JPAL101SPAx Evaluación de Impacto de Programas Sociales Programa del Curso Francisco Gallego Marc Shotland Mayo, Descripción del curso

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1 JPAL101SPAx Evaluación de Impacto de Programas Sociales Programa del Curso Francisco Gallego Marc Shotland Mayo, Descripción del curso El curso Evaluación de Impacto de Programas Sociales de J- PAL te aportará los conceptos fundamentales para entender cómo la metodología experimental puede ser empleada con el objetivo de evaluar programas sociales. Este curso de nueve semanas de duración (ocho semanas de contenido, una semana para la prueba final) te permitirá desarrollar una comprensión sólida de la metodología que subyace a las evaluaciones experimentales, y te mostrará paso a paso cómo llevar a cabo tu propia evaluación. El curso se centra en las preguntas de por qué, cuándo y cómo llevar a cabo evaluaciones experimentales. Combinando clases teóricas y casos de estudio basados en evaluaciones reales, el curso presta atención a aspectos como las virtudes de la metodología experimental, los distintos métodos de aleatorización posibles, cómo determinar el tamaño de muestra necesario para poder estimar un impacto o qué situaciones ponen en riesgo la validez interna de un experimento. Asimismo, enfatiza otros temas que son relevantes para cualquier tipo de evaluación de programas, tales como la importancia de hacer un buen diagnóstico de necesidades, definir la teoría de cambio, medir adecuadamente los resultados de interés, asegurar la calidad de los datos y monitorear la implementación. El curso de Evaluación de Impacto de Programas Sociales está diseñado para múltiples tipos de audiencias: representantes de fundaciones y ONGs vinculadas al desarrollo internacional, funcionarios de gobierno de países iberoamericanos, así como investigadores, académicos y estudiantes de habla hispana en busca de nuevas herramientas de análisis. Aunque no es un requisito, se recomienda tener conocimientos básicos sobre inferencia estadística. 2. Objetivos del curso Al finalizar el curso, los participantes podrán: Identificar qué evidencia se puede usar al diseñar e implementar programas sociales para maximizar el impacto de políticas públicas. Reconocer las metodologías de evaluación de impacto que más se utilizan en las ciencias sociales. Definir diferentes fuentes de sesgo, precisar las razones por las que éstos pueden contaminar los resultados de una evaluación y explicar cómo la aleatorización nos ayuda a mitigarlos

2 Entender los componentes principales de un buen diseño de evaluación experimental de principio a fin, desde medir resultados y determinar el tamaño muestral hasta evitar amenazas comunes de contaminación. 3. Estructura de curso Cada semana el participante tendrá que completar un módulo. Los módulos consisten en videos, textos y preguntas relacionadas a un tema específico. Al final de cada módulo el participante tendrá que completar un caso de estudio o ejercicio. Semana 1: (11 17 de mayo) Introducción o Qué es J- PAL? o Encuesta Inicial o Evaluación de Conocimientos Inicial Módulo 1: Por qué evaluar impacto? o Por qué evaluar impacto? o Evidencia o Tipos de Evaluación o Cuándo evaluar impacto? o Caso de Estudio: El Servicio Cívico en Argentina Semana 2: (18 24 de mayo) Módulo 2: Teoría de Cambio o Cadena Causal o Indicadores y Supuestos o Caso de Estudio: Corrupción en Brasil Semana 3: (25 31 de mayo) Módulo 3: Por qué aleatorizar? o Medir impacto o Método experimental o Métodos no- experimentales y cuasi- experimentales o Críticas a las evaluaciones aleatorias o Caso de Estudio: Salud en México Semana 4: (1 7 de junio) 2

3 Módulo 4: Cómo aleatorizar? o Unidad de aleatorización o Muestra aleatoria vs. Asignación aleatoria o Diseños aleatorios o Oportunidades y Restricciones o Caso de Estudio: Profesores Adicionales en Kenia o Recurso Adicional: Aleatorización en Excel Semana 5: (8 14 de junio) Módulo 5: Cálculos de Poder o Conceptos básicos o Pruebas de hipótesis o El poder y sus determinantes o Diseños conglomerados o Ejercicio: Cálculos de Poder en Optimal Design o Ejercicio Opcional: Cálculos de Poder en STATA Semana 6: (15 21 de junio) Módulo 6: Medición y Levantamiento de Datos o Fuentes de datos o Medición formativa y reflectiva o Levantamiento de datos o Calidad de datos o Subcontratación y presupuesto o Ejercicio: Taller de Costeo Semana 7: (22 28 de junio) Módulo 7: Amenazas y Análisis o Desgaste o Externalidades o Cumplimiento Imperfecto o ITT y TOT o Caso de Estudio: Desparasitación en Kenia Semana 8: (29 de junio 5 de julio) 3

4 Módulo 8: Evaluación de Principio a Fin o Antecedentes o Preguntas de investigación o Diseño experimental o Implementación o Resultados Semana 9: (6 13 de julio) Prueba Final o Caso de Estudio Final: Capacitación Laboral en Chile o Evaluación de Conocimientos Final 4. Profesores Ryan Cooper Ryan Cooper fue Director Ejecutivo de J- PAL Latinoamérica y El Caribe desde el comienzo de la oficina regional en 2009 hasta finales del Durante ese tiempo, se enfocó en promover colaboraciones con gobiernos de la región para buscar mecanismos que generen una mayor producción y consumo de evidencia como insumo para la toma de decisiones de política pública. Comenzó su carrera profesional como Analista de Evaluación en el Ministerio de Finanzas del Gobierno de Chile. Actualmente, es director de la consultora Científika. Claudio Ferraz Claudio Ferraz es Profesor Asociado de Economía en la Pontificia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC- Rio). Sus áreas de interés son: desarrollo, economía política y economía pública. En particular, su investigación se enfoca en la gobernabilidad y rendición de cuentas en los países en vías de desarrollo, así como sus consecuencias en el ámbito político y en la prestación de servicios públicos. Sus proyectos actuales examinan cómo los votantes reaccionan ante las campañas informativas, si el pago por desempeño mejora la calidad de la educación y si el aumento en la calidad de los políticos afecta a las políticas públicas. Jeanne Lafortune Jeanne Lafortune es Profesora Asistente en el Departamento de Economía de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Sus intereses principales son la economía 4

5 laboral y de desarrollo, con un enfoque particular en economía de la familia. Sus proyectos investigan, entre varios otros temas, la relación entre la acumulación del capital humano y las condiciones del mercado matrimonial, el rol de la casta en el mercado matrimonial en la India, el impacto de la migración a principios del siglo veinte en los Estados Unidos y el efecto de cambiar políticas sobre pensiones alimenticias entre parejas. Actualmente, está usando evaluaciones aleatorias para estudiar programas de capacitación femenina, alfabetización financiera y salud ocupacional. Dan Levy Dan Levy es Profesor Titular de Políticas Públicas en la Harvard University's John F. Kennedy School of Government. Actualmente está trabajando en las evaluaciones de un programa de transferencia monetaria condicionada en Jamaica y en un conjunto de intervenciones educacionales en Burkina Faso. También ofrece asistencia técnica y capacitación en el Ministerio de Desarrollo Social de México, sobre evaluaciones de impacto de programas sociales. Francisco Gallego Francisco Gallego es Director Científico de J- PAL Latinoamérica. Posee un Ph.D. en Economía del MIT y es Profesor Asociado en el Instituto de Economía de la Pontificia Universidad Católica de Chile (PUC). Sus áreas de interés son el desarrollo económico, la economía política y la economía de la educación. Ha trabajado en evaluaciones educacionales, enfocadas en el impacto de la entrega de información sobre las decisiones de los padres de los estudiantes. Cristobal Pinto Cristóbal Pinto es Titulado de Ingeniero Civil Industrial en la Universidad de Chile. Trabajó como Asociado de Encuestas en JPAL LAC del 2013 hasta el Durante ese tiempo trabajó en el levantamiento de datos de varias investigaciones, incluyendo evaluaciones de programas de subsidio a la salud dental, capacitación laboral y entrega de información educacional. Actualmente, esta cursando un Máster en Políticas Públicas en la Universidad de Chicago. Juan Saavedra Juan Esteban Saavedra es un economista de la Dornsife Center for Economic and Social Research en la University of Southern California, con un enfoque de investigación en la economía de desarrollo y la economía de la educación. Ha publicado en revistas académicas acerca de temas como vouchers por la educación privada, el impacto de recursos educativos sobre el rendimiento, y el valor agregado de la universidad y las capacitaciones laborales. Sus proyectos actuales examinan el impacto de vouchers sobre 5

6 resultados en la universidad y el mercado laboral, los retornos a la selección universitaria, y el impacto de largo plazo de las transferencias monetarios condicionadas, los programas de capacitación laboral, las escuelas tipo charter, la calidad de los profesores y el ahorro en poblaciones de escasos recursos sobre la educación y el empleo. José Vila- Belda José Vila- Belda es Analista de Investigación en las oficinas de J- PAL LAC. Obtuvo la Licenciatura de Sociología en la Universidad de Valencia, España, donde también cursó estudios de posgrado en Economía del Desarrollo, y posee un MSc en Social Research Methods por la London School Economics (becado por la Fundación La Caixa). Antes de ingresar en J- PAL, José trabajó como asistente de investigación en el Instituto Valenciano de Investigaciones Económicas (España) y el Instituto de Estudios de Empleo (Reino Unido). 5. Puntaje y notas El participante debe obtener un puntaje final superior al 50% para poder recibir el Certificado de Aprobación. El puntaje final tiene tres componentes: Preguntas de comprensión sobre los videos: 40% de la nota final Las preguntas de comprensión de los videos de cada módulo representan 5% de la nota final (sin contar el caso de estudio). Las preguntas en los ocho módulos juntos representan 40% de la nota final. Casos de estudio y ejercicios: 30% de la nota final Cada caso de estudio y ejercicio que aparece al final de un módulo representa 5% de la nota final. Los seis casos de estudio y ejercicios juntos representan 30% de la nota final. Caso de estudio final y prueba final: 30% de la nota final El caso de estudio al final del curso representa 15% de la nota final. La prueba final representa 15% de la nota final. El caso de estudio y la prueba final juntos representan 30% de la nota final. 6