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Análisis factorial
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Fase evaluación: Análisis
Tipo evaluación: Específica
Evaluación participativa: No
Grado complejidad: Alto
Otros Nombres:
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Descripción
Herramienta de análisis estadístico empleado para identificar la correlación dentro de una gran cantidad de datos relacionados (individuos de una encuesta, variables…) y para expresar de manera sencilla en forma de un espacio bi- o tridimensional. La herramienta revela agrupaciones y sugiere relaciones de causa y efecto. Es una herramienta de análisis de causalidad inductiva. Identifica factores que han podido ampliar o reducir el impacto. Para empezar a analizar una gran cantidad de datos.
Pasos a seguir
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Covariación
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Fase evaluación: Análisis
Tipo evaluación: Específica
Evaluación participativa: No
Grado complejidad: Alto
Otros Nombres:
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Descripción
El hecho de que dos variables evolucionen sistemáticamente en la misma dirección o en direcciones opuestas. Si hay poca covariación, no existe una relación estadísticamente fiable entre ellos. Un alto grado de covariación entre A y B indica un supuesto de causalidad pero no lo demuestra. (¿Es A la causa de B? o, ¿es B la causa de A? o, ¿son A y B consecuencia de otra cosa?).
Pasos a seguir
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Análisis de regresión
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Fase evaluación: Análisis
Tipo evaluación: Específica
Evaluación participativa: No
Grado complejidad: Alto
Otros Nombres:
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Descripción
Herramienta estadística empleada para realizar un cálculo cuantitativo de la influencia de diferentes variables explicativas (intervención pública y factores concurrentes) sobre una variable explicada (un impacto). El análisis de regresión es una herramienta para analizar la causalidad deductiva. Se basa en un modelo lógico explicativo (modelo causal que hay que diseñar) y en una serie de observaciones preliminares. La herramienta se puede usar de varias maneras, según las variables del modelo sean continuos o discretos y sus relaciones sean o no lineales.
Pasos a seguir
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Emparejamiento
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Fase evaluación: Análisis
Tipo evaluación: Específica
Evaluación participativa: Sí
Grado complejidad: Alto
Otros Nombres:
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Descripción
Técnica para construir un grupo de comparación. Para cada individuo en la muestra de destinatarios directos bajo estudio, se elige otro individuo que se le parece lo máximo posible y que no ha participado en la intervención. Las técnicas de comparación no son buenas para complejas evaluaciones globales del desarrollo.
Pasos a seguir
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Grupo de control
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Fase evaluación: Análisis
Tipo evaluación: Específica
Evaluación participativa: Sí
Grado complejidad: Alto
Otros Nombres:
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Descripción
Consiste en un caso de estudio elegir dos tipos de sujetos u organizaciones de estudio: El grupo experimental al cual se le aplica el factor testeado y el grupo de control al cual no se le aplica el factor.
Las personas u organizaciones del grupo de control están excluidas de toda participación en la intervención mediante un proceso de selección aleatoria. Exceptuando su no participación en la intervención concreta, el grupo de control es comparable, desde todos los puntos de vista, con el grupo de participantes y habrá estado expuesto también a las mismas variaciones en el contexto socioeconómico (factores concurrentes).
Pasos a seguir
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Grupo de comparación
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Fase evaluación: Análisis
Tipo evaluación: Específica
Evaluación participativa: Sí
Grado complejidad: Alto
Otros Nombres:
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Descripción
Grupo de personas u organizaciones que no han participado en una intervención pública, que se compara con un grupo que sí ha participado, al objeto de analizar los efectos netos de la intervención. Sea el que sea el modo de selección del grupo de comparación, sus características deben ser lo más parecidas posible a las de los destinatarios directos. Puede hacerse una comparación de la situación después de la intervención, o una comparación tanto antes como después de la intervención.
Pasos a seguir
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Modelo Macroec
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Fase evaluación: Análisis
Tipo evaluación:
Evaluación participativa: NO
Grado complejidad: Alto
Otros Nombres:
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Descripción
Para simular los principales mecanismos de un sistema económico regional, nacional o internacional. Se usa a menudo para simular tendencias futuras, pero también puede servir como una herramienta de evaluación (para simular una situación hipotética sin intervención, para así evaluar cuantitativamente los efectos netos sobre la mayoría de las variables macroeconómicos influenciadas por las acciones públicas, es decir, crecimiento, empleo, inversión, ahorro, etc.). Existe un gran número de modelos, basados en teorías macroeconómicas muy variadas. Los modelos generalmente son capaces de calcular efectos de demanda con mayor facilidad que los efectos de suministro.
Pasos a seguir
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