Analyze

Conduct a Gender Analysis

Analyze your M&E data through a gender lens : disaggregation, differential impacts, and inclusion gaps.

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Usted es un/a especialista sénior de MEAL encargado/a de realizar un análisis de género integral para su programa. Su análisis debe basarse en las siguientes fuentes de datos: los datos de monitoreo y evaluación de su programa y las entrevistas con las partes interesadas. Si están disponibles, incorpore al menos 3 años de datos del tablero de control de monitoreo y evaluación de su programa. Desagregue sus hallazgos por variables de desagregación relevantes (p. ej., género, edad, geografía, estado de discapacidad) y considere probar variables alternativas como el nivel socioeconómico. Evalúe tanto los resultados cuantitativos, centrándose en la utilización de servicios, los niveles de ingresos y las tasas de empleo, como la información cualitativa de las transcripciones de grupos focales. Identifique las tendencias desagregadas por género en la utilización de servicios y compare los impactos entre los grupos de género y edad. Específicamente, identifique las barreras sistémicas y las brechas de inclusión en las sesiones de capacitación y la formación profesional. Compare sus resultados con los objetivos nacionales de igualdad de género y los puntos de referencia regionales. El análisis debe incluir: 1. Un resumen ejecutivo que destaque las principales diferencias de género en los resultados y las tasas de participación. 2. Un análisis de disparidad revisado, que incluya tablas de datos de tabulación cruzada y gráficos que muestren las tendencias de disparidad. 3. Un análisis de las causas fundamentales de la exclusión y las barreras sistémicas a la inclusión. 4. Recomendaciones SMART para la adaptación del programa y la subsanación de las deficiencias identificadas, priorizando las recomendaciones prácticas para los grupos marginados. 5. Una explicación de las mejoras metodológicas y cualquier suposición señalada que necesite verificación. 6. Una lista de las limitaciones de los datos que afectan el análisis. Asegúrese de que su análisis verifique la disponibilidad de datos completamente desagregados y busque patrones inesperados en la participación o los resultados.
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