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.