Treatment effect estimation under data from complex sample surveys. (2016)
En la evaluación de políticas públicas, dos poblaciones (un grupo de tratamiento y un control) se comparan en términos de Efecto de intervención. Esas intervenciones pueden ser ayudas gubernamentales, subvenciones, subsidios, un programa de capacitación. los El objetivo de la evaluación de políticas públicas (PPE) es determinar la magnitud del impacto de la intervención, para tomar decisiones sobre el diseño del programa, evaluar la eficiencia del programa en términos de costo-beneficio y el cumplimiento de los objetivos del programa. La evaluación del programa generalmente se basa en la evaluación del proceso y la evaluación de resultados, primer caso o posibilidad evaluar si la política pública se implementó según lo planeado, validando si se cumplieron los objetivos, la población objetivo se cubrió con el programa y determinó el éxito del programa. Otro diagnosticar si el efecto del programa genera un cambio en el comportamiento de la población, Impacto revelado por la llamada de atención especial del PPE ya que la asignación de recursos puede ser afectada directamente como mencionó (?) hacer que los grandes programas reciban una mejor contribución de recursos mientras que los malos proyectos podría ser eliminado o corregido En el caso, la asignación indirecta de recursos no siempre se debe a razones técnicas. criterios, se refieren a intereses políticos. Como resultado, el PPE trae una característica importante lanzada con la comparación de medición contrafactual observar resultados del programa en casos donde el programa está presente y los resultados se habrían observado en su ausencia. Tradicionalmente, las encuestas realizadas en los estudios de evaluación de políticas públicas provienen de encuestas complejas como como diseños estratificados y de etapas múltiples, sin embargo, los profesionales generalmente ignoran el diseño de encuestas complejas en proceso de análisis estadístico. Eso significa que se ignoran los pesos de muestra y las conclusiones de Estos estudios no pueden extenderse a la población. En este trabajo, utilizaremos los estimadores adecuados para los parámetros y la varianza con el fin de extrapolar nuestros resultados a la población y para obtener una incertidumbre medidas con respecto al estimador exacto. Se implementarán estimadores imparciales en este trabajo. En escenarios de simulación, mostraremos las consecuencias de ignorar el complejo diseño de la encuesta en términos del sesgo del estimador. Se utilizará un enfoque de diseño de efecto (de) para determinar el tamaño de la muestra para diferentes escenarios, el poder de un enfoque de prueba para calcular el tamaño de la muestra se describirá en este trabajo. Se mostrará una comparación entre diferentes diseños de muestreo (enfoque de inferencia clásico, aleatorio simple muestra sin reemplazo, muestra estratificada aleatoria simple y muestra de dos etapas.