Impacto Transformador: Evaluaciones de Pareamiento en América Latina

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Tras hacer una presentación general de diseños de evaluación de impacto, vamos a profundizar en la técnica de pareamiento (matching) para la evaluación de impacto

(a) Conceptos

Pareamiento (Matching): Es una técnica que empareja participantes del grupo de tratamiento con participantes del grupo de control que tienen características similares. Esto se hace para crear un grupo de comparación que sea lo más parecido posible al grupo de tratamiento, permitiendo así una evaluación más precisa del impacto de la intervención.

Variables No Observables: Son aquellas características o factores que no se pueden medir o no están disponibles en los datos, pero que pueden influir en los resultados. Por ejemplo, la motivación personal o el apoyo familiar. Estas variables pueden sesgar los resultados si no se controlan adecuadamente.

(b) Casos de (no) Uso

Cuándo Usarlo:

• Disponibilidad de Datos Detallados: Cuando se tiene acceso a datos detallados sobre las características de los participantes.
• Grupo de Comparación Adecuado: Cuando se puede identificar un grupo de comparación adecuado que sea similar al grupo de tratamiento.

Cuándo NO Usarlo:

• Insuficiencia de Coincidencias: Cuando no se pueden encontrar suficientes coincidencias entre los grupos de tratamiento y control.
• Variables No Observables Importantes: Cuando hay variables no observables que pueden influir significativamente en los resultados y no se pueden controlar

(c ) Ejemplos de Evaluaciones de Impacto en América Latina

1. Bolsa Familia en Brasil
   • Nombre: Evaluación del Impacto del Programa Bolsa Familia
   • Fecha: 2003 – presente
   • País: Brasil
   • Organización: Gobierno de Brasil
   • Sector: Educación y Salud
   • Coste: Variable según el año y la extensión del estudio
   • Efectos: Mejoras en la asistencia escolar y tasas de vacunación¹.
2. Progresa/Oportunidades en México
   • Nombre: Evaluación del Impacto del Programa Progresa/Oportunidades
   • Fecha: 1997 – presente
   • País: México
   • Organización: Gobierno de México
   • Sector: Educación y Salud
   • Coste: Variable según el año y la extensión del estudio
   • Efectos: Mejoras en la asistencia escolar y salud infantil².
3. Impacto del Bullying en América Latina
   • Nombre: Evaluación del Impacto del Bullying en el Aprendizaje
   • Fecha: 2015
   • País: 15 países de América Latina
   • Organización: UNESCO
   • Sector: Educación
   • Coste: Variable según el alcance del estudio
   • Efectos: Impacto negativo significativo en el rendimiento académico y el bienestar emocional de los estudiantes³.

(d) Valoración de la Correcta Aplicación del Pareamiento

Para asegurarse de que una evaluación de impacto usando matching esté correctamente diseñada y aplicada, se deben considerar los siguientes factores:

1. Calidad de los Datos: Asegurarse de que los datos sobre las características de los participantes sean detallados y precisos.
2. Selección del Grupo de Comparación: Verificar que el grupo de comparación sea adecuado y que las coincidencias sean lo más exactas posible.
3. Control de Variables No Observables: Identificar y controlar las variables no observables que puedan afectar los resultados.
4. Pruebas de Balance: Realizar pruebas de balance para asegurarse de que las características de los grupos de tratamiento y control sean similares después del pareamiento.
5. Errores Comunes:
   • Sesgo de Selección: Asegurarse de que el proceso de selección no introduzca sesgos.
   • Insuficiencia de Coincidencias: Evitar situaciones donde no se puedan encontrar suficientes coincidencias adecuadas.
   • Variables No Observables: Controlar adecuadamente las variables no observables que puedan influir en los resultados.

(e) Interpretación de Resultados

No Encontrar Diferencias entre Grupos:

• Problema del Diseño: Puede ser un problema del diseño si no se controlaron adecuadamente las variables no observables o si el grupo de comparación no es adecuado.
• Intervención sin Efecto: También puede indicar que la intervención o tratamiento realmente no tuvo efecto.

Corrección e Interpretación:

• Revisar el Diseño: Asegurarse de que el diseño del estudio y la selección de los grupos de comparación sean adecuados.
• Control de Variables: Mejorar el control de variables no observables.
• Análisis Adicional: Realizar análisis adicionales para verificar la robustez de los resultados