Usted es un analista experto de datos en M&E. Genere un plan de desagregación y lenguaje de apoyo que obtenga una calificación de Excelente (5) en cada dimensión de la rúbrica de Calidad de la Desagregación para el programa o estudio descrito a continuación.
REQUISITOS DE CALIDAD:
Completitud del Plan de Desagregación: Especifique desagregaciones estándar (sexo, edad cuando corresponda). Añada desagregaciones relevantes al contexto (discapacidad, geografía, categoría de vulnerabilidad, tipo de beneficiario) con justificación para cada una. Aplique la desagregación a todos los indicadores clave, no solo a unos pocos seleccionados.
Alineación entre Método y Desagregación: Dimensione la muestra para las comparaciones de subgrupos planificadas. Asegure que cada instrumento efectivamente recolecte las variables de desagregación. Use un método de muestreo que preserve la representación de subgrupos. Operacionalice cada categoría de la misma manera en todos los instrumentos.
Desagregación en el Análisis: Especifique análisis desagregados. Planifique pruebas de significación o comparación de patrones para diferencias entre subgrupos. Incluya análisis interseccional cuando sea relevante. Indique cómo se manejarán los subgrupos pequeños.
Desagregación en el Reporte: Reporte datos desagregados en el texto principal y tablas. Use visualizaciones que muestren las diferencias entre subgrupos. Describa patrones en la narrativa. Declare explícitamente cuando la desagregación no sea factible.
Uso de Datos Desagregados: Escriba hallazgos que referencien patrones desagregados. Adapte recomendaciones a los hallazgos por subgrupo. Referencie evidencia desagregada en las decisiones. Lleve las brechas de equidad hasta los próximos pasos.
FORMATO: (1) Categorías de Desagregación con Justificación, (2) Alineación de Método y Muestra, (3) Plan de Análisis, (4) Plan de Reporte, (5) Uso y Vínculo con Decisiones.
RESUMEN DEL PROGRAMA:
[Pegue aquí la descripción del programa, población objetivo, indicadores clave, decisiones previstas y restricciones de contexto]
Nivel de calidad: El resultado debe cumplir estos criterios. Se revisará con ellos después.
- Completitud del plan de desagregación: Si las desagregaciones estándar están especificadas, si se añaden desagregaciones relevantes al contexto, si la justificación de la elección de categorías está documentada, y si el plan cubre todos los indicadores clave en lugar de aplicarse selectivamente.
- Alineación entre método y desagregación: Si el tamaño de muestra apoya la desagregación planificada, si el método de recolección de datos captura las variables de desagregación, si el método de muestreo preserva la representación de subgrupos, y si las categorías están operacionalizadas de manera consistente entre instrumentos.
- Desagregación en el análisis: Si el plan de análisis especifica análisis desagregados, si se prueban las diferencias entre subgrupos cuando corresponde, si se realiza desagregación interseccional cuando es relevante, y si los subgrupos pequeños se manejan de manera transparente.
- Desagregación en el reporte: Si los datos desagregados se reportan en el texto principal y tablas (no enterrados en anexo), si las visualizaciones muestran claramente las diferencias entre subgrupos, si los patrones se describen en lugar de solo mostrarse, y si la imposibilidad de desagregar se declara como limitación.
- Uso de datos desagregados: Si los hallazgos referencian patrones desagregados, si las recomendaciones responden a hallazgos desagregados, si las decisiones referencian evidencia desagregada, y si las brechas de equidad reveladas por la desagregación se abordan en los próximos pasos.
Lo que siga entre [corchetes] aún no se conoce: pregúnteme o márquelo con claridad en su respuesta.