Eduardo Soto, Especialista en Capacitación y Consultor Externo Andes One continúa con sus columnas. En esta ocasión, dos Metodología Econométrica a utilizar para el caso específico y La Técnica de Matching en el Impacto de la Capacitación.
Metodología Econométrica a utilizar para el caso específico
Existen 3 metodologías disponibles:
1) Diferencias en Diferencias
Se aplica sólo si se cumplen 2 requisitos simultáneamente:
a) Se puede definir un grupo de control.
b) Se puede definir un tiempo ex-ante y un ex-post.
2) Corte Transversal
Se aplica cuando existe un grupo de control, pero no se puede definir un ex-ante y un ex-post.
3) Serie de Tiempo
Se aplica cuando se puede definir un ex-ante y un ex-post, pero no se cuenta con un grupo de control.
Evidentemente, la metodología de Diferencias en Diferencias es la más completa y de la cual se pueden obtener conclusiones más robustas. No obstante, es la más difícil de implementar.
En términos matemáticos:
Soto, Valenzuela y Vergara señalan en el libro Impacto de la Capacitación en la Productividad, 2003, Andros Impresores, lo siguiente:
“Lo interesante de esta estimación es que entrega la magnitud del impacto promedio del programa como la diferencia entre el grupo experimental en relación con el grupo de control. Para entender esto, como en el ejemplo de la empresa, la variable de interés que sirve para medir el impacto del programa puede ser el monto de ventas que realiza cada vendedor. De esta forma, se compara el monto de ventas realizadas por aquellos vendedores que reciben la capacitación con respecto a aquellos que no la recibieron, tanto antes como después de impartida dicha capacitación. Una vez que se estima , se debe saber si éste es o no significativo en términos estadísticos”.
La Técnica de Matching en el Impacto de la Capacitación
En el artículo anterior dije, que la mejor metodología de evaluación era Diferencias en Diferencias, ya que incluye series de tiempo y grupo de control. Sin embargo, esta metodología puede ser aún más potente si la investigación permite incluir una técnica econométrica denominada matching.
El aporte derivado de la utilización de la técnica de Matching es el cómo se realiza la selección de los grupos de comparación.
La idea central es comparar los resultados de los individuos capacitados en relación a aquellos que no han sido entrenados, pero logrando que el individuo no capacitado sea lo más parecido a quien está incluido en el programa. En términos simples, se trata de encontrar el clon de quien recibe el curso, de manera tal que entre el grupo de control y experimental la única diferencia que exista sea la aplicación del programa de capacitación.
La confianza del matching radica en la calidad de las variables que se elijan para realizarlo, las cuales dependerán del criterio del investigador. Si las variables son de mala calidad, el problema de sesgo de selección persistirá y, por tanto, los resultados que se obtengan mediante el matching no serán confiables.
La Técnica de Matching en el Impacto de la Capacitación
En el artículo anterior dije, que la mejor metodología de evaluación era Diferencias en Diferencias, ya que incluye series de tiempo y grupo de control. Sin embargo, esta metodología puede ser aún más potente si la investigación permite incluir una técnica econométrica denominada matching.
El aporte derivado de la utilización de la técnica de Matching es el cómo se realiza la selección de los grupos de comparación.
La idea central es comparar los resultados de los individuos capacitados en relación a aquellos que no han sido entrenados, pero logrando que el individuo no capacitado sea lo más parecido a quien está incluido en el programa. En términos simples, se trata de encontrar el clon de quien recibe el curso, de manera tal que entre el grupo de control y experimental la única diferencia que exista sea la aplicación del programa de capacitación.
La confianza del matching radica en la calidad de las variables que se elijan para realizarlo, las cuales dependerán del criterio del investigador. Si las variables son de mala calidad, el problema de sesgo de selección persistirá y, por tanto, los resultados que se obtengan mediante el matching no serán confiables.
Por Eduardo Soto
Especialista en Capacitación
Consultor Externo Andes One
