Policy Challenge
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Program Type
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15
9
16
Management Skills
Gestión Contabilidad Planificación (sENS)
23
6
Evaluación Efecto Edad promedio Observaciones Evaluación experimental País Intervención
Bulte 2017 47 43.77 2,400 Si Vietnam Componentes entrenados: Gestión + Contabilidad + Planificación
Gine 2011 9 37.6 2,038 Si Pakistán Componentes entrenados: Gestión + Contabilidad + Planificación
Buvinic 2020 2 38.29 1,871 Si Indonesia Componentes entrenados: Gestión + Contabilidad + Planificación
Alibhai 2019 ii -1 35.84 982 Si Etiopía Componentes entrenados: Gestión + Contabilidad + Planificación
Lafortune 2018 ii 10 45 468 Si Chile Componentes entrenados: Gestión + Contabilidad + Planificación
Lafortune 2018 i 10 45 467 Si Chile Componentes entrenados: Gestión + Contabilidad + Planificación
Higuchi 2015 iv 3 44.2 451 Si Vietnam Componentes entrenados: Gestión + Contabilidad + Planificación
Higuchi 2015 i 3 43.7 425 Si Vietnam Componentes entrenados: Gestión + Contabilidad + Planificación
Higuchi 2015 vi -7 44.2 349 Si Vietnam Componentes entrenados: Gestión + Contabilidad + Planificación
del Mel 2014 34 37.71 306 Si Sri Lanka Componentes entrenados: Gestión + Contabilidad + Planificación
Higuchi 2015 v 7 44.2 284 Si Vietnam Componentes entrenados: Gestión + Contabilidad + Planificación
Higuchi 2015 iii 9 43.7 256 Si Vietnam Componentes entrenados: Gestión + Contabilidad + Planificación
Brooks 2016 8 28.9 237 Si Kenia Componentes entrenados: Gestión + Contabilidad + Planificación
Higuchi 2015 ii 10 43.7 172 Si Vietnam Componentes entrenados: Gestión + Contabilidad + Planificación
Bruhn 2013 36 28.14 170 Si Bosnia & Herzegovina Componentes entrenados: Gestión + Contabilidad + Planificación
Mano 2012 79 44.2 139 Si Ghana Componentes entrenados: Gestión + Contabilidad + Planificación

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 (%)
Alibhai 2019 ii -1 -10 7 8
Brooks 2016 8 -11 27 6
Bruhn 2013 36 8 63 4
Bulte 2017 47 40 54 8
Buvinic 2020 2 -5 8 8
del Mel 2014 34 16 52 6
Gine 2011 9 2 15 8
Higuchi 2015 i 3 -15 20 6
Higuchi 2015 ii 10 -20 41 4
Higuchi 2015 iii 9 -12 29 6
Higuchi 2015 iv 3 -13 18 7
Higuchi 2015 v 7 -16 30 5
Higuchi 2015 vi -7 -25 12 6
Lafortune 2018 i 10 -3 23 7
Lafortune 2018 ii 10 -3 22 7
Mano 2012 79 53 106 5
Overall