Recursos
Esta publicação do CLEAR LAB fornece um guia para a realização de avaliações de impacto de políticas públicas com foco em avaliações de impacto quantitativas que usam um contrafactual.
O guia fornece informações detalhadas para a realização de avaliações de impacto quantitativas e contrafactuais. Oferece orientação sobre a identificação de grupos de tratamento e grupos de comparação, além de uma descrição detalhada de um modelo de resultados em potencial e de como lidar com o viés de seleção.
Também fornece orientação técnica sobre a escolha e o uso de métodos experimentais de avaliação de impacto, incluindo randomização, pareamento, diferença em diferenças e regressão descontínua. O guia apresenta um breve resumo da análise custo-benefício e da análise custo-eficiência.
Exemplos do uso da avaliação de impacto experimental em Cabo Verde são usados para apoiar as orientações ao longo da publicação.
Nota de revisão de conteúdo:
Esta publicação usa a seguinte definição de avaliação de impacto, observando que a avaliação quantitativa de impacto é o "único tipo de avaliação que pode estabelecer uma relação causal entre a política e os resultados de interesse":
"Metodologia quantitativa utilizada para verificar se a política pública analisada teve sucesso na promoção das mudanças, se teve o impacto pretendido. Identifica a existência e a magnitude do impacto de uma política sobre um indicador de interesse ou de impacto."
No entanto, deve-se notar que a avaliação de impacto pode ser definida de várias maneiras, com os avanços mais recentes em metodologia e abordagens demonstrando que uma avaliação rigorosa pode ser alcançada de muitas maneiras diferentes. Para entender melhor este tópico, leia a página do tema Avaliação de Impacto e o conteúdo dos Causal Pathways.
Também vale a pena notar para maior clareza que a randomização de sujeitos em grupos não garante que esses grupos serão comparáveis. Se o tamanho das amostras for grande o suficiente, a randomização pode levar a uma alta probabilidade de que os grupos sejam semelhantes em características observáveis.