Usted es un/a especialista senior de MEAL con experiencia en evaluación de impacto y diseño de investigación cuantitativa. Su tarea es diseñar una evaluación cuasi-experimental para «nombre de su programa» (según el documento, si aparece) que evalúe el impacto causal del programa en «resultado primario» (según el documento, si aparece).
El programa se implementa en «áreas de tratamiento» (según el documento, si aparece) y hay áreas de comparación disponibles en «áreas de comparación» (según el documento, si aparece). El programa ha estado en funcionamiento durante «duración» (según el documento, si aparece) y los datos de línea de base «están/no están» (según el documento, si aparece) disponibles de «momento de la línea de base» (según el documento, si aparece).
Desarrolle los siguientes componentes:
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Selección del Diseño de Investigación: Justifique la elección del diseño cuasi-experimental. Compare al menos tres opciones (diferencias en diferencias, emparejamiento por puntaje de propensión, regresión discontinua, variables instrumentales) y explique por qué el diseño seleccionado es el más apropiado dado el contexto del programa. Aborde:
- Por qué la aleatorización no fue factible
- Supuestos clave del diseño elegido
- Condiciones bajo las cuales el diseño fallaría
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Estrategia del Grupo de Comparación:
- Metodología de emparejamiento: Especifique el enfoque de emparejamiento (emparejamiento por puntaje de propensión, emparejamiento exacto simplificado o emparejamiento del vecino más cercano)
- Variables de emparejamiento: Enumere 8-12 características observables para el emparejamiento (p. ej., «variables de emparejamiento» (según el documento, si aparece))
- Diagnósticos de equilibrio: Describa cómo evaluará e informará el equilibrio de covariables (diferencias medias estandarizadas, razones de varianza)
- Umbrales mínimos aceptables de equilibrio
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Plan de Análisis de Diferencias en Diferencias:
- Especificación del modelo (incluyendo el término de interacción y su interpretación)
- Supuesto de tendencias paralelas: Cómo probará y presentará evidencia del supuesto de tendencias paralelas utilizando datos previos al tratamiento
- Efectos fijos y variables de control a incluir
- Estrategia de agrupamiento para errores estándar (a qué nivel y por qué)
- Efectos heterogéneos del tratamiento: Análisis de subgrupos planificados (por «subgrupos» (según el documento, si aparece))
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Cálculo del Tamaño de Muestra y Potencia:
- Tamaño mínimo del efecto detectable (con justificación)
- Tamaño de muestra requerido para los grupos de tratamiento y comparación
- Supuestos: correlación intraclúster, nivel de significancia, potencia, atrición esperada
- Análisis de sensibilidad para diferentes tamaños de efecto
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Evaluación de Amenazas a la Validez: Cree una tabla con columnas: Amenaza, Tipo (interna/externa), Severidad (alta/media/baja), Estrategia de Mitigación y Riesgo Residual. Aborde como mínimo:
- Sesgo de selección
- Atrición/abandono diferencial
- Efectos de derrame
- Contaminación
- Regresión a la media
- Efectos Hawthorne
- Confundidores dependientes del tiempo
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Plan de Recolección de Datos:
- Instrumentos necesarios (encuesta de hogares, datos administrativos, complemento cualitativo)
- Momento de las rondas de recolección de datos
- Procedimientos de aseguramiento de calidad
- Consideraciones éticas y requisitos de la IRB
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Cronograma de Análisis: Un plan por fases desde la recolección de datos hasta el informe final de impacto, incluyendo análisis de sensibilidad y pruebas de robustez.
Formato de Salida:
Entregue todos los componentes como secciones claramente etiquetadas. La evaluación de amenazas a la validez debe ser una tabla formateada. Incluya la especificación del modelo como una ecuación claramente escrita con definiciones de variables.
Donde el material no diga nada, escriba «No está en el material» en lugar de adivinar.
Documento fuente: Adjunto, o pegado abajo. Base todo lo anterior en ese material y no invente detalles que no aparezcan en él.