios sencillos de cálculos de poder en Optimal Design (pauta disponible aquí)
Resumen De Gregorio – Resumen del libro Macroeconomía: Teoría y Políticas, de José De Gregorio (2007)
Apunte Finanzas Públicas – Apuntes del curso de Finanzas Públicas de Claudia Martínez
Manual de LaTeX – Breve guía práctica para escribir en LaTeX
Análisis de Datos en R – Borrador en progreso de un libro que estoy escribiendo para manejo y análisis de datos en R.

Lectures

A collection of lectures I’ve given, mainly with J-PAL LAC (hence, in spanish).

Introducción a Stata - Secuencia de clases de introducción a Stata. 01 - 02 - 03 - 04 - 05 - 06 -07 - 08
Efectos estandarizados y Poder estadístico – Entender intuitivamente la necesidad de estandarizar efectos y cómo hacerlo. Entender intuitiva y gráficamente qué es el poder estadístico, cómo se relaciona con errores tipo I y II y qué elementos de un diseño lo afectan. Aplicaciones en Stata.
Mecánica de aleatorización I – Pasos para una aleatorización simple y replicable en Stata. Aplicación de estos pasos en diseños de lotería simple, rotación, phase-in y aleatorización en la burbuja. Datos y do-file.
Mecánica de aleatorización II – slides, datos, do-file