[en] The assumption of cause-effect relationships in ex post facto research is a widely known issue in the field of research methods in social sciences. To address this important limitation, the use of causal inference techniques has become widespread in recent years. Causal inference establishes a set of statistical procedures for drawing causal conclusions in non-experimental research. Despite its wide popularity and diffusion in the social and health sciences, its use in educational research is still marginal. Thus, this paper introduces the main causal inference techniques available to the educational researcher when observational panel data are available. After addressing the key features and potential of propensity score matching, instrumental variables, and regression discontinuity design, we present an example application of each of these techniques. We used the available databases from the PISA 2018 assessments. We included the mathematical competence as the dependent variable in all the three models implemented. Given the different characteristics of each of these techniques, the independent variable used is different in the three models applied: attendance to early childhood education in propensity score matching; student academic expectations in instrumental variables; and size of the community in which the school is located in regression discontinuity design. The article concludes by discussing the potential of this set of techniques, taking into account the needs and methodological procedures most commonly applied in educational research.

[pt] A assunção de relações de causa-efeito na investigação ex post factoé um problema amplamente conhecido no domínio da metodologia de investigação em ciências sociais. Para fazer face a esta importante limitação, a utilização de técnicas de inferência causal, um conjunto de procedimentos estatísticos estabelecidos para poder tirar conclusões causais em investigações não experimentais, tem vindo a generalizar-se nos últimos anos. Apesar da sua grande popularidade e disseminação no âmbito das ciências sociais e da saúde, a sua utilização em investigação educativa é ainda marginal. Assim, este documento introduz as principais técnicas de inferência causal disponíveis para o investigador educativo quando existem dados observacionais de painel. Depois de discutir as principais características e o potencial das técnicas de correspondência por pontuação de propensão, variáveis instrumentais e conceção de regressão descontínua, apresenta-se um exemplo da aplicação de cada uma delas utilizando as bases de dados obtidas na avaliação PISA 2018. A competência matemática é incluída como variável dependente em todos os modelos propostos. Dadas as diferentes características de cada uma destas técnicas, a variável independente utilizada varia nos três modelos aplicados: assistência ao ensino infantil na correspondência por pontuação de propensão, expectativas académicas do estudante em variáveis instrumentais e dimensão do município em que a escola se localiza em conceção de regressão descontínua. O artigo conclui discutindo o potencial deste conjunto de técnicas, tendo em conta as necessidadese os procedimentos metodológicos mais comummente aplicados na investigação educativa.