Los alumnos del Diplomado en Evaluación de Impacto adquieren un marco teórico y conceptual adecuado para el análisis de políticas públicas, así como de herramientas estadísticas que les permiten aplicar dichos instrumentos a evaluaciones de impacto de políticas y programas públicos. El primer curso que conforma al Diplomado presenta los principales tipos de evaluación, así como sus herramientas esenciales. En el segundo, se exploran y practican los fundamentos estadísticos de la investigación cuantitativa. Finalmente, en el último curso se presenta un enfoque teórico-práctico para que el alumno revise conceptos y desarrolle criterios para la aplicación de técnicas e instrumentos de evaluación de impacto. Planta docente: El Diplomado es impartido por profesores del CIDE y expertos de otras instituciones/organizaciones (Colmex, UNAM, CONEVAL, SHCP entre otros). Horarios: I. Módulo I: viernes de 18 a 21:00 horas y sábados de 10 a 13:00 horas. II. Módulo II y III: lunes y miércoles de 18 a 21 horas. Modalidades: I. Presencial Lugar: Salas de Extensión CLEAR del CIDE. Carretera México-Toluca 3655, Col. Lomas de Santa Fe., C.P. 01210. Ciudad de México. Módulos: CLEAR LAC ha estructurado cursos de alta flexibilidad que, tomados en conjunto, conforman el plan de estudios de un diplomado. El estudiante puede inscribirse al Diplomado o únicamente al curso deseado. I. Introducción a la evaluación de programas II. Herramientas cuantitativas para la evaluación de programas III. Evaluación de impacto con Stata   Temario: MÓDULO I: INTRODUCCIÓN A LA EVALUACIÓN DE PROGRAMAS (30 HORAS) Sesión 1. Introducción al enfoque y proceso de políticas públicas En esta sesión se hace una introducción al análisis de políticas públicas, se revisan conceptos básicos de la disciplina y se explican las etapas analíticas del proceso de políticas públicas y el papel central de la evaluación. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué son las políticas públicas? ¿Por qué hay políticas públicas? Fecha: viernes 24 de agosto

Sesión 2. Gestión por resultados El objetivo de la sesión es explicar cómo debe hacerse el seguimiento y evaluación de programas para garantizar la eficacia y eficiencia de su desempeño, de tal manera que esto permita la mejora continua de los programas e instituciones gubernamentales y de organizaciones de la sociedad civil. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué es la gestión por resultados? ¿Cuáles son sus alcances y limitaciones? Fecha: sábado 25 de agosto

Sesión 3. Introducción a la evaluación de programas I En esta sesión se presentan las definiciones y conceptos básicos de la evaluación, los diferentes tipos, usos, modalidades y funciones de la evaluación, así como su vínculo con procesos de auditoría, fiscalización y contraloría. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué es la evaluación? ¿Cómo, por qué y para qué se evalúa? Fecha: viernes 31 de agosto

Sesión 4. Introducción a la evaluación de programas II En esta sesión se presentan las definiciones y conceptos básicos de la evaluación, los diferentes tipos, usos, modalidades y funciones de la evaluación, así como su vínculo con procesos de auditoría, fiscalización y contraloría. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué es la evaluación? ¿Cómo, por qué y para qué se evalúa? Fecha: sábado 1 de septiembre

Sesión 5. La Teoría de cambio y orientación a resultados I Durante la sesión se explicarán los conceptos centrales de la teoría de cambio, así como su relevancia en el contexto de la evaluación de programas. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué es la teoría de cambio y cuál es su utilidad? ¿Cuál es la metodología para desarrollar una teoría de cambio? ¿Cómo utilizar la teoría de cambio en una evaluación? Fecha: viernes 7 de septiembre

Sesión 6. La Teoría de cambio y orientación a resultados II Durante la sesión se explicarán los conceptos centrales de la teoría de cambio, así como su relevancia en el contexto de la evaluación de programas. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué es la teoría de cambio y cuál es su utilidad? ¿Cuál es la metodología para desarrollar una teoría de cambio? ¿Cómo utilizar la teoría de cambio en una evaluación? Fecha: sábado 8 de septiembre

Sesión 7. Diseño de indicadores para la gestión de resultados y la evaluación Los sistemas de información y la generación de indicadores son fundamentales para monitorear la operación y los resultados de las políticas públicas. En esta sesión se presentan diversas técnicas de diseño, análisis y validación de indicadores y las características principales de un buen diseño de indicadores y mecanismos de recopilación de la información. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué es un indicador? ¿Qué tipos de indicadores hay? ¿Cómo se diseña un indicador? ¿Cómo elegir un buen indicador? Fecha: viernes 21 de septiembre

Sesión 8. Introducción a la evaluación de impacto En esta sesión se identificará el efecto causal independiente de una intervención que representa un gran reto metodológico para la evaluación y se presentan las condiciones mínimas para realizar inferencias válidas con esta metodología. Asimismo, se hace una revisión de los enfoques que pueden utilizarse para estimar el impacto de programas y políticas públicas. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué es la evaluación de impacto? ¿cuál es su objetivo y cuándo llevarla a cabo? ¿Cuáles son los requisitos para llevarla a cabo? ¿Qué tipos de evaluación de impacto hay? Fecha: sábado 22 de septiembre

Sesión 9. Inferencia causal Para llevar a cabo la medición del impacto causal de un programa o política pública, es necesario comparar lo que ocurrió con el programa con lo que hubiera pasado en su ausencia. Durante la sesión se explica cómo medir el impacto de un programa o política pública y cómo distinguirlo del causado por otros factores. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué es la inferencia causal? ¿Qué es el contrafactual? ¿Qué son el grupo de tratamiento y de control? Fecha: viernes 28 de septiembre

Sesión 10. Métodos experimentales y cuasi-experimentales en la evaluación de impacto Durante la sesión se estudiarán los métodos experimentales y cuasi-experimentales de evaluación de impacto como método de inferencia causal. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Cómo se establece el contrafactual? ¿Qué son las evaluaciones aleatorizadas? ¿Cuáles son los métodos experimentales y cuasi-experimentales? ¿Cuáles son las ventajas y limitaciones de dichos métodos? Fecha: sábado 29 de septiembre

MÓDULO II: HERRAMIENTAS CUANTITATIVAS PARA LA EVALUACIÓN DE PROGRAMAS (33 HORAS) Sesión 11. La investigación cuantitativa en el análisis de la política pública y su evaluación. El estudio de las políticas públicas se ha visto dominado por el enfoque cuantitativo. Bajo esta perspectiva, la valoración de los resultados se hace con base en criterios económicos por medio del uso de paquetería estadística. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Cuáles son los alcances de la investigación cuantitativa? ¿Cuál es su relación con el enfoque cualitativo? Fecha: lunes 1 de octubre

Sesión 12. Fundamentos de la investigación cuantitativa: variables e indicadores El enfoque cuantitativo requiere que se desarrollen habilidades para procesar información estadística y construir relaciones de causalidad para explicar los efectos de los programas o políticas analizados. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué tipos de variables hay? ¿Cuáles son las limitaciones de la estadística en el análisis de política pública? ¿Cuáles son las técnicas cuantitativas para llevar a cabo dicho análisis? Fecha: miércoles 3 de octubre

Sesión 13. Instrumentos de investigación cuantitativa El objetivo de la sesión es explicar los conceptos básicos del diseño muestral. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Cuáles son las principales técnicas de investigación cuantitativa? ¿Cómo elegir la técnica adecuada? ¿Qué es el muestreo? ¿Cómo diseñar una muestra? Fecha: lunes 8 de octubre

Sesión 14. Introducción a Stata El objetivo de la sesión es que los alumnos se familiaricen con el manejo básico del programa Stata. Fecha: miércoles 10 de octubre

Sesión 15. Tipos de diseño y procesos: causalidad, experimento y validación El diseño de una investigación es importante ya que determina el proceso que debe seguirse para llevarla a cabo. Durante la sesión se estudian los tipos de diseño básicos: experimentales, transversales, longitudinales y estudios de caso. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Cómo se diseña una investigación? ¿Qué tipos de diseños hay? ¿Cómo se valida una investigación? ¿En qué consiste la validez de una medición? Fecha: lunes 15 de octubre

Sesión 16. Conceptos estadísticos básicos Durante la sesión se repasan algunos conceptos estadísticos básicos para llevar a cabo una evaluación de impacto, particularmente se analiza el concepto de poder estadístico como una medida de la sensibilidad de un experimento. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué es el poder estadístico? ¿Qué es la variación? ¿Qué es la desviación estándar? ¿Qué es el error estándar? ¿Qué es el Teorema del Límite Central? ¿Qué son los intervalos de confianza? ¿Qué es el valor esperado? ¿Qué es el valor esperado condicional? Fecha: miércoles 17 de octubre

Sesión 17. Modelos de regresión: regresión lineal Un análisis hace uso de la regresión lineal con el objetivo de desarrollar una ecuación que describa la relación que existe entre dos variables. La sesión busca responder a la pregunta: ¿Qué es la regresión lineal simple y cómo se realiza? Fecha: lunes 22 de octubre

Sesión 18. Modelos de regresión: regresión múltiple – estimación La regresión múltiple es utilizada para analizar la relación que existe entre una variable dependiente y otras variables independientes. La sesión busca responder a la pregunta: ¿Qué es la regresión lineal múltiple y cómo se realiza? Fecha: miércoles 24 de octubre

Sesión 19. Modelos de regresión: regresión múltiple - inferencia Las pruebas estadísticas son importantes en la investigación cuantitativa en la medida en que nos permiten interpretar de manera sencilla la información obtenida por medio de las preguntas de investigación: a partir de las pruebas de hipótesis se pueden realizar el análisis y la interpretación de datos. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué es una prueba estadística de hipótesis y cuál es su utilidad? ¿Qué es el error estadístico? ¿Qué es la significancia estadística? ¿Qué tipos de errores hay? Fecha: lunes 29 de octubre

Sesión 20. Estudio de caso I Fecha: miércoles 31 de octubre

Sesión 21. Estudio de caso II Fecha: lunes 5 de noviembre

MODULO III: EVALUACIÓN DE IMPACTO CON STATA (33 HORAS) Sesión 22. Evaluación y causalidad Durante la sesión se estudiará el problema fundamental de la inferencia causal, así como el proceso para implementar una evaluación, teniendo en cuenta la recolección de datos, el muestreo y el sesgo de selección. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Para qué evaluar? ¿Cómo elegir un método de evaluación de impacto? ¿Qué tipos de muestreo hay? Fecha: miércoles 7 de noviembre

Sesión 23. Experimentos aleatorios I Durante la sesión se abordarán los fundamentos de los métodos de aleatorización y el diseño de un experimento. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué son los métodos de aleatorización? ¿Cómo se diseña un experimento? ¿Cuáles son las limitaciones de los experimentos? Fecha: lunes 12 de noviembre

Sesión 24. Experimentos aleatorios II Durante la sesión se abordarán los fundamentos de los métodos de aleatorización y el diseño de un experimento. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué son los métodos de aleatorización? ¿Cómo se diseña un experimento? ¿Cuáles son las limitaciones de los experimentos? Fecha: miércoles 14 de noviembre

Sesión 25. Estimadores matching I La técnica estadística de pareamiento (matching) utiliza características observadas para construir un grupo de comparación y suponer que no hay diferencias no observadas entre los grupos de tratamiento y de comparación que estén asociadas con los resultados de interés. Durante la sesión se estudia el supuesto de independencia condicional y los estimadores matching. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué es el pareamiento y cuál es su utilidad? ¿Qué se requiere para llevar a cabo un pareamiento? ¿Qué es el supuesto de independencia condicional? ¿Cuáles son las limitaciones de este supuesto? Fecha: miércoles 21 de noviembre

Sesión 26. Estimadores matching II La importancia del propensity score matching radica en que con este método ya no se necesita parear cada unidad inscrita con una unidad no inscrita con un valor idéntico en todas las características de control observadas. Esta sesión se propone explicar dicho método. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué es el propensity score matching? ¿Cómo se realiza un logit? ¿Cómo se realiza un probit? Fecha: lunes 26 de noviembre

Sesión 27. Variables instrumentales I Una variable instrumental es una variable que se utiliza para estimar el impacto causal de un programa cuando la participación en este está determinada parcialmente por las características de los posibles beneficiarios. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué son las variables instrumentales? ¿Qué es la validez? ¿Qué características debe tener una variable instrumental para considerarse válida? Fecha: miércoles 28 de noviembre

Sesión 28. Variables instrumentales II Una variable instrumental es una variable que se utiliza para estimar el impacto causal de un programa cuando la participación en este está determinada parcialmente por las características de los posibles beneficiarios. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué son las variables instrumentales? ¿Qué es la validez? ¿Qué características debe tener una variable instrumental para considerarse válida? Fecha: lunes 3 de diciembre

Sesión 29. Datos en panel: modelos de efectos fijos Los datos en panel son un conjunto de observaciones que muestran el comportamiento de distintos actores en un lapso determinado, permitiendo al investigador controlar variables que no pueden ser medidas. Lo anterior se realiza de la mano del modelo de efectos fijos que sirve para analizar el impacto de variables que cambian en el tiempo. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué son los datos en panel y cuál es su utilidad? ¿Qué es el modelo de efectos fijos? ¿Cómo llevar a cabo un modelo de efectos fijos en Stata? ¿Cuáles son las limitaciones de dicho modelo? Fecha: miércoles 5 de diciembre

Sesión 30. Diferencia en diferencias El método de diferencias en diferencias estima el contrafactual del cambio en el resultado para el grupo de tratamiento calculando el cambio del resultado para el grupo de comparación. Este método nos permite tener en cuenta cualquier diferencia constante en el tiempo entre los grupos de tratamiento y de comparación. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué es el método de diferencias en diferencias y cuál es su utilidad? ¿Cómo diseñar este método? ¿Cuáles son sus limitantes? Fecha: lunes 10 de diciembre

Sesión 31. Modelos de regresión discontinua I El diseño de regresión discontinua (DRD) es un método de evaluación del impacto que puede usarse para los programas con un índice continuo de elegibilidad y una puntuación límite claramente definida para determinar quién tiene derecho a participar y quién no. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué son los métodos de regresión discontinua? ¿Cuándo aplicar un método de regresión discontinua? Fecha: miércoles 12 de diciembre

Sesión 32. Modelos de regresión discontinua II El método de regresión discontinua nos permite estimar con éxito el impacto de un programa sin excluir ninguna población elegible. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Cuál es el criterio de elegibilidad? ¿Cómo estimar el contrafactual? ¿Cómo interpretar los resultados de un modelo de regresión discontinua? ¿Qué limites hay en la aplicación del modelo? Fecha: lunes 17 de diciembre

Requisitos: Enviar escaneados los siguientes documentos por correo electrónico a monserrat.angeles@cide.edu • Copia de título profesional, cédula, certificado, tira de materias o acta de titulación o cualquier otro documento oficial que avale que el solicitante cuenta con estudios de licenciatura. • Copia de identificación oficial con fotografía (INE, pasaporte, cédula profesional) • Comprobante de pago del diplomado, ya sea transferencia bancaria, depósito, etc.

Precio: El costo de la colegiatura es de $36,000 MXN. Esta cantidad se deberá cubrir en dos pagos de $18,000 MXN. El primero se deberá realizar antes de iniciar el diplomado y el segundo antes del 7 de diciembre del 2018.

Número de cuenta: El depósito o transferencia bancaria deberá realizarse en el banco HSBC a nombre de Centro de Investigación y Docencia Económicas, A. C. Cuenta número: 4039603584, sucursal número 0763 (Lilas) CLABE: 021180040396035842.

Informes: Niwin Monserrat Ángeles Aguilar Gerente de proyecto CLEAR para América Latina y el Caribe Teléfono: 57279800 Ext.2314 Correo electrónico: monserrat.angeles@cide.edu