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Desenho e Implementação de Avaliações Experimentais

Aprenda a planejar e conduzir avaliações experimentais para gerar evidências robustas que apoiem decisões estratégicas em políticas públicas e projetos sociais.

Objetivos Calendário Por que fazer? Perfil Estrutura do curso Docentes Processo Seletivo

Realizar uma avaliação experimental bem estruturada é fundamental para entender o impacto real de políticas públicas e programas sociais, identificar o que funciona de fato e direcionar recursos para iniciativas mais eficazes.

Essa forma de avaliação permite tomar decisões baseadas em evidências sólidas, reduzindo riscos e aumentando a efetividade das ações implementadas.

Como membro da Aliança para Formação em Dados, Avaliação e Políticas Públicas (ADEPT), o Insper, em parceria com o J-PAL, oferece o curso Desenho e Implementação de Avaliações Experimentais, para capacitar profissionais na criação e execução de avaliações experimentais, além de oferecer uma formação reconhecida internacionalmente.

Os encontros presenciais serão ministrados em português pelo corpo docente do Insper e, como conteúdo preparatório, as aulas online serão conduzidas, em inglês com legendas em português, por docentes do MIT (Massachusetts Institute of Technology) sendo acessadas por meio do MITx (plataforma de ensino aberto e online do MIT).

A proposta é unir conhecimento técnico, visão estratégica e aplicação prática para capacitar o aluno a desenvolver desde o desenho de experimentos até a comunicação assertiva dos resultados.

O curso é uma disciplina do Mestrado Profissional em Políticas Públicas do Insper. Você terá um certificado dessa disciplina ao atingir os critérios de avaliação. Se tiver interesse, poderá reaproveitar esses créditos caso ingresse no programa.

Transforme dados em decisões e construa políticas e programas mais eficazes com resultados sólidos.

Parceria

imagem - Desenho e Implementação de Avaliações Experimentais

Presencial

Sem turmas abertas no momento

Carga horária: 30 horas

Novas turmas em breve.

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Calendário do curso

A definir

Por que fazer o curso?

Compreender os fundamentos e a importância das avaliações experimentais;

Estruturar o desenho de um estudo experimental;

Aplicar métodos adequados de coleta e análise de dados;

Interpretar resultados e traduzi-los em recomendações estratégicas;

Marketing de Conteúdo e Mídias Sociais (2)

Utilizar avaliações como ferramenta de gestão e melhoria contínua;

Rede de contatos: interação com especialistas e profissionais do setor;

Aplicação prática: exercícios e estudos de caso baseados em experiências reais, aplicáveis ao contexto brasileiro.

O que você precisa saber

Perfil

Profissionais de organizações públicas, privadas e do terceiro setor que atuam com políticas públicas, programas sociais ou gestão de projetos e que desejam incorporar metodologias de avaliação experimental em sua prática.

Pré-requisitos

Formação superior completa (graduação em qualquer área), compreensão da língua inglesa, especialmente para leitura de textos acadêmicos. Desejável conhecimento prévio em estatística e softwares de análise de dados (como R e/ou Stata) para melhor aproveitamento do curso.

Dedicação Esperada

Para ter um bom aproveitamento e desempenho no curso, estima-se uma dedicação de 12 horas semanais fora da sala de aula. Essas horas deverão ser dedicadas a atividades complementares, tais como: assistir vídeos, ler textos e completar exercícios de preparação para as aulas. Vídeos, textos e exercícios de apoio estarão disponíveis em plataforma online para o aluno duas semanas antes do início das aulas presenciais. O aluno deverá chegar preparado já no primeiro dia de aula, tendo percorrido as duas primeiras semanas do material disponibilizado na plataforma online.

O que você vai aprender

Módulo 1 | Desenho de RCT

Entender o que é uma avaliação, por que fazer um RCT (Randomized Controlled Trial) e como aleatorizar;
Entender quais as principais ameaças ao desenho experimental e suas limitações;
Como aleatorizar garantindo poder estatístico;
Construção de indicadores a partir dos objetivos do programa;
Causalidade, contrafactual, impacto, grupos de comparação, viés de seleção, variáveis omitidas e randomização/aleatorização;
Processos de atrito, viés de seleção, adesão, transbordamentos;
Desenho de avaliação, desenho de randomização, nível de randomização, balanceamento, efeito mínimo detectável, poder estatístico;
Como construir indicadores específicos para cada aplicação, a partir da definição dos objetivos do RCT.

Módulo 2 | Implementação de RCT

Diferenças entre os métodos de coleta de dados;
Como gestão de pessoas e recursos afetam decisivamente a implementação;
Montagem de equipe para pesquisa de campo.

Módulo 3 | Análise, Interpretação e Comunicação de Resultados

Importância da documentação e da segurança dos dados;
Comunicação transparente e clara dos resultados;
Princípios de integridade e reprodutibilidade em pesquisas experimentais;
Ser capaz de entender, conduzir e avaliar a qualidade de um RCT;
Dinâmica em grupo.

Corpo Docente

A maioria dos nossos professores é de mestres e doutores oriundos de renomadas escolas nacionais e internacionais e/ou executivos com extensa experiência profissional e prática.