Investigación experimental, IA y métodos emergentes

Temario

1. Fundamentos de causalidad
2. Experimentos controlados
3. Aleatorización
4. Grupos de tratamiento y control
5. Pruebas A/B
6. Diseño factorial
7. Control de variables
8. Factores de confusión
9. Potencia y tamaño muestral
10. Validez experimental
11. Diseños cuasiexperimentales
12. Introducción a modelos predictivos
13. Inteligencia artificial aplicada a investigación
14. Análisis automatizado de texto
15. Clasificación de respuestas abiertas
16. Detección de patrones
17. Sesgo algorítmico
18. Interpretabilidad
19. Privacidad y gobernanza de IA
20. Validación humana de resultados

Caso de aplicación

Diseñar un experimento para comparar dos mensajes publicitarios, calcular resultados y evaluar si la diferencia es concluyente.