| Evaluación | Efecto | Edad promedio | Observaciones | Evaluación experimental | País | Intervención |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Cullen 2006 | -2 | Grado 8 | N/A | Si | Estados Unidos | Los alumnos obtuvieron acceso a escuelas de su preferencia, tales como "escuelas magnet" |
| Adukia 2014 | 5 | Grado 7 | 53,338 | No | India | Construcción de letrinas escolares |
| Rosati 2007 | 2 | Grado 9 | 48,957 | No | México | Computadoras, equipamiento, capacitación, materiales, incentivos |
| Cristia 2014 | 4 | Grado 9 | 33,583 | No | Perú | Las escuelas recibieron hardware, software, capacitación y acceso a Internet |
| Zhang 2009 | 6 | Grado 10 | 9,424 | Si | China | Los alumnos obtuvieron acceso a "escuelas magnet" |
| Ome 2012 | 1 | Grado 11 | 9,283 | No | Colombia | Pruebas para determinar las contrataciones y promociones de los profesores |
| Estrada 2015 | -1 | Grado 8 | 8,365 | No | México | Programa federal de contratación de profesores basado en pruebas nacionales estandarizadas |
| Pires 2015 | 3 | 15 | 2,330 | No | Chile | Aumento de la jornada escolar en un 30% (1,4 horas) |
| McEwan 2015 | -10 | Grado 7 | 1,386 | No | Honduras | Contratación flexible, reclutamiento alternativo de profesores |
| Khandker 2009 | 11 | 14 | 1,237 | No | Bangladesh | Mejora de carreteras y construcción de alcantarillas y pequeños puentes |
| Fairlie 2013 | 1 | Grado 8 | 1,123 | Si | Estados Unidos | Computadoras a los alumnos para su uso en el hogar |
| Glewwe 2009 | 9 | Grado 8 | 887 | Si | Kenia | Las escuelas recibieron libros de texto oficiales y guías para los profesores |
| Kemple 2000 | 11 | Grado 10 | 345 | Si | Estados Unidos | Capacitación académica y vocacional y asesoramiento para desarrollo de una carrera |
Graph of Effects
This graph shows the effects of [Number of Evaluations] evaluations of [Program Type] programs. The first evaluation, [Evaluation name 1], estimated an effect of [Estimated effect Eval. 1] points (graphed with the top grey circle). Because this is an estimate, there is uncertainty about what the true effect is. But we know that the true effect will probably lie between a low value of [True effect lie between – Low value, Eval. 1] and a high value of [True effect lie between – High value, Eval. 1] (graphed with the top horizontal line). We can combine the estimates from all the evaluations and compute an average effect of [Estimated effect, Average] (graphed with the black circle). There is also uncertainty about where the true average effect is. But we know that the true average effect probably lies between [True effect lie between – Low value, Average] and [True effect lie between – High value, Average] points (graphed with the bottom horizontal line).
| Evaluación | Efectos | Valor Mínimo | Valor Máximo | Peso en el efecto promedio (%) |
|---|---|---|---|---|
| Adukia 2014 | 5 | 3 | 7 | 10 |
| Cristia 2014 | 4 | -28 | 36 | 0 |
| Cullen 2006 | -2 | -4 | 0 | 10 |
| Estrada 2015 | -1 | -6 | 4 | 6 |
| Fairlie 2013 | 1 | -2 | 4 | 9 |
| Glewwe 2009 | 9 | 3 | 15 | 5 |
| Kemple 2000 | 11 | 4 | 18 | 4 |
| Khandker 2009 | 11 | 6 | 16 | 7 |
| McEwan 2015 | -10 | -18 | -2 | 3 |
| Ome 2012 | 1 | 0 | 2 | 12 |
| Pires 2015 | 3 | 1 | 5 | 10 |
| Rosati 2007 | 2 | 1 | 3 | 12 |
| Zhang 2009 | 6 | 4 | 8 | 11 |
| Overall |