Glosario Módulo 4

• Cambios estadísticamente significativos: Son aquellos resultados que, tras ser analizados mediante técnicas estadísticas, muestran una diferencia o un efecto que es poco probable que haya ocurrido por azar. La significancia estadística indica que el efecto observado tiene suficiente evidencia empírica para ser considerado real y no producto de fluctuaciones aleatorias en los datos.
• Contrafactual: En el contexto de una evaluación de impacto, el contrafactual es el resultado que obtendrían los participantes del grupo de tratamiento si no hubiera recibido la intervención. Como sabemos, no es posible conocer este resultado a ciencia cierta, pero si el grupo de control se construye correctamente, sus resultados pueden usarse para estimar el contrafactual.
• Datos primarios: Información original recolectada específicamente para los fines de una evaluación. Son generados directamente por quienes evalúan a través de técnicas como encuestas, entrevistas, grupos focales, observaciones u otras herramientas de campo.
• Datos secundarios: Información ya existente que ha sido recopilada con anterioridad para otros fines y que puede ser utilizada en la evaluación. Incluye registros administrativos, estadísticas oficiales, investigaciones previas, bases de datos institucionales, entre otros.
• Diseños cuasi-experimentales: Diseños que comparan un grupo intervenido con un grupo no intervenido sin aleatorización. Utilizan herramientas estadísticas o estructurales (como líneas de corte o comparación de tendencias) para ajustar las diferencias entre los grupos y estimar el impacto de la intervención.
• Diseño de evaluación: Esquema que define cómo se va a llevar a cabo la evaluación. Incluye los métodos que se utilizarán para recolectar y analizar datos, cómo se medirán los resultados, cómo se tendrán en cuenta los factores contextuales y cómo se responderán las preguntas de evaluación. Puede ser experimental, cuasi-experimental o basado en teoría, de costo-beneficio o de costo-efectividad.
• Diseños experimentales: Diseños en los que los participantes se asignan aleatoriamente a un grupo de intervención o a un grupo de control. Esta aleatorización garantiza que ambos grupos sean comparables y permite atribuir con alto nivel de certeza los cambios observados a la intervención.
• Diseños no experimentales o basados en teoría: Diseños que exploran las cadenas causales de la intervención para entender cómo, por qué, en qué contexto y para quién funciona. No requieren un contrafactual, sino que se enfocan en analizar mecanismos, contextos y contribuciones. Son útiles para intervenciones complejas o en entornos variables.
• Evaluación de impacto: Busca identificar y atribuir los cambios observados en la población objetivo a la intervención evaluada. Se enfoca en los efectos a corto, mediano y largo plazo, distinguiendo los impactos atribuibles de aquellos causados por factores externos.
• Evaluación de procesos (o de implementación): Analiza cómo se lleva a cabo una intervención en la práctica. Examina la calidad de la ejecución, el uso de recursos, las actividades desarrolladas, los productos generados y cómo el contexto influye en la implementación. Permite identificar qué funciona, qué no, y qué puede mejorarse.
• Evaluación económica: Analiza si los beneficios generados por una intervención justifican sus costos y si existen alternativas más eficientes para lograr los mismos resultados. Incluye el análisis costo-beneficio (monetiza costos y beneficios) y costo-efectividad (compara costos por unidad de resultado).
• Evaluación piloto: Evaluación exploratoria y a pequeña escala que busca determinar si una intervención es factible y tiene potencial para lograr los resultados deseados. Sirve para refinar el diseño, identificar barreras, validar la teoría de cambio y obtener datos preliminares antes de una implementación más amplia.
• Método de evaluación: Técnica específica utilizada dentro de un diseño de evaluación para recolectar, analizar o interpretar datos. Ejemplos: encuestas, entrevistas, ensayos controlados aleatorizados, análisis de contribución, etc.
• Muestra: Subconjunto de la población sobre el cual se realiza la evaluación. La muestra puede seleccionarse mediante procedimientos probabilísticos (las conclusiones se pueden extrapolar a la población) o no probabilísticos (los resultados no son representativos de la población), según los objetivos y recursos disponibles para la evaluación.
• Muestra representativa: Es un subconjunto de la población objetivo que refleja de manera precisa las características del conjunto total. Una muestra representativa permite hacer inferencias válidas sobre la población completa a partir de los resultados obtenidos en el grupo seleccionado, garantizando que los hallazgos sean generalizables.
• Muestreo probabilístico: Cada unidad tiene una probabilidad conocida de ser seleccionada. Siempre que no haya un problema de no respuesta, este tipo de muestreo permite hacer inferencias estadísticas al total de la población, es decir que garantiza que las estimaciones obtenidas a partir de la encuesta sean representativas de la población en su conjunto, y que sea posible calcular el error muestral de dichas estimaciones.
• Tipos de muestreo probabilístico:
  • Muestreo aleatorio simple: consiste en seleccionar al azar unidades de una población, donde todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos.
  • Muestreo estratificado: La población se divide en estratos homogéneos y luego se selecciona una muestra aleatoria dentro de cada estrato.
  • Muestreo por conglomerados: Se seleccionan grupos naturales (conglomerados) y luego se incluyen todas o algunas unidades dentro de esos conglomerados.
• Muestreo no probabilístico: La selección no se basa en el azar, sino en criterios definidos por el equipo evaluador. Es útil cuando se quiere explorar casos clave, diversidad de experiencias o contextos específicos.
• Tipos de muestreo no probabilístico:
  • Muestreo por cuotas: Se definen cuotas y se seleccionan personas que cumplan esas características hasta completar los cupos.
  • Muestreo estratégico / de conveniencia / intencional: Se eligen participantes por su disponibilidad, accesibilidad o relevancia.
  • Muestreo de bola de nieve: Se comienza con algunos participantes clave que refieren a otros, generando una red creciente.
• Plan de evaluación: Documento que organiza y guía la implementación de una evaluación. Especifica su alcance y diseño, y detalla las actividades, responsabilidades, plazos, recursos y criterios éticos necesarios para llevarla a cabo.
• Población: Conjunto total de unidades de análisis que comparten una o más características relevantes para una evaluación o estudio. Puede estar conformada por personas, instituciones, programas, establecimientos, entre otros.
• Recolección de datos: Es el proceso sistemático de obtener información relevante para un estudio o evaluación. Puede involucrar diversas técnicas cualitativas y cuantitativas. La calidad de los datos recolectados es fundamental para asegurar la validez y la fiabilidad de los resultados obtenidos.
• Tamaño del efecto: El tamaño del efecto es un concepto estadístico que indica una estimación del tamaño y la dirección del cambio causado por una intervención, representado en una escala común (habitualmente desviaciones estándar) que permite comparar los resultados de distintos estudios.
• Tipo de evaluación: Forma de clasificar una evaluación según el foco principal de análisis o la pregunta central que busca responder, como por ejemplo: si la intervención es viable (evaluación piloto), cómo se está implementando (evaluación de procesos), qué efectos genera (evaluación de impacto) o si representa una buena inversión (evaluación económica).
• Triangulación: Estrategia metodológica que consiste en combinar diferentes fuentes de información, técnicas de recolección de datos o enfoques analíticos con el fin de fortalecer la validez de los hallazgos y obtener una comprensión más completa del fenómeno evaluado.

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