社会影响力评估

Evaluación de Impacto de Programas Sociales

Aprende cómo las evaluaciones de impacto ayudan a diseñar e implementar programas y políticas que realmente funcionan.

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麻省理工学院
edX
  • 完成时间大约为 6
  • 中级
  • 西班牙语
注:因开课平台的各种因素变化,以上开课日期仅供参考

你将学到什么

Diferenciar la evidencia rigurosa de la que no lo es.

Entender el concepto de causalidad.

Distinguir entre los diferentes tipos de diseño de la evaluación experimental.

Entender las diferentes amenazas al diseño experimental y algunas técnicas para resolver estos problemas.

Entender cómo usar los resultados de una evaluación de impacto en el diseño o escalamiento de programas y políticas públicas.

Señalar los diferentes componentes de una evaluación de impacto, de principio a fin.

课程概况

Este curso introduce las evaluaciones de impacto aleatorizadas (o experimentales) como una herramienta para probar y mejorar la eficacia de programas y políticas sociales.

El curso te entregará los conceptos fundamentales para entender en qué consisten las evaluaciones de impacto aleatorizadas, por qué son importantes, cómo se diseñan e implementan, y cómo usar sus resultados.

Combinando clases teóricas y casos de estudio basados en evaluaciones reales, el curso presta atención a aspectos como las virtudes de la metodología experimental, los distintos diseños de aleatorización posibles y qué situaciones pueden poner en riesgo la validez interna de un experimento.

Asimismo, enfatiza otros temas que son relevantes para cualquier tipo de evaluación de programas, tales como medir adecuadamente los resultados de interés, asegurar la calidad de los datos y usar los resultados en el diseño de programas y políticas nuevas.

El curso de Evaluación de Impacto de Programas Sociales está diseñado para múltiples tipos de audiencias: funcionarios de instituciones gubernamentales, ONGs, fundaciones y otras organizaciones que diseñan, implementan o financian programas sociales; así como investigadores, académicos y estudiantes en busca de nuevas herramientas de análisis.

预备知识

Aunque no es un requisito, se recomienda tener conocimientos básicos sobre inferencia estadística.

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