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Ciencia Política Evaluación de impacto: atribución y el razonamiento contrafactual

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Evaluación de impacto: atribución y el razonamiento contrafactual

✦ Lección sobre Marco de monitoreo y evaluación en Teoría del cambio e indicadores · Ciencia Política · 7 minutos que valen la pena

Roadwise Consulting

Firmado y verificado · Biblioteca Lumbre

Objetivo: Distinguir correlación de causalidad en la evaluación de una política, aplicar el razonamiento contrafactual y reconocer diseños (grupo de comparación, línea de tendencia, diferencias en diferencias) que permiten atribuir el cambio a la intervención.

11 min Ciencia Política 18–99 años
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Evaluación de impacto: atribución y el razonamiento contrafactual

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Después no significa por causa de: la pregunta de la atribución

El monitoreo muestra que la línea bajó; la evaluación de impacto pregunta si tu programa la bajó. Esta es la frontera entre honestidad y propaganda. Que la deserción cayera justo cuando arrancó tu programa puede deberse al programa, pero también a que la economía mejoró, a otra política simultánea, a un cambio demográfico o puro al azar. A confundir «después de» con «a causa de» se llama falacia post hoc, y es el vicio más común de quien presume resultados sin demostrarlos.

La evaluación seria no parte de «¿subió el indicador?», sino de una pregunta incómoda: ¿qué habría pasado con ese mismo indicador si el programa no hubiera existido? Ese mundo alternativo, que nunca observamos directamente, es el contrafactual. Todo el arte de la evaluación de impacto consiste en construir una buena estimación de ese contrafactual, para poder restarlo del mundo real y quedarnos con el efecto atribuible a la intervención.

Hay varias formas de estimar el contrafactual, de más débil a más fuerte. La más simple es la línea de tendencia: proyectar hacia el futuro la trayectoria que el indicador llevaba antes de intervenir y ver si el valor real se desvió de esa proyección. Funciona cuando no hay más remedio, pero es frágil: cualquier golpe externo (una crisis) invalida la proyección. Más robusta es la comparación con un grupo similar que no recibió el programa —otra municipio, otra escuela, personas que cumplieron requisitos pero no fueron seleccionadas—: si ambos iban igual antes, la diferencia posterior se atribuye con más confianza a la intervención.

El estándar combina ambas en diferencias en diferencias: comparar cuánto cambió el grupo tratado versus cuánto cambió el grupo de comparación, descontando así las tendencias comunes. La idea guía siempre es la misma: el cambio que se observa en todos lados no es mérito tuyo; tu efecto es solo la diferencia extra que muestra tu grupo frente al contrafactual. Reconocer esto es lo que separa al evaluador del relacionista público.

Tras lanzar un programa de becas, la deserción bajó 5 puntos en el municipio. ¿Cuál evidencia da la atribución de impacto MÁS fuerte?

Estimar el contrafactual, de menos a más robusto

  1. El efecto real es la distancia al mundo alternativo.

    El cambio que se observa en todos lados no es mérito de la intervención; el efecto atribuible es la diferencia extra del grupo tratado frente al contrafactual.

  2. Tres diseños, del más débil al más fuerte.

    La línea de tendencia proyecta el pasado; el grupo de comparación trae un gemelo sin intervención; y las diferencias en diferencias combinan ambos para descontar tendencias comunes.

Si un indicador de resultado mejora claramente después de implementar una política, eso demuestra de forma suficiente que la política causó la mejora.

Autocomprobación

Cuatro afirmaciones sobre atribución y contrafactual. Localiza la incorrecta:

Marca la línea o las líneas con error y pulsa Comprobar.

Toma la meta y el indicador de resultado de tu secuencia (r01-r02). Diseña cómo estimarías el contrafactual para una evaluación de impacto: ¿usarías línea de tendencia, un grupo de comparación o diferencias en diferencias? Describe qué grupo serviría de comparación, por qué sería comparable y qué evidencia descartaría que la mejora fue solo tendencia general.

Si no puedes nombrar un grupo «sin programa» razonablemente comparable, reconoce que tu atribución será débil y dilo con honestidad en el reporte.

Tu texto se guarda sólo en este dispositivo.

Checkpoint: atribución y contrafactual

Aquí se mira lo que ya fuiste acertando. Pulsa «Comprobar» para saber si puedes seguir.

Con esto se cierra el circuito de la teoría del cambio: cadena causal → hipótesis y supuestos → indicadores SMART → metas → monitoreo → evaluación. Ya no solo prometes: puedes demostrar. Pero medir sin dinero es filosofía: la siguiente materia aterriza todo este andamiaje en el terreno más concreto de la política —el presupuesto—, donde tus objetivos se traducen en partidas, tus indicadores en costo por resultado, y tu teoría del cambio en una defensa ante el cabildo o el congreso. El presupuesto es, como se verá, el documento político más honesto: dice, con números, qué te importa de verdad.

Las respuestas y tu progreso se guardan sólo en este dispositivo. Contenido firmado por su autoría mediante Lumbre.
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