á ó Medici Sebasti

80
Impact Evaluation Medici Medici ó ó n de Impacto n de Impacto Sebasti Sebasti á á n Mart n Mart í í nez nez Banco Mundial Banco Mundial M M é é todos de evaluaci todos de evaluaci ó ó n de impacto n de impacto Nota: diapositivas preparadas por Sebastián Martínez. El contenido de esta presentación refleja las opiniones del autor y no necesariamente las del Banco Mundial. Diciembre de 2007.

Transcript of á ó Medici Sebasti

Page 1: á ó Medici Sebasti

Imp

act

Evalu

ati

on

Med

ici

Med

ici óó

n de

Impa

cto

n de

Impa

cto

Seba

sti

Seba

sti áá

n M

art

n M

art íí n

eznez

Ban

co M

undia

lBan

co M

undia

l

MMééto

do

s d

e e

valu

aci

tod

os

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valu

aci

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de i

mp

act

on

de i

mp

act

o

Nota

: dia

posi

tiva

s pre

par

adas

por

Seb

astián

Mar

tínez

. El co

nte

nid

o d

e es

ta p

rese

nta

ción r

efle

ja las

opin

iones

del

au

tor

y no n

eces

aria

men

te las

del

Ban

co M

undia

l. D

icie

mbre

de

2007.

Page 2: á ó Medici Sebasti

2

Med

ició

n de

impa

cto

1)

Infe

renci

a ca

usa

lContr

afac

tual

esContr

afac

tual

esfa

lsos:

Ante

s y

des

pués

(pre

vio-p

ost

erio

r)In

scrito

-no insc

rito

(m

anza

nas

y n

aran

jas)

2)

Mét

odos

de

eval

uac

ión d

e im

pac

to:

Contr

ole

s al

eato

rios

Prom

oci

ón a

leat

oria

(IV)

Dis

eño d

e dis

continuid

ad/R

DD

(re

gre

ssio

ndis

continuity

des

ign,

RD

Dpor

su s

igla

en inglé

s)D

ifer

enci

a en

difer

enci

asPa

ream

iento

/mat

chin

g(p

ropen

sity

score

mat

chin

g,

PSM

por

su s

igla

en inglé

s)

Page 3: á ó Medici Sebasti

3

Eval

uaci

ón d

e im

pact

o

Mar

co lógic

oTeo

ría

Med

ició

n d

e i

mp

act

oE

stra

teg

ia d

e

iden

tifi

caci

ón

Dat

os

Pla

n d

e oper

acio

nes

Rec

urs

os

Page 4: á ó Medici Sebasti

4

Med

ició

n de

impa

cto

1)I

nfe

ren

cia c

au

sal

Co

ntr

afa

ctu

ale

sContr

afac

tual

esfa

lsos:

Ante

s y

des

pués

(pre

vio-p

ost

erio

r)In

scrito

-no insc

rito

(m

anza

nas

y n

aran

jas)

2)

Mét

odos

de

eval

uac

ión d

e im

pac

to:

Contr

ole

s al

eato

rios

Pro

moci

ón a

leat

oria

(IV)

Dis

eño d

e dis

continuid

ad (

RD

D)

Difer

enci

a en

difer

enci

asPar

eam

iento

/mat

chin

g

Page 5: á ó Medici Sebasti

5

Nue

stro

obj

etiv

o:

Cal

cula

r el

efe

cto C

AU

SAL

(im

pac

to)

de

la inte

rven

ción P

(pro

gra

ma

o t

rata

mie

nto

)

en

el r

esultad

o Y

(in

dic

ador,

med

ida

del

éxi

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Eje

mplo

: ¿c

uál

es

el e

fect

o d

e un

pro

gra

ma d

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ran

sfere

nci

a m

on

eta

ria (

P)

en

el

con

sum

o d

el

ho

gar

(Y)?

Page 6: á ó Medici Sebasti

6

Infe

renc

ia c

ausa

l

¿Cuál

es

el e

fect

o d

e P

en Y

?

Res

pues

ta:

α= (

Y |

P=

1)-

(Y |

P=

0)

¿Lis

tos?

¿N

os

vam

os

a ca

sa?

Page 7: á ó Medici Sebasti

7

Prob

lem

a de

FAL

TA D

E D

ATO

S

Para

un b

enef

icia

rio d

el p

rogra

ma:

obse

rvam

os

(Y |

P=

1):

El niv

el d

e co

nsu

mo (

Y)

con u

n p

rogra

ma

de

tran

sfer

enci

a m

onet

aria

(P)

Pero

no o

bse

rvam

os

(Y |

P=

0):

El niv

el d

e co

nsu

mo

(Y)

sin u

n p

rogra

ma

de

tran

sfer

enci

a m

onet

aria

(P)

α= (

Y |

P=

1)-

(Y |

P=

0)

Page 8: á ó Medici Sebasti

8

Solu

ción

Est

imar

lo q

ue

hu

bie

rasu

cedid

o a

Yen

ause

nci

a de

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Est

o s

e den

om

ina…

CO

NTR

AFA

CTU

AL

La c

lave

de

una

eval

uac

ión d

e im

pac

to e

s te

ner

un

con

trafa

ctu

alvá

lido

Page 9: á ó Medici Sebasti

9

Cálc

ulo

del i

mpa

cto

de P

en Y

OBSERVAR (

Y |

P=

1)

Inte

nci

ón d

e Tra

tar

(ITT)

–A q

uie

nes

se

ofr

eció

trat

amie

nto

Tra

tam

iento

en T

rata

dos

(TO

T)

–Q

uie

nes

est

án

reci

bie

ndo t

rata

mie

nto

CA

LC

ULA

Rco

ntr

afac

tual

par

a (Y

| P

=0)

Utiliz

ar g

rupo d

e co

mp

ara

ció

no d

e co

ntr

ol

α= (

Y |

P=

1)-

(Y |

P=

0)

IMPACTO

= r

esultad

o c

on t

rata

mie

nto

-co

ntr

afac

tual

Page 10: á ó Medici Sebasti

10

El “c

lon”

perf

ecto

6 du

lces

Impa

cto

= 6

Impa

cto

= 6

-- 4 =

2 d

ulce

s4

= 2

dulc

es

Ben

efic

iario

Con

trol

4 du

lces

Page 11: á ó Medici Sebasti

11

En re

alid

ad, u

tiliz

ar e

stad

ístic

a

Prom

edio

Y =

6 d

ulce

s

Impa

cto

= 6

Impa

cto

= 6

-- 4 =

2 d

ulce

s4

= 2

dulc

es

Ben

efic

iario

Con

trol

Prom

edio

Y =

4 d

ulce

s

Page 12: á ó Medici Sebasti

12

Obt

enci

ón d

e un

bue

n co

ntra

fact

ual

Ente

nder

el pro

ceso

de

GEN

ERACIÓ

N D

E D

ATO

SPr

oce

so c

onduct

ual

por

el q

ue

se d

eter

min

a la

par

tici

pac

ión e

n e

l pro

gra

ma

(tra

tam

iento

)¿C

óm

o s

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ignan

los

ben

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ios?

¿Cuál

es s

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reg

las

de

eleg

ibili

dad

?

La o

bse

rvac

ión t

rata

da

y el

contr

afac

tual

:tien

en c

arac

teríst

icas

idén

tica

s, c

on e

xcep

ción d

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s ben

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ios

de

la inte

rven

ción

Con u

n b

uen

contr

afac

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, el

ún

ico

mo

tivo

de

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ifer

enci

a de

resu

ltad

os

entr

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gru

po d

e tr

atam

iento

y e

l gru

po d

e co

ntr

ol es

la

inte

rven

ció

n (

P)

Page 13: á ó Medici Sebasti

13

Estu

dio

de c

aso

¿Cuál

es

el e

fect

o d

e u

n p

rog

ram

a d

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ran

sfere

nci

a

mo

neta

ria (

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en e

l co

nsu

mo

del

ho

gar

(Y)?

Progra

ma

PRO

GRESA/O

PORTU

NID

AD

ES

Progra

ma

nac

ional

contr

a la

pobre

za e

n M

éxic

o

Com

enzó

en 1

997

5 m

illones

de

ben

efic

iarios

hac

ia 2

004

Ele

gib

ilidad

–bas

ado e

n índic

e de

pobre

zaTra

nsf

eren

cias

monet

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sco

ndic

ionad

as a

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asis

tenci

a es

cola

r y

visi

tas

a ce

ntr

os

de

salu

dEva

luac

ión d

e im

pac

to r

iguro

sa c

on g

ran c

antidad

de

dat

os

506 c

om

unid

ades

, 24 m

il hogar

esD

atos

inic

iale

s, 1

997;

seguim

iento

, 2008

Much

os

resu

ltad

os

de

inte

rés.

Aquíco

nsi

der

amos:

Est

án

dar

de v

ida:

con

sum

o p

er

cáp

ita

Page 14: á ó Medici Sebasti

14

No e

legib

le (

No

pobre

)

Ele

gib

le(P

obre

)

Estu

dio

de c

asos

No

in

scri

to

Insc

rito

Ele

gib

ilid

ad

e I

nsc

rip

ció

n

Page 15: á ó Medici Sebasti

15

Med

ició

n de

impa

cto

1)

Infe

renci

a ca

usa

lContr

afac

tual

es

Co

ntr

afa

ctu

ale

sfa

lso

s:A

nte

s y d

esp

ués

(pre

vio

-p

ost

eri

or)

Insc

rito

-no insc

rito

(m

anza

nas

y n

aran

jas)

2)

Mét

odos

de

eval

uac

ión d

e im

pac

to:

Contr

ole

s al

eato

rios

Pro

moci

ón a

leat

oria

(IV)

Dis

eño d

e dis

continuid

ad (

RD

D)

Difer

enci

a en

difer

enci

asPar

eam

iento

/mat

chin

g

Page 16: á ó Medici Sebasti

16

Cont

rafa

ctua

les

fals

os

Dos

contr

afac

tual

esco

munes

que

deb

en

evitar

se:

Ante

s y

des

pués

(pre

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ost

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r)D

atos

sobre

los

mis

mos

indiv

iduos

ante

s y

des

pués

de

la inte

rven

ción

Insc

rito

s-no insc

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s (m

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nas

y n

aran

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D

atos

sobre

un g

rupo d

e in

div

iduos

insc

rito

en e

l pro

gra

ma,

y o

tro g

rupo n

o insc

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No c

onoce

mos

la c

ausa

Am

bos

contr

afac

tual

espued

en lle

var

a re

sultad

os

sesg

ados

Page 17: á ó Medici Sebasti

17

Cont

rafa

ctua

lfal

so n

.°1

An

tes

y D

esp

ués

Y

Tie

mp

oT=

0

Dato

s in

icia

les

T=

1

Dato

s fi

nale

s

A-B

= 4

A-C

= 2

¿IM

PA

CTO

?

BA C (

con

trafa

ctu

al)

Page 18: á ó Medici Sebasti

18

Caso

1: A

ntes

y D

espu

és

2 P

unto

s en

el Tie

mpo

Se

mid

e a

ben

efic

iarios

en: C

onsu

mo e

n T

=0

Consu

mo e

n T

=1

Cál

culo

del

contr

afac

tual

(Yi,t|

P=0)

= (

Yi,t-

1|

P=0)

“Im

pac

to”

= A

-B =

35

Tiem

po

¿Cuál es

el ef

ecto

de

un

pro

gra

ma d

e t

ran

sfere

nci

a

mo

neta

ria (

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en e

l co

nsu

mo

del

ho

gar

(Y)? B

T=0

T=1

Y 233

268

A

α=3

5

Page 19: á ó Medici Sebasti

19

Caso

1: A

ntes

y D

espu

és

Reg

resi

ón L

inea

lR

egre

sión

Lin

eal M

ultiv

aria

ble

Impa

cto

Est

imad

o35

.27*

*34

.28*

*(2

.16)

(2.1

1)**

Sig

nific

ativ

o al

1%

Cas

o 1

- Ant

es y

Des

pués

Ant

esD

espu

est-s

tat

Con

sum

o Pr

omed

io23

3.47

268.

7516

.3

Cas

o 1

- Ant

es y

Des

pués

Page 20: á ó Medici Sebasti

20

Caso

1: A

ntes

y D

espu

és

2 P

unto

s en

el Tie

mpo

Sólo

mid

e ben

efic

iarios

en:

Consu

mo e

n T

=0

Consu

mo e

n T

=1

Cál

culo

del

contr

afac

tual

(Yi,t|

P=

0)

= (

Yi,t-

1|

P=

0)

“Im

pac

to”

= A

-B =

35

No c

ontr

ola

por

fact

ore

s que

varían

en

el tiem

po

Boom

: Im

pac

to =

A-C

A-B

= s

obre

estim

ació

nRec

esió

n:

Impac

to =

A-D

A-B

= s

ubes

tim

ació

n

Tiem

po

¿Cuá

l es

el p

robl

ema?

B

T=0

(199

7)

T=1

(199

8)

Y 233

268

A

α=3

5

D?

C?

Impac

to

Impac

to

Page 21: á ó Medici Sebasti

21

Med

ició

n de

impa

cto

1)

Infe

renci

a ca

usa

lContr

afac

tual

es

Co

ntr

afa

ctu

ale

sfa

lso

s:Ante

s y

des

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(pre

vio-p

ost

erio

r)

Insc

rito

-no

in

scri

to (

man

zan

as

y

nara

nja

s)

2)

Mét

odos

de

eval

uac

ión d

e im

pac

to:

Contr

ole

s al

eato

rios

Pro

moci

ón a

leat

oria

(IV)

Dis

eño d

e dis

continuid

ad (

RD

D)

Difer

enci

a en

difer

enci

asPar

eam

iento

/mat

chin

g

Page 22: á ó Medici Sebasti

22

Cont

rafa

ctua

lfal

so n

.°2

Insc

rito

-no

in

scri

to

Dat

os

post

erio

res

al t

rata

mie

nto

en 2

gru

pos

Insc

rito

: gru

po d

e tr

atam

iento

No insc

rito

: gru

po d

e “c

ontr

ol”

(contr

afac

tual

)Lo

s n

o e

leg

ible

spar

a par

tici

par

Los

que

op

tan

po

r N

Opar

tici

par

Ses

go d

e se

lecc

ión

El m

otivo

de

la n

o insc

ripci

ón p

ued

e es

tar

corr

elac

ionad

o

con e

l re

sultad

o (

Y)

Posi

ble

contr

ola

r la

s ca

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erís

tica

s obse

rvab

les

¡Per

o n

o c

ontr

ola

r la

s no o

bse

rvab

les!

El im

pac

to e

stim

ado s

e co

nfu

nde

con o

tros

fact

ore

s

Page 23: á ó Medici Sebasti

23

No e

legib

le(N

o p

obre

)

Ele

gib

le(P

obre

)

Caso

2: I

nscr

ito –

no in

scrit

o

No

in

scri

to

Y =

29

0

Insc

rito

Y =

26

8

Resu

ltad

os

en

perí

od

o p

ost

eri

or

al

trata

mie

nto

(1

99

8)

¿En

qu

ép

ued

en

dif

ere

nci

ars

e e

l g

rup

o i

nsc

rito

y e

l n

o

insc

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, fu

era

de s

u p

art

icip

aci

ón

en

el

pro

gra

ma?

Page 24: á ó Medici Sebasti

24

Caso

2: I

nscr

ito –

no in

scrit

o

No

Insc

rito

Insc

rito

t-sta

tC

onsu

mo

Prom

edio

290.

1626

8.75

5.6

Cas

o 2

- Ins

crito

/No

Insc

rito

Reg

resi

ón L

inea

lR

egre

sión

Lin

eal M

ultiv

aria

ble

Impa

cto

Estim

ado

-22.

7**

-4.1

5(3

.78)

(4.0

5)**

Sig

nific

ativ

o al

1%

Cas

o 2

- Ins

crito

/No

Insc

rito

Page 25: á ó Medici Sebasti

25

Consi

der

e lo

s re

sultad

os…

¿Cuál

res

ultad

o e

s el

mas

cie

rto?

Proble

ma

con A

nte

s-D

espués

:N

o s

e co

nsi

der

an o

tros

fact

ore

s que

varían

en e

l tiem

po

Pro

ble

ma

con I

nsc

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-no insc

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:N

o s

abem

os

si o

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ore

s, fuer

a de

la inte

rven

ción,

inci

den

en e

l re

sultad

o

Estu

dio

de c

asos

Reg

resi

ón

Li

neal

Reg

resi

ón L

inea

l M

ultiv

aria

ble

Reg

resi

ón

Li

neal

Reg

resi

ón L

inea

l M

ultiv

aria

ble

Impa

cto

Estim

ado

35.2

7**

34.2

8**

-22.

7**

-4.1

5(2

.16)

(2.1

1)(3

.78)

(4.0

5)**

Sig

nific

ativ

o al

1%

Cas

o 1

- Ant

es y

Des

pués

Cas

o 2

- Ins

crito

/No

Insc

rito

Page 26: á ó Medici Sebasti

26

Med

ició

n de

impa

cto

1)

Infe

renci

a ca

usa

lContr

afac

tual

esContr

afac

tual

esfa

lsos:

An

tes

y d

esp

ués

(pre

vio

-po

steri

or)

Insc

rito

-no

in

scri

to (

man

zan

as

y n

ara

nja

s)

2)M

éto

do

s d

e e

valu

aci

ón

de

imp

act

o:

Co

ntr

ole

s ale

ato

rio

s P

rom

oci

ón

ale

ato

ria (

IV)

Dis

o d

e d

isco

nti

nu

idad

(R

DD

)D

ifere

nci

a e

n d

ifere

nci

as

Pare

am

ien

to/

matc

hin

g

Page 27: á ó Medici Sebasti

27

Sele

cció

n de

l mét

odo…

Par

a id

entifica

r un m

étodo d

e ev

aluac

ión d

e im

pac

to a

pro

pia

do p

ara

su p

rogra

ma,

consi

der

e:

Prosp

ectivo

/ret

rosp

ectivo

Reg

las

de

eleg

ibili

dad

Plan

de

imple

men

taci

ón

¿El univ

erso

de

eleg

ible

s es

may

or

que

los

recu

rsos

dis

ponib

les

en u

n m

om

ento

dad

o?

Pres

upues

to y

cap

acid

ad d

e im

ple

men

taci

ón

Exc

eso d

e dem

anda

par

a el

pro

gra

ma

Crite

rios

de

eleg

ibili

dad

Foca

lizac

ión g

eográ

fica

, et

c.

Sel

ecci

one

la e

stra

tegia

más

sólid

a de

acuer

do

con e

l co

nte

xto o

per

acio

nal

Page 28: á ó Medici Sebasti

28

Sele

cció

n de

l mét

odo

Iden

tifica

r el

“m

ejor”

dis

eño p

osi

ble

de

acuer

do c

on e

l co

nte

xto o

per

acio

nal

Mej

or

dis

eño =

men

or

ries

go d

e co

nta

min

ació

n¿S

e co

ntr

ola

por

“todo”?

Val

idez

inte

rna

¿El re

sultad

o e

s vá

lido p

ara

“todos”

?Val

idez

ext

erna

Efe

cto loca

l y

efec

to g

lobal

del

tra

tam

iento

Page 29: á ó Medici Sebasti

29

Med

ició

n de

impa

cto

1)

Infe

renci

a ca

usa

lContr

afac

tual

esContr

afac

tual

esfa

lsos:

An

tes

y d

esp

ués

(pre

vio

-po

steri

or)

Insc

rito

-no

in

scri

to (

man

zan

as

y n

ara

nja

s)

2)M

étodos

de

eval

uac

ión d

e im

pac

to:

Co

ntr

ole

s ale

ato

rio

sPro

moci

ón a

leat

oria

(IV)

Dis

eño d

e dis

continuid

ad (

RD

D)

Difer

enci

a en

difer

enci

asPar

eam

iento

/mat

chin

g

Page 30: á ó Medici Sebasti

30

Cont

role

sal

eato

rios

Cuan

do u

niv

erso

de

eleg

ible

s >

que

n.°

ben

efic

ios:

Rea

lizar

una

sele

cció

n a

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oria

Asi

gnar

por

sort

eo a

quié

nes

se

le o

frec

en los

ben

efic

ios

Modo e

quitat

ivo,

tran

spar

ente

y é

tico

de

asig

nar

ben

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entr

e quie

nes

tie

nen

el m

ism

o d

erec

ho

a re

cibirlo

s

Exc

eso d

e D

eman

da:

Dar

a c

ada

unid

ad e

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le las

mis

mas

oport

unid

ades

de

reci

bir t

rata

mie

nto

Com

par

ar e

l gru

po a

l que

se le

ofr

eció

trat

amie

nto

con e

l gru

po a

l que

no s

e le

ofr

eció

(contr

ole

s)

Ale

atoriza

ción p

or

etap

as:

Dar

a c

ada

unid

ad e

legib

le las

mis

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oport

unid

ades

de

reci

bir t

rata

mie

nto

en p

rim

er lugar

, se

gundo,

terc

ero…

Com

par

ar e

l gru

po a

l que

se le

ofr

eció

trat

amie

nto

prim

ero

con e

l gru

po a

l que

se le

ofr

eció

más

adel

ante

(co

ntr

ole

s)

Page 31: á ó Medici Sebasti

31

Alea

toriz

ació

n

1.

Un

ivers

o2

. M

uest

ra a

leato

ria

de e

leg

ible

s

No

ele

gib

le =

Ele

gib

le =

3.

Tra

tam

ien

to

ale

ato

rio

Valid

ez

exte

rna

Valid

ez

inte

rna

Page 32: á ó Medici Sebasti

32

Unid

ad d

e al

eato

rizac

ión

Sel

ecci

onar

la s

egún e

l tipo d

e pro

gra

ma:

Indiv

idual

/Hogar

Esc

uel

a/Cen

tro s

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ona

capta

ción

Man

zana/

Pueb

lo/C

om

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adD

istr

ito m

unic

ipal

/Dep

arta

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to/R

egió

n

Ten

er e

n c

uen

ta los

siguie

nte

s punto

s:Es

nec

esar

io u

n n

úm

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sufici

ente

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te g

rande”

de

unid

ades

par

a det

ecta

r el

im

pac

to m

ínim

o d

esea

do

Spill

ove

rs/c

onta

min

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nCost

os

oper

ativ

os

y de

encu

esta

s

Com

o r

egla

gen

eral

, opte

por

alea

toriza

ren

la

mín

ima

unid

ad d

e im

ple

men

taci

ón v

iable

.

Page 33: á ó Medici Sebasti

33

Mues

tra

de

la e

valu

ació

n d

e O

port

unid

ades

Unid

ad d

e al

eato

riza

ción:

com

unid

ad

Ale

atoriza

ción

por

etap

as:

320 c

om

unid

ades

de

trat

amie

nto

(14.4

46

hogar

es)

Prim

eras

tra

nsf

eren

cias

dis

trib

uid

as e

n a

bril 1998

186 c

om

unid

ades

de

contr

ol (9

.630 h

ogar

es)

Prim

eras

tra

nsf

eren

cias

en n

ovi

embre

1999

Caso

3: A

leat

oriz

ació

n

Page 34: á ó Medici Sebasti

34

Var

iab

les

Treatment

(4,670)

Control

(2727)

t-stats

Consumption per

capita

233.47

233.4

-0.04

1.0

21

.3Head's age

41.94

42.35

1.2

0.2

0.2

7Head's education

2.95

2.81

-2.16

0.0

40

.05

Spouse's age

37.02

36.96

-0.38

0.7

0.2

2Spouse's education

2.76

2.76

-0.006

0.0

30

.04

Speaks an indigenous

language

41.69

41.95

0.21

0.0

07

0.0

09

Head is female

0.073

0.078

0.66

0.0

03

0.0

05

Household at

baseline

5.76

5.7

-1.21

0.0

20

.03

8

Bathroom at baseline

0.57

0.56

-1.04

0.0

07

0.0

09

Total hectareas of

land

1.63

1.72

1.35

0.0

30

.05

Min. Distance loc-

urban

109.28

106.59

-1.02

0.6

0.8

1

RANDOMIZATION

Caso

3: E

quili

brio

inic

ial

Page 35: á ó Medici Sebasti

35

Caso

3: A

leat

oriz

ació

n

Con

trol

Trea

tam

ient

ot-s

tat

Pro

med

io

Bas

al23

3.40

233.

470.

04

Pro

med

io

Segu

imie

nto

239.

526

8.75

9.6

Cas

o 3

- Ale

ator

izac

ión

Reg

resi

ón L

inea

lR

egre

sión

Lin

eal M

ultiv

aria

ble

Impa

cto

Estim

ado

29.2

5**

29.7

9**

(3.0

3)(3

.00)

** S

igni

ficat

ivo

al 1

%

Cas

o 3

- Ale

ator

izac

ión

Page 36: á ó Medici Sebasti

36

Estu

dio

de c

asos

Cas

o 1

- Ant

es y

D

espu

ésC

aso

2 -

Insc

rito/

No

Insc

rito

Cas

o 3

- A

leat

oriz

ació

nR

egre

sión

Lin

eal

Mul

tivar

iabl

eR

egre

sión

Lin

eal

Mul

tivar

iabl

eR

egre

sión

Lin

eal

Mul

tivar

iabl

e

Impa

cto

Estim

ado

34.2

8**

-4.1

529

.79*

*(2

.11)

(4.0

5)(3

.00)

** S

igni

ficat

ivo

al 1

%

Page 37: á ó Medici Sebasti

37

Med

ició

n de

impa

cto

1)

Infe

renci

a ca

usa

lContr

afac

tual

esContr

afac

tual

esfa

lsos:

An

tes

y d

esp

ués

(pre

vio

-po

steri

or)

Insc

rito

-no

in

scri

to (

man

zan

as

y n

ara

nja

s)

2)

Méto

do

s d

e e

valu

aci

ón

de i

mp

act

o:

Contr

ole

s al

eato

rios

Pro

mo

ció

n a

leato

ria (

IV)

Dis

eño d

e dis

continuid

ad (

RD

D)

Difer

enci

a en

difer

enci

asPar

eam

iento

/mat

chin

g

Page 38: á ó Medici Sebasti

38

Prom

oció

n al

eato

ria (V

I)Esc

enar

ios

com

unes

:Pro

gra

ma

nac

ional

con e

legib

ilidad

univ

ersa

lIn

scripci

ón v

olu

nta

ria

al p

rogra

ma

¿Se

pued

e co

mpar

ar insc

rito

s y

no

insc

rito

s?¡S

esgo d

e se

lecc

ión!

Page 39: á ó Medici Sebasti

39

Prom

oció

n al

eato

ria (I

V)Po

sible

solu

ción:

pro

porc

ionar

pro

moci

ón a

dic

ional

, m

otiva

ciones

o ince

ntivo

s a

una

subm

ues

tra

alea

toria:

Info

rmac

ión

Motiva

ción (

peq

ueñ

o p

rem

io o

ben

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io)

Tra

nsp

ort

eO

tra

ayuda/

otr

os

ince

ntivo

s

Condic

iones

nec

esar

ias:

1.

Gru

pos

con p

rom

oci

ón y

sin

pro

moci

ón s

on c

om

par

able

s:La

pro

moci

ón n

o e

stá

corr

elac

ionad

a co

n las

car

acte

ríst

icas

de

la

pobla

ción

Gar

antiza

do p

or

la a

leat

oriza

ción

2.

Insc

ripci

ón m

ás a

lta

al p

rogra

ma

en e

l gru

po c

on p

rom

oci

ón

3.

La p

rom

oci

ón n

o a

fect

a lo

s re

sultad

os

de

modo d

irec

to

Page 40: á ó Medici Sebasti

40

Prom

oció

n al

eato

ria

Ele

gib

ilid

ad

u

niv

ers

al

Ele

gib

le =

Pro

mo

ció

n

ale

ato

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Insc

rip

ció

n

Nu

nca

Sie

mp

rePro

mo

ció

n

Sin

p

rom

oci

ón

Se in

scri

be=

Page 41: á ó Medici Sebasti

41

Prom

oció

n al

eato

riaC

on

pro

mo

ció

n

Insc

rito

s= 8

0%

Y =

10

0

SIN

pro

mo

ció

n

Insc

rito

s= 3

0%

Y =

80

Nunca

se

insc

ribe

Se

insc

ribe

si s

e lo

in

centiva

Se

insc

ribe

siem

pre

IMP

AC

TO

∆In

scri

tos=

0.5

∆Y

=2

0

Imp

act

o =

40

Page 42: á ó Medici Sebasti

42

Ejem

plos

Seg

uro

de

salu

d m

ater

no infa

ntil en

Arg

entina

Cam

pañ

as inte

nsi

vas

de

info

rmac

ión

Progra

ma

de

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os

en A

rgen

tina

Tar

jeta

s de

tran

sport

e

Adm

inis

trac

ión e

scola

r co

munitar

ia e

n

Nep

alApoyo

de

ON

G

Fondos

par

a pre

venci

ón d

e ries

gos

de

salu

d e

n I

ndia

Apoyo

de

equip

os

de

recu

rsos

com

unitar

ios

Page 43: á ó Medici Sebasti

43

Prom

oció

n al

eato

riaPru

eba

pilo

to r

iguro

sa d

e la

est

rate

gia

de

pro

moci

ón

Se

obtien

e in

form

ació

n a

dic

ional

de

inte

rés:

Modos

de

aum

enta

r la

insc

ripci

ón

No s

e tien

e que

“exc

luir”

a nad

ie,

per

o…

La e

stra

tegia

dep

ende

del

éxi

to y

la

valid

ez d

e la

pro

moci

ón

Se

obtien

e un p

rom

edio

loca

l del

efe

cto d

el t

rata

mie

nto

La p

rom

oci

ón a

leat

oria

es u

na

variab

le

inst

rum

enta

l (V

I)U

na

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le c

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elac

ionad

a únic

amen

te c

on e

l tr

atam

iento

(por

ejem

plo

, Pr

om

oci

ón a

leat

oria)

Pued

e en

contr

arse

más

info

rmac

ión e

n e

l ap

éndic

e

Page 44: á ó Medici Sebasti

44

Tra

tam

ien

to

ale

ato

rio

(Co

n p

rom

oci

ón

)

Insc

rito

s= 9

2%

Y =

26

8

Co

ntr

ol

ale

ato

rio

Insc

rito

s= 0

%Y

= 2

39

Nunca

se

insc

ribe

Se

insc

ribe

si s

e lo

in

centiva

IMP

AC

TO

∆In

scri

tos=

0.9

2

∆Y

=2

9

Imp

act

o T

T=

31

Caso

4: V

I

Page 45: á ó Medici Sebasti

45

Cal

cule

el ef

ecto

TO

T d

e O

port

unid

ades

sobre

consu

mo

Eje

cute

la

regre

sión 2

SLS

Caso

4: V

I -TO

T Reg

resi

ón L

inea

lR

egre

sión

Lin

eal M

ultiv

aria

ble

Impa

cto

Estim

ado

29.8

8**

30.4

4**

(3.0

9)(3

.07)

** S

igni

ficat

ivo

al 1

%

Cas

o 4

- IV

Page 46: á ó Medici Sebasti

46

Med

ició

n de

impa

cto

1)

Infe

renci

a ca

usa

lContr

afac

tual

esContr

afac

tual

esfa

lsos:

An

tes

y d

esp

ués

(pre

vio

-po

steri

or)

Insc

rito

-no

in

scri

to (

man

zan

as

y n

ara

nja

s)

2)

Méto

do

s d

e e

valu

aci

ón

de i

mp

act

o:

Contr

ole

s al

eato

rios

Pro

moci

ón a

leat

oria

(IV)

Dis

o d

e d

isco

nti

nu

idad

(R

DD

)D

ifer

enci

a en

difer

enci

asPar

eam

iento

/mat

chin

g

Page 47: á ó Medici Sebasti

47

Dis

cont

inui

dade

s en

la e

legi

bilid

ad

Los

pro

gra

mas

soci

ales

much

as v

eces

foca

lizan

el

trat

amie

nto

med

iante

un índic

e de

eleg

ibili

dad

:Pro

gra

mas

de

luch

a co

ntr

a la

pobre

za:

des

tinad

os

a hogar

es p

or

deb

ajo d

e un d

eter

min

ado

índic

e de

pobre

za

Progra

mas

de

pen

siones

:des

tinad

os

a una

pobla

ción d

e m

ás d

e ci

erta

edad

Bec

as e

scola

res:

des

tinad

as a

est

udia

nte

s co

n p

unta

jes

alto

s en

pru

ebas

est

andar

izad

as

Para

un d

iseñ

o d

e dis

continuid

ad s

e nec

esita:

-Índic

e co

ntinuo d

e el

egib

ilidad

-Punto

de

cort

e cl

aram

ente

def

inid

o

Page 48: á ó Medici Sebasti

48

Ejem

plo:

Índic

e de

eleg

ibili

dad

(punta

je)

de

1 a

100

Sobre

la

bas

e de

cara

cter

ística

s an

teriore

s a

la

inte

rven

ción

Punta

je <

=50 s

on e

legib

les

Punta

je >

50 n

o s

on e

legib

les

Se

ofr

ece

trat

amie

nto

a los

eleg

ible

s

Page 49: á ó Medici Sebasti

49

6065707580Outcome

2030

4050

6070

80Sc

ore

Regr

essi

on D

isco

ntin

uity

Des

ign

- Bas

elin

e

Page 50: á ó Medici Sebasti

50

6065707580Outcome

2030

4050

6070

80Sc

ore

Regr

essi

on D

isco

ntin

uity

Des

ign

- Bas

elin

e

No

eleg

ible

s

Ele

gibl

es

Page 51: á ó Medici Sebasti

51

65707580Outcome

2030

4050

6070

80Sc

ore

Regr

essi

on D

isco

ntin

uity

Des

ign

- Pos

t Int

erve

ntio

n

Page 52: á ó Medici Sebasti

52

65707580Outcome

2030

4050

6070

80Sc

ore

Regr

essi

on D

isco

ntin

uity

Des

ign

- Pos

t Int

erve

ntio

n

IMPA

CTO

Page 53: á ó Medici Sebasti

53

Oport

unid

ades

asig

ben

efic

ios

sobre

la

bas

e de

un índic

e de

pobre

za

Donde

Trat

amie

nto

= 1

si p

unta

je <

=75

0Tr

atam

ient

o =

0 si

pun

taje

>75

0

Caso

5: D

iseñ

o de

dis

cont

inui

dad

Page 54: á ó Medici Sebasti

54

Fitted values

punt

aje

estim

ado

en fo

caliz

acio

n27

612

94

153.

578

379.

224

4

Dat

os

inic

iale

s –

Sin

tra

tam

iento

01

()

ii

iy

Trea

tmen

tsc

ore

ββ

δε

=+

++

Caso

5: D

iseñ

o de

dis

cont

inui

dad

Page 55: á ó Medici Sebasti

55

Fitted values

punt

aje

estim

ado

en fo

caliz

acio

n27

612

94

183.

647

399.

51

Período d

e tr

atam

iento

Caso

5: D

iseñ

o de

dis

cont

inui

dad

Impa

cto

Estim

ado

** S

igni

ficat

ivo

al 1

%

Cas

o 5

- Reg

ress

ion

Dis

cont

inui

tyR

egre

sión

Lin

eal M

ultiv

aria

ble

30.5

8**

(5.9

3)

Page 56: á ó Medici Sebasti

56

Posi

bles

des

vent

ajas

de

RD

DEfe

ctos

loca

les

pro

med

io;

no s

iem

pre

gen

eral

izab

les

Alc

ance

: el

efe

cto s

e ca

lcula

en la

dis

continuid

ad,

por

lo q

ue

suel

en o

bte

ner

se m

enos

obse

rvac

iones

que

en u

n e

xper

imen

to a

leat

orio c

on u

na

mues

tra

del

mis

mo t

amañ

oLa

esp

ecific

ació

n p

ued

e se

r se

nsi

ble

a la

form

a fu

nci

onal

: ve

rifique

que

la r

elac

ión e

ntr

e la

va

riab

le d

e as

ignac

ión y

la

variab

le d

e re

sultad

o

esté

corr

ecta

men

te d

iseñ

ada;

incl

uid

as:

Rel

acio

nes

no lin

eale

sIn

tera

ccio

nes

Page 57: á ó Medici Sebasti

57

Vent

ajas

de

RD

D p

ara

la e

valu

ació

n

Con R

DD

se

obtien

e una

estim

ació

n s

in

sesg

o d

el e

fect

o d

el t

rata

mie

nto

en la

dis

continuid

adM

uch

as v

eces

pued

e va

lers

e de

una

regla

co

noci

da

par

a la

asi

gnac

ión d

e ben

efic

ios

que

son c

om

unes

en los

dis

eños

de

polít

icas

soci

ales

No e

s nec

esar

io “

excl

uir”

del

tra

tam

iento

a u

n

gru

po d

e hogar

es/i

ndiv

iduos

eleg

ible

s

Page 58: á ó Medici Sebasti

58

Med

ició

n de

impa

cto

1)

Infe

renci

a ca

usa

lContr

afac

tual

esContr

afac

tual

esfa

lsos:

An

tes

y d

esp

ués

(pre

vio

-po

steri

or)

Insc

rito

-no

in

scri

to (

man

zan

as

y n

ara

nja

s)

2)

Méto

do

s d

e e

valu

aci

ón

de i

mp

act

o:

Contr

ole

s al

eato

rios

Pro

moci

ón a

leat

oria

(IV)

Dis

eño d

e dis

continuid

ad (

RD

D)

Dif

ere

nci

a e

n d

ifere

nci

as

Par

eam

iento

/mat

chin

g

Page 59: á ó Medici Sebasti

59

Dife

renc

ia e

n di

fere

ncia

s

Se

com

par

a la

modific

ació

n e

n los

resu

ltad

os

entr

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pos

con t

rata

mie

nto

y

sin t

rata

mie

nto

El im

pac

to e

s la

difer

enci

a en

la

modific

ació

n

de

los

resu

ltad

os

Impac

to =

(Y

t1-Y

t0)

-(Y

c1-Y

c0)

Contr

ola

por

todos

los

fact

ore

s que

NO

va

rian

en e

l tiem

po

Obse

rvab

les

y no-o

bse

rvab

les

Page 60: á ó Medici Sebasti

60

Tiem

poTra

tam

iento

Res

ultad

o

Gru

po d

e tra

tam

ient

o

Gru

po d

e co

ntr

ol

Efe

cto

pro

med

io

trat

amie

nto

B

A

D

C

Page 61: á ó Medici Sebasti

61

Tiem

poTra

tam

iento

Res

ultad

o Gru

po d

e tr

atam

iento G

rupo

de

cont

rol

Efe

cto

pro

med

io

estim

ado

trat

amie

nto

Efe

cto

pro

med

io

trat

amie

nto

Page 62: á ó Medici Sebasti

62

Dife

renc

ia e

n di

fere

ncia

s

Supues

to f

undam

enta

l de

que

las

tenden

cias

(pen

die

nte

s) s

on las

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mas

en

tra

tam

iento

s y

contr

ole

s an

tes

de

la

inte

rven

ción

Se

nec

esita

un m

ínim

o d

e dos

punto

s en

el

tie

mpo a

nte

s de

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rven

ción p

ara

verifica

r el

supues

toM

ayor

confian

za q

ue

no e

xist

en o

tros

fact

ore

s que

si v

aria

nen

el tiem

po

Page 63: á ó Medici Sebasti

63

Caso

6: D

ifere

ncia

en

dife

renc

ias

No

Insc

rito

Insc

rito

t-sta

tM

ean Δ

CP

C8.

2635

.92

10.3

1

Cas

o 6

- Dif

en D

if

Reg

resi

ón L

inea

lR

egre

sión

Lin

eal M

ultiv

aria

ble

Impa

cto

Estim

ado

27.6

6**

25.5

3**

(2.6

8)(2

.77)

** S

igni

ficat

ivo

al 1

%

Cas

o 6

- Dif

en D

if

Page 64: á ó Medici Sebasti

64

Estu

dio

de c

asos

Cas

e 1

- Bef

ore

and

Afte

r

Cas

e 2

- E

nrol

led/

Not

E

nrol

led

Cas

e 3

- R

ando

miz

atio

nC

ase

4 - I

V

(TO

T)

Cas

e 5

- R

egre

ssio

n D

isco

ntin

uit y

Cas

e 6

- Diff

in

Diff

Mul

tivar

iate

Li

near

R

e gre

ssio

nM

ultiv

aria

te L

inea

r R

egre

ssio

n

Mul

tivar

iate

Li

near

R

e gre

ssio

n2S

LS

Mul

tivar

iate

Li

near

R

e gre

ssio

n

Mul

tivar

iate

Li

near

R

e gre

ssio

nE

stim

ated

Impa

ct

on C

PC

34.2

8**

-4.1

529

.79*

*30

.44*

*30

.58*

*25

.53*

*(2

.11)

(4.0

5)(3

.00)

(3.0

7)(5

.93)

(2.7

7)**

Sig

nific

ant a

t 1%

leve

l

Page 65: á ó Medici Sebasti

65

Med

ició

n de

impa

ctos

1)

Infe

renci

a ca

usa

lContr

afac

tual

esContr

afac

tual

esfa

lsos:

An

tes

y d

esp

ués

(pre

vio

-po

steri

or)

Insc

rito

-no

in

scri

to (

man

zan

as

y n

ara

nja

s)

2)

Méto

do

s d

e e

valu

aci

ón

de i

mp

act

o:

Contr

ole

s al

eato

rios

Pro

moci

ón a

leat

oria

(IV)

Dis

eño d

e dis

continuid

ad (

RD

D)

Difer

enci

a en

difer

enci

as

Pare

am

ien

to/

matc

hin

g

Page 66: á ó Medici Sebasti

66

Pare

amie

nto/

mat

chin

g

Se

sele

ccio

na

la c

om

par

ació

n idea

l que

corr

esponda

al g

rupo d

e tr

atam

iento

de

un

estu

dio

más

am

plio

.La

s co

rres

ponden

cias

son s

elec

cionad

as s

obre

la

bas

e de

sim

ilitu

des

en c

arac

teríst

icas

obse

rvad

as

Se

asum

e el

supues

to d

e que

no e

xist

e se

sgo d

e se

lecc

ión e

n c

arac

teríst

icas

no o

bse

rvab

les.

Fuen

te:

Mar

tin

Rav

allio

n

Page 67: á ó Medici Sebasti

67

Prop

ensi

tySc

ore

Mat

chin

g(P

SM)

Contr

ole

s: n

o p

artici

pan

tes

con las

mis

mas

ca

ract

erís

tica

s que

par

tici

pan

tes

En la

prá

ctic

a, e

s m

uy

difíc

il. E

l ve

ctor

com

ple

to d

e ca

ract

erís

tica

s obse

rvad

as d

e X p

odría

ser

enorm

e.

Rose

nbau

my

Rubin

: busc

ar c

orr

esponden

cia

sobre

la

bas

e del

punta

je d

e pro

pen

sidad

=P(

Xi)

= P

r(D

i=1|X

)En lugar

de

inte

nta

r as

egura

r que

el p

unta

je d

e co

ntr

ol

de

cada

par

tici

pan

te t

en

ga e

xact

am

en

te e

l m

ism

o

valo

r q

ue X

, se

pued

e al

canza

r el

mis

mo r

esultad

o

busc

ando la

corr

esponden

cia

en la

pro

bab

ilid

ad

de

part

icip

aci

ón

.Est

o s

upone

que

la p

artici

pac

ión e

s in

dep

endie

nte

de

los

resu

ltad

os

dad

o X

.

Page 68: á ó Medici Sebasti

68

Paso

s en

PSM

1.

Encu

esta

s al

tam

ente

rep

rese

nta

tiva

s y

com

par

able

s de

no p

artici

pan

tes

y par

tici

pan

tes.

2.

Unir las

dos

mues

tras

y e

stim

ar u

n m

odel

o L

ogit

(o P

robit)

de

par

tici

pac

ión e

n e

l pro

gra

ma.

3.

Res

trin

gir las

mues

tras

par

a as

egura

r un

sop

ort

e c

om

ún

(fuen

te im

port

ante

de

sesg

o e

n

estu

dio

s de

obse

rvac

ión).

4.

Busc

ar p

ara

cada

par

tici

pan

te u

na

mues

tra

de

no

par

tici

pan

tes

con p

unta

jes

de

pro

pen

sión

sim

ilare

s.5.

Com

par

ar los

indic

adore

s de

resu

ltad

os.

La

difer

enci

a es

el cá

lcu

lo d

e l

a g

an

an

cia

deb

ida

al p

rogra

ma

par

a dic

ha

obse

rvac

ión.

6.

Cal

cula

r la

med

ia d

e es

tas

gan

anci

as indiv

idual

es

par

a obte

ner

el pro

med

io d

e la

gan

anci

a gen

eral

.

Page 69: á ó Medici Sebasti

69

Den

sity

of

sco

res

for

part

icip

an

ts

Den

sity

01

Pu

nta

je d

e

pro

pen

sió

n

Reg

ión d

e so

port

e co

mún

Page 70: á ó Medici Sebasti

70

PSM

no

es u

n si

mpl

e ex

perim

ento

Un e

xper

imen

to,

en s

u f

orm

a pura

, no

requie

re e

l su

pues

to d

e in

dep

enden

cia

condic

ional

no c

om

pro

bab

le d

e ca

ract

erís

tica

s obse

rvab

les

PSM

req

uie

re m

ues

tras

gra

ndes

de

dat

os

confiab

les

Page 71: á ó Medici Sebasti

71

Lecc

ione

s so

bre

mét

odos

de

pare

amie

nto

Se

suel

en u

tiliz

ar c

uan

do n

o e

s posi

ble

aplic

ar

alea

toriza

ción,

RD

D u

otr

as o

pci

ones

cuas

i ex

per

imen

tale

s (p

or

ejem

plo

, porq

ue

no s

e tien

en d

atos

inic

iale

s)

Se

deb

e te

ner

cau

tela

en e

l par

eo e

x-post

Com

par

ació

n s

obre

var

iable

s en

dógen

asEl par

eo a

yuda

a te

ner

un c

ontr

ol ad

ecuad

o d

e la

het

erogen

eidad

OBSERVABLE

Pare

ar los

dat

os

inic

iale

s pued

e se

r m

uy

útil:

Est

imac

ión:

Se

com

bin

a co

n o

tras

téc

nic

as (

por

ejem

plo

, difer

enci

a en

difer

enci

as)

Se

conoce

la

regla

de

asig

nac

ión (

se c

om

par

a so

bre

la

bas

e de

esta

reg

la)

Mues

treo

:Sel

ecci

ón d

e m

ues

tras

de

eval

uac

ión n

o a

leat

orias

Se

nec

esitan

dat

os

confiab

les

El so

port

e co

mún p

ued

e re

pre

senta

r un p

roble

ma

Page 72: á ó Medici Sebasti

72

P-sc

ore

Qui

ntile

s

XiT

Ct-s

core

TC

t-sco

reT

Ct-s

core

TC

t-sco

reT

Ct-s

core

Age

Head

68.0

467

.45

-1.2

53.6

153

.38

-0.5

144

.16

44.6

81.

3437

.67

38.2

1.72

32.4

832

.14

-1.1

8Ed

uc H

ead

1.54

1.97

3.13

2.39

2.69

1.67

3.25

3.26

-0.0

43.

533.

43-0

.98

2.98

3.12

1.96

Age

Spou

se55

.95

55.0

5-1

.43

46.5

46.4

10.

6639

.54

40.0

11.

8634

.234

.81.

8429

.629

.19

-1.4

4Ed

uc S

pous

e1.

892.

192.

472.

612.

640.

313.

173.

190.

233.

343.

26-0

.78

2.37

2.72

1.99

Ethn

icity

0.16

0.11

-2.8

10.

240.

27-1

.73

0.3

0.32

1.04

0.14

0.13

-0.1

10.

70.

66-2

.3Fe

mal

e He

ad0.

190.

210.

920.

420.

16-1

.40.

092

0.08

8-0

.35

0.35

0.32

-0.3

40.

008

0.00

80.

83

Qui

ntile

4Qu

intil

e 5

Qui

ntile

1Qu

intil

e 2

Qui

ntile

3

Cas

e 7

- PR

OP

EN

SIT

Y S

CO

RE

: Pr(

treat

men

t=1)

Var

iabl

eC

oef.

Std

. Err.

Age

Hea

d-0

.028

2433

0.00

2455

3E

duc

Hea

d-0

.054

722

0.00

8636

9A

ge S

pous

e-0

.017

1695

0.00

2868

3E

duc

Spo

use

-0.0

6435

690.

0093

801

Eth

nici

ty0.

4166

998

0.03

9753

9Fe

mal

e H

ead

-0.2

2604

070.

0714

199

_con

s1.

6048

0.10

1301

1

Caso

7:P

area

mie

nto

Page 73: á ó Medici Sebasti

73

Caso

7:P

area

mie

nto

Reg

resi

ón L

inea

lR

egre

sión

Lin

eal M

ultiv

aria

ble

Impa

cto

Estim

ado

1.16

7.06

+(3

.59)

(3.6

5)**

Sig

nific

ativ

o al

1%

, + S

igni

ficat

ivo

al 1

0%

Cas

o 7

- Par

eam

ient

o

Page 74: á ó Medici Sebasti

74

Estu

dio

de c

asos

: Sín

tesi

s de

re

sulta

dos

Cas

o 1

- Ant

es y

D

espu

ésC

aso

2 -

Insc

rito/

No

Insc

rito

Cas

o 3

- Al

eato

rizac

ión

Cas

o 4

- IV

(T

OT)

Cas

o 5

- RD

DC

aso

6 - D

if en

D

ifC

aso

7 -

Mat

chin

gRe

gres

ión

Line

al

Mul

tivar

iabl

eRe

gres

ión

Line

al

Mul

tivar

iabl

eR

egre

sión

Lin

eal

Mul

tivar

iabl

e2S

LSRe

gres

ión

Line

al

Mul

tivar

iabl

eRe

gres

ión

Line

al

Mul

tivar

iabl

eRe

gres

ión

Line

al

Mul

tivar

iabl

e

Impa

cto

Estim

ado

34.2

8**

-4.1

529

.79*

*30

.44*

*30

.58*

*25

.53*

*7.

06+

(2.1

1)(4

.05)

(3.0

0)(3

.07)

(5.9

3)(2

.77)

(3.6

5)**

Sig

nific

ativo

al 1

%, +

Sig

nific

ativo

al 1

0%

Page 75: á ó Medici Sebasti

75

Sínt

esis

de m

étod

osAle

atoriza

ción

Pro

moci

ón

alea

toria

VI

Dis

eño d

e dis

continuid

ad

Difer

enci

a en

difer

enci

as

Pare

o

Val

idez

in

tern

a

Val

idez

ex

tern

a

Rie

sgos

Page 76: á ó Medici Sebasti

76

Med

ició

n de

impa

ctos

1)

Infe

renci

a ca

usa

lContr

afac

tual

esContr

afac

tual

esfa

lsos:

Ante

s y

des

pués

(pre

vio-p

ost

erio

r)In

scrito

-no insc

rito

(m

anza

nas

y n

aran

jas)

2)

Méto

do

s d

e e

valu

aci

ón

de i

mp

act

o:

Co

ntr

ole

s ale

ato

rio

s P

rom

oci

ón

ale

ato

ria (

IV)

Dis

o d

e d

isco

nti

nu

idad

/R

DD

D

ifere

nci

a e

n d

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as

Pare

am

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to/

matc

hin

g(p

rop

en

sity

sco

rem

atc

hin

g,

PS

M p

or

su s

igla

en

in

glé

s)Com

bin

acio

nes

de

esto

s m

étodos

Page 77: á ó Medici Sebasti

77

Rec

uerd

e…

El obje

tivo

de

la e

valu

ació

n d

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78

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Page 79: á ó Medici Sebasti

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