Позитивные изменения. Том 2, № 2 (2022). Positive changes. Volume 2, Issue 2 (2022)

Шаг 2 — выборка единиц из совокупности для включения в оценочную выборку.

Этот второй шаг делается главным образом для ограничения затрат на сбор данных. Если для оценки можно использовать данные из существующих систем мониторинга, которые охватывают всю совокупность подходящих единиц, тогда вам не потребуется составлять отдельную оценочную выборку.

Шаг 3 — формирование экспериментальной и контрольной групп и группы из единиц в оценочной выборке путем рандомизированного распределения.

На Рисунке 4 отображены основные шаги реализации метода рандомизированного распределения.

Когда данные шаги реализованы, остается уже сравнительно простой этап. После того, как программа будет запущена, необходимо будет измерить результаты как для экспериментальной, так и контрольной группы. Воздействие программы — это разница между средним результатом (Y) для экспериментальной группы и средним результатом (Y) для контрольной группы.

Рандомизированное распределение является наиболее надежным методом оценки контрфактных данных и в определенной степени — золотым стандартом в области оценки воздействия.

ОЦЕНКА ВОЗДЕЙСТВИЯ HISP: РАНДОМИЗИРОВАННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ

Вернемся к оценке пилота программы HISP, в котором участвуют 100 экспериментальных деревень.

Проведя две оценки воздействия с использованием потенциально предвзятых оценок (о которых речь шла ранее), команда проекта решила получить более точную оценку — с использованием рандомизированного распределения. Было определено, что для построения достоверной оценки контрфакта потребуется идентифицировать группу деревень, которые во всех отношениях максимально похожи на 100 деревень, где проводится эксперимент. Поскольку 100 экспериментальных деревень для HISP были выбраны случайным образом из всех деревень в стране, экспериментальные деревни имели те же характеристики, что и сельские деревни в стране в целом. Оставалось оценить разницу между этими двумя группами. Таким образом, были собраны данные еще о 100 деревнях, которые не были охвачены программой.

В Таблице 2 показаны средние расходы домохозяйств на здравоохранение в контрольной и экспериментальной группах по одинаковым критериям. Средние расходы домохозяйств на здравоохранение до эксперимента в двух группах статистически не отличаются, как и следовало ожидать при рандомизированном распределении. Математический анализ показал, что результатом эксперимента стало сокращение расходов домохозяйств на 10,14 доллара США за два года.

Примечание: Уровень значимости: ** = 1 процент.

Примечание: Уровень значимости: ** = 1 процент.

Источник Paul J. Gertler, Sebastian Martinez, Patrick Premand, Laura B. Rawlings, and Christel M. J. Vermeersch. Impact Evaluation in Practice Second Edition. — International Bank for Reconstruction and Development / The World Bank, 2016

В заключение хотелось бы сказать, что использование строгих методов оценки и организация регулярного сбора и мониторинга данных о проекте или программе представляют основной набор инструментов, которые заинтересованные стороны могут использовать для проверки и повышения эффективности и результативности социальных проектов и программ на различных этапах реализации.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Paul J. Gertler, Sebastian Martinez, Patrick Premand, Laura B. Rawlings, and Christel M. J. Vermeersch. Impact Evaluation in Practice Second Edition. — International Bank for Reconstruction and Development / the World Bank, 2016

2. Imbens, Guido W., and Donald B. Rubin. Rubin Causal Model. In the New Palgrave Dictionary of Economics, second edition, edited by Steven N. Durlauf and Lawrence E. Blume. Palgrave, 2008.

3. Rubin, Donald B. Estimating Causal Effects of Treatments in Randomized and Nonrandomized Studies. Journal of Educational Psychology 66 (5): 688–701, 1974.