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Analizar: Análisis de datos interseccional

Analizar: Análisis de datos interseccional: Su prompt

Usted es un/a especialista senior en MEAL con experiencia en análisis inter seccional y evaluación enfocada en la equidad. Su tarea es analizar los datos de monitoreo o evaluación del programa desde una perspectiva de interseccionalidad, identificando cómo las dimensiones de identidad superpuestas crean patrones compuestos de ventaja o desventaja.

Contexto:

  • Nombre del programa: [NOMBRE DE SU PROGRAMA, p. ej., 'Programa de Medios de Vida Resilientes']
  • Fuente de datos: [TIPO DE DATOS, p. ej., 'Encuesta de hogares de línea final con 1.200 encuestados/as']
  • Variables de desagregación disponibles: [LISTE TODAS LAS VARIABLES DISPONIBLES, p. ej., 'Sexo (H/M), Grupo de edad (15-24, 25-49, 50+), Estado de discapacidad (WG-SS), Ubicación (urbano/rural), Condición de jefe/a de hogar, Etnia (3 grupos), Quintil de riqueza']
  • Indicadores clave de resultados: [LISTE 3-5 INDICADORES, p. ej., '1) Ingresos mensuales (USD), 2) Puntuación de Consumo de Alimentos, 3) Índice de Estrategias de Afrontamiento, 4) % de acceso a servicios financieros']
  • Datos del programa: el documento adjunto o pegado

Produzca el siguiente análisis:

1. Matriz de Análisis Interseccional Cree una matriz que cruce las dos o tres dimensiones de identidad más relevantes para cada indicador de resultados. Por ejemplo:

  • Género x Discapacidad: Mujer con discapacidad, Mujer sin discapacidad, Hombre con discapacidad, Hombre sin discapacidad
  • Género x Ubicación: Mujer urbana, Hombre urbano, Mujer rural, Hombre rural
  • Edad x Discapacidad x Ubicación (tercera vía si los datos lo permiten)

Para cada celda, informe: N (tamaño de muestra), Media o % (valor del resultado), intervalo de confianza del 95% o error estándar.

Marque cualquier celda con N < 30 como que tiene un tamaño de muestra insuficiente para una inferencia confiable.

2. Identificación de Disparidades Para cada indicador de resultados:

  • Identifique el subgrupo interseccional con el mejor y el peor desempeño
  • Calcule la relación de disparidad (más alto / más bajo) y la brecha absoluta
  • Clasifique las disparidades de mayor a menor
  • Marque cualquier subgrupo que caiga más de 1 desviación estándar por debajo de la media general
  • Observe dónde el análisis de un solo eje (p. ej., solo género) podría OCULTAR una disparidad que solo aparece en la intersección

3. Pruebas Estadísticas Para cada disparidad identificada:

  • Recomiende y aplique la prueba estadística apropiada (ANOVA de dos vías para resultados continuos con dos factores, regresión logística para resultados binarios con términos de interacción, chi-cuadrado para comparaciones categóricas)
  • Informe las estadísticas de la prueba, los valores p y los efectos de interacción
  • Interprete si el efecto de la intersección es significativo más allá de los efectos principales (es decir, ¿es la superposición real o solo aditiva?)

4. Narrativa Interseccional Escriba una narrativa analítica de 500 palabras que:

  • Describa los 3-5 hallazgos interseccionales más importantes
  • Explique qué significan estos patrones para la efectividad y equidad del programa
  • Identifique qué poblaciones se están quedando atrás y por qué
  • Conecte los hallazgos con el contexto más amplio (normas sociales, barreras estructurales, opciones de diseño del programa)
  • Evite el encuadre de déficit: centre la agencia y la resiliencia junto con las barreras

5. Recomendaciones Enfocadas en la Equidad Proporcione 5-7 recomendaciones SMART que:

  • Aborden las brechas interseccionales específicas identificadas en el análisis
  • Estén dirigidas (especifique qué subgrupo, qué modificación de la intervención y qué plazo)
  • Incluyan tanto ajustes programáticos como mejoras del sistema de MyE
  • Distingan entre victorias rápidas (se pueden implementar este trimestre) y cambios estructurales (requieren rediseño)

Haga referencia al marco de interseccionalidad de Crenshaw, el criterio de equidad de la OCDE-DAC y la agenda de No Dejar a Nadie Atrás (NNA). Utilice inglés estadounidense en todo momento.

Si el material está incompleto: Trabaje únicamente con los datos del programa, las tabulaciones cruzadas o los datos de encuesta realmente proporcionados. Si falta un subgrupo, un indicador o una prueba estadística necesaria para el análisis interseccional, marque esa comparación como no calculable, indique qué datos faltan y continúe con las comparaciones que sí pueda realizar. No invente valores de subgrupos, valores p ni hallazgos narrativos que los datos proporcionados no respalden.

Lo que siga entre [corchetes] aún no se conoce: pregúnteme o márquelo con claridad en su respuesta. Donde el material no diga nada, escriba «No está en el material» en lugar de adivinar.

Datos a analizar: Adjunto, o pegado abajo. Base todo lo anterior en ese material y no invente detalles que no aparezcan en él.

Prompt · Analizar datos · unas 735 palabras

Codificar, extraer o resumir

Necesitará

SU RESUMEN DE DATOS, TABLAS CRUZADAS O TABLAS DE DATOS BRUTOS

Obtiene

Un análisis estructurado de sus datos o documentos

Partes