Estadística y Ciencia de Datos para Evaluación de intervenciones públicas
Master Class | Online
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Organizado por:
Plataforma Nacional de Evaluación Ecuador
- In partnership with: Universidad de las Fuerzas Armadas, Sociedad Ecuatoriana de Estadística
Sobre o evento
La estadística y la ciencia de datos son herramientas esenciales para fortalecer la toma de decisiones estratégicas y mejorar la planificación efectiva en cualquier organización.
La clase aborda integralmente el Modelo de Producción Estadística del Instituto Nacional de Estadística y Censos, destacando el rol de la estadística y la ciencia de datos en el proceso de evaluación: planificación de la evaluación, diseño y validación de instrumentos, muestreo probabilístico, procesamiento, análisis e interpretación de datos, y construcción de indicadores e índices para la medición de los resultados de las intervenciones y la toma de decisiones basadas en evidencia.
Se tratarán conceptos fundamentales de validación de instrumentos, técnicas básicas de muestreo probabilístico y enfoques estadísticos aplicados a la evaluación de las intervenciones públicas, enfatizando la importancia del rigor estadístico para asegurar resultados confiables y estandarizados.
Incluye una sesión práctica para validar instrumentos, analizar muestras y crear índices compuestos. Al finalizar, los participantes podrán integrar estadística y ciencia de datos en los procesos de evaluación en sus instituciones.
La clase aborda integralmente el Modelo de Producción Estadística del Instituto Nacional de Estadística y Censos, destacando el rol de la estadística y la ciencia de datos en el proceso de evaluación: planificación de la evaluación, diseño y validación de instrumentos, muestreo probabilístico, procesamiento, análisis e interpretación de datos, y construcción de indicadores e índices para la medición de los resultados de las intervenciones y la toma de decisiones basadas en evidencia.
Se tratarán conceptos fundamentales de validación de instrumentos, técnicas básicas de muestreo probabilístico y enfoques estadísticos aplicados a la evaluación de las intervenciones públicas, enfatizando la importancia del rigor estadístico para asegurar resultados confiables y estandarizados.
Incluye una sesión práctica para validar instrumentos, analizar muestras y crear índices compuestos. Al finalizar, los participantes podrán integrar estadística y ciencia de datos en los procesos de evaluación en sus instituciones.
Orador/a
| Nome | Título | Biography |
|---|---|---|
| Andrés Alejandro Galvis Correa | Estadístico Matemático | Ingeniero Financiero - Universidad de Medellín. M.Sc. Estadística Aplicada - Escuela Politécnica Nacional. PhD. Modelación Matemática y Computación Científica – Universidad de Medellín. PhD. Economía del Desarrollo – Flacso. Miembro del directorio y director académico de la Sociedad Ecuatoriana de Estadística desde el 2013. Cuenta con más de 15 años de experiencia en docencia universitaria en pregrado y posgrado, es docente e investigador a tiempo completo en la Universidad de las Fuerzas Armadas. Actualmente, es parte del equipo de la Unidad de Planificación y Desarrollo Institucional de la ESPE y es responsable de las operaciones estadísticas de la institución. |
Resumo
El evento subrayó la relevancia de métodos cuantitativos rigurosos para medir el impacto causal y la efectividad de las políticas estatales. Se destacó la importancia de evaluar para garantizar la eficiencia de los recursos, evitar programas ineficaces y fundamentar decisiones en evidencia, diferenciando claramente la evaluación del monitoreo. A través de un caso práctico de construcción y validación de un índice de bienestar universitario, se ilustró el ciclo de vida de la ciencia de datos en políticas públicas, desde el diagnóstica hasta la implementación y seguimiento. El evento enfatizó la necesidad de que instituciones clave establezcan directrices homogéneas para la construcción de indicadores, promoviendo la aplicación de técnicas avanzadas y la capacitación para una gestión pública más eficiente y basada en datos.