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GCRI · 사회와 인간 개발

인간 개발 영향 평가

Causal inference and impact evaluation estimate whether programmes and shocks changed people’s lives, compared with what would otherwise have happened. In this field they evaluate 사회보호, education and humanitarian programmes and the effects of disasters and conflict on wellbeing.

문의하기 Back to STEM foundation of Society and Human Development
01등록

Impact evaluation for human development on the record.

방법 기록STEM 방법
  1. 방법인과 추론과 영향 평가
  2. 관리자경제 개발
  3. 적용 분야사회와 인간 개발
  4. 데이터3 inputs
  6. 정본 페이지STEM 공유지
02신청서

What causal inference and impact evaluation does here.

Causal inference and impact evaluation develop methods to determine whether and how interventions or exposures cause outcomes. They separate genuine effects from correlation. In society and human development and information and public trust, causal inference shows which 위험 경감 measures actually work. It supports allocating resources toward interventions with demonstrated effect across connected risks. The canonical description is on STEM Commons.

Evaluating cash transfers

Randomised or quasi-experimental designs compare households that received transfers with similar households that did not, measuring effects on consumption, schooling and wellbeing.

Effects of disasters on households

Panel surveys before and after disasters, with comparison areas, estimate effects on income, health and education and how long they last.

Education programme evaluation

Learning programmes are evaluated with comparison groups and validated assessments to estimate effects on foundational skills.

03모니터링

Impact evaluation.

팀이 이 방법을 따라가는 데 사용할 화면으로, 그 지표, 상태, 결정을 보여 줍니다. 이름은 예시이며 값은 설명용입니다.

영향 평가

Society and human development · Impact evaluation for human · Run R-0051

Parallel trends holdGCRI · 사회와 인간 개발

Event study

방법 카드

방법
인과 추론과 영향 평가
설계
difference in differences
단위
63
라벨
모형 산출

Robustness checks

Main specification0.28예
Drop early adopters0.05예
Synthetic control0.18Weaker
Impact evaluation: the screen’s structure, terms and states for Society and human development.예시 이름과 예시 값으로, 실제 기록이나 운영 중인 시스템이 아닌 설계안입니다.
04데이터

방법이 사용하는 입력.

Datasets and records used by causal inference and impact evaluation on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 출처 등록부.

데이터역할라벨
Programme administrative dataTreatment공표 통계
Panel household surveysOutcomes over time보고됨
Learning assessments교육 outcomes관측
05시뮬레이터

저량, 유량, 지연, 그리고 티핑 임계값.

두 개의 저량, 압력과 적응 역량이라는 두 저량이 강화형 성장 순환, 지연된 균형 반응, 압력이 역량을 앞지를 때의 피해로 연결됩니다. 임계값을 넘으면 시스템은 급변할 수 있습니다. 명시된 예시 값을 쓰는 교육용 모형이며 예측이 아닙니다.

통제 수단

압력 증가
연 6.0%
압력을 줄이는 데 있어 역량의 효과
연 4.0%
인지된 압력에 대한 투자 반응
20%
인지 지연
4.0년
압력의 티핑 임계값
지수 60개
임계값 이후의 증폭
2.0배
모의 연수
50년

판독값

최대 압력
113 지수
마지막에 남는 역량
186 지수
임계값을 넘은 연수
15.8년
수치, 방법과 출처
연도압력역량인지된
020.050.020.0
423.344.921.2
827.242.224.0
1231.742.327.7
1636.845.532.2
2042.351.537.2
2447.960.342.6
2853.271.348.0
3257.884.353.1
3666.498.458.4
4082.7115.969.7
4497.8139.783.8
48109.1169.497.3

방법

  1. 시스템 다이내믹스 Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. 임계 전이와 티핑 포인트 Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. 인과 순환 도표 Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. 불확실성 팬(매개변수 몬테카를로) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. 단일 요인 민감도(토네이도) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

데이터

No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.

저량, 유량, 지연, 임계 전환점. 예시용 교육 모형으로, 측정 데이터가 아니라 조절 장치로 설정한 값에 따라 작동합니다. 방법: 시스템 다이내믹스(Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics), 임계 전이와 티핑 포인트(Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461), 인과 순환 다이어그램(Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).

여섯 기둥 전반에 걸쳐, Nexus Consortium 주도

06검증

결과가 점검되는 방식.

Identification assumptions are probed through placebo tests, falsification checks and 민감도 분석. Replication across settings tests external validity.

점검수행 방식
Pre-registrationEvaluation designs and analyses are registered before results
Balance and attrition checksGroups are compared at baseline and attrition is analysed
Heterogeneity analysisEffects are examined by gender, age and other groups

Unobserved confounding and spillovers can bias estimates. Effects found in one context may not transfer to another.

07방법과 근거

How impact evaluation for human development is modelled, measured and tested.

모형, 그 가정, 데이터, 불확실성을 과학자나 엔지니어가 확인할 형태로 제시합니다. 구조는 발행된 방법을 따릅니다. 제시된 값은 예시이며 결과가 아닙니다.

시스템 모형

The couplings between the systems in impact evaluation for human development: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−+사회정보지역사회경제R 강화B 균형
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR 지침 원칙 · GO FAIR와 FORCE11W3C PROV · 월드 와이드 웹 컨소시엄불확실성의 일관된 처리에 관한 지침 · IPCCCEOS 분석 준비 데이터(Analysis Ready Data) · 지구관측위성위원회
08연결

이 방법에 의존하는 주제.

09스튜어드십

방법을 유지하는 주체.

경제 개발 stewards causal inference and impact evaluation for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Causal inference and impact evaluation

10연결됨

이 페이지가 컨소시엄 전체에서 어디로 이어지는지.

11질문

질문과 답변.

What are the limits of causal inference and impact evaluation in this field?
Unobserved confounding and spillovers can bias estimates. Effects found in one context may not transfer to another.
결과는 어떻게 점검됩니까?
Identification assumptions are probed through placebo tests, falsification checks and sensitivity analysis. Replication across settings tests external validity.
이 페이지의 값은 실제입니까?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
이 방법은 다른 어디에 적용됩니까?
사회를 움직이는 정본 방법 페이지 는 이를 적용하는 모든 플랫폼을 나열합니다.
보고서기여하기

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