Estadística 2 – Estudios Políticos

Ensayo: Estadística 2 – Estudios Políticos, Jesus Sanz CI:27926230

Las políticas públicas pueden definirse como aquellas iniciativas que surgen de la posición que asume el Estado ante alguna problemática o situación que afecta a la sociedad. Sin embargo, aunque el Estado pueda tomar una postura claramente definida y una orientación con respecto a la forma de desarrollar y formular soluciones, el éxito o fracaso de las políticas públicas por lo general se determina en la fase de implementación, entendiéndose esta como las acciones en una secuencia ordenada que convierten las intenciones y decisiones tomadas por los actores políticos en resultados tangibles y medibles, que satisfacen objetivos claramente definidos (Loray, 2017).

En este sentido, Gutiérrez et. al (2017), expresan que “Las cifras, datos, lineamientos y orientaciones, fundamentan la implementación”. Es decir, es necesario disponer de conocimiento claramente organizado y categorizado que permita estimar la escala del problema a solucionar y la magnitud del alcance de la política pública, así como también diagnosticar la efectividad de las acciones a tomar, y reconducir efectivamente políticas públicas existentes, a fin de lograr el objetivo primordial, que es cumplir los objetivos planteados cuando dichas políticas fueron formuladas.

Existen diversos enfoques para la implementación de políticas públicas, las cuales pueden ser divididas en tres grandes categorías: El enfoque “Top-down”, en el que la gestión y control de la etapa de implementación es llevado a cabo de forma centralizada, el enfoque “Bottom-up”, en el que liderazgos locales se encargan de negociar la implementación a través de redes organizadas, y el enfoque híbrido, que incorpora elementos de diferentes enfoques, incluyendo los mencionados anteriormente. Independientemente de la visión con la que se implementen las políticas públicas, el desarrollo de técnicas confiables, sofisticadas y sistemáticas para analizar dichas políticas se hace necesario en una sociedad que avanza hacia la globalización (Pülzl & Treib, 2017).

Ante esta necesidad, el uso de la estadística se hace fundamental, no solo como herramienta de análisis matemático, sino también como un poderoso instrumento político que permita detectar sesgos, ineficiencias, e injusticias al momento de implementar políticas públicas (Mügge, 2020). El presente ensayo tiene como objetivo presentar casos reales en donde el uso de diferentes técnicas de análisis estadístico está íntimamente relacionado con la implementación y análisis de políticas públicas, así como extraer generalizaciones en cuanto a las condiciones que debe cumplir un análisis de tipo estadístico para ser efectivo e informativo para la evaluación de políticas públicas.

Penman & Johnson (2006) realizaron un estudio en el que discutieron el enfoque poblacional aplicado al momento de implementar políticas públicas. Tradicionalmente, las estrategias de implementación de políticas públicas persiguen desplazar la totalidad de la distribución normal de la población con respecto a un factor de riesgo aplicando las medidas a toda la población, tal como se muestra en la Figura 1.

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Figura 1: Posibles cambios en la distribución del índice de masa corporal en una población. (A) representa un cambio en la totalidad de la distribución, mientras que (B) y (C) muestran un aumento en el sesgo de la distribución hacia la dirección positiva (Penman & Johson, 2006).

Este estudio muestra la importancia de evitar asumir a priori una distribución normal de la población al momento de realizar un análisis estadístico, sino considerar otro tipo de distribuciones más ajustadas a la realidad. En el caso del Índice de Masa Corporal, una distribución log-normal es más ajustada desde el punto de vista biológico, ya que el crecimiento de los tejidos ocurre de forma geométrica, es decir, a lo largo del tiempo una persona con mayor Índice de Masa Corporal tiende a ganar más peso que una persona más delgada. Por tanto, la implementación de políticas públicas para prevenir condiciones como la obesidad debe procurar dirigirse principalmente hacia individuos en la parte superior de la distribución, en vez de dirigirse a toda la población en general.

En 2012, Franke et al., mostraron un ejemplo del enfoque correcto de una prueba de tipo chi-cuadrado al momento de realizar análisis estadísticos. En el caso estudiado, se estudió el impacto de diferentes elementos de apoyo familiar en familias en riesgo de abuso o descuido infantil, siendo seleccionada como variable de respuesta las acciones tomadas por los servicios de protección infantil 12 meses después de tomar las diferentes medidas de apoyo familiar. En este estudio se encontró que la hipótesis nula de que las diferentes medidas de apoyo familiar no presentaron diferencia significativa sobre las acciones tomadas por los servicios de protección fue rechazada con un nivel de significancia de 0.05. Sin embargo, el estudio enfatizó que la prueba de chi-cuadrado es un análisis general, y las conclusiones de esta prueba solo aplican para la totalidad de los datos, impidiendo, por ejemplo, afirmar que una medida en particular es significativamente diferente de otra.

        Los resultados del estudio realizado por Franke et al. (2012), muestran la necesidad de aplicar pruebas post hoc luego de una prueba de chi-cuadrado que haya determinado una diferencia significativa entre diferentes grupos. La finalidad de estas pruebas adicionales es comparar dos condiciones particulares de interés por parte del investigador. Por tanto, es importante tener una interpretación correcta de la prueba de significancia seleccionada, especialmente del significado de la hipótesis nula, al momento de utilizar este tipo de análisis en la implementación de políticas públicas.

Un estudio realizado en 2018 por Ramírez et al., mostró la importancia de la adecuada selección de variables al momento de realizar un análisis estadístico. En este estudio, se evaluó el efecto de la duración de la jornada escolar en el desempeño de los estudiantes de establecimientos educativos públicos en Colombia. Como variables de trabajo se seleccionaron la duración de la jornada escolar, de tipo categórico en M (mañana), T (tarde), y C (completa), la puntuación de los estudiantes en la prueba estándar Saber 11, con una escala continua entre 0 y 100, enfocándose en las áreas de ciencias, lectura crítica y razonamiento matemático, y el Índice Sintético de Calidad Educativa (ISCE), una variable en una escala continua del 1 al 10 que representa la calidad de las instituciones, combinando factores como desempeño, progreso y eficiencia. El uso de esta variable representó un aporte novedoso en el sentido de ser una variable usada por primera vez en un estudio realizado en Colombia con fines de evaluar la calidad educativa. El diagrama del estudio de interacción entre estas variables se presenta en la Figura 2.

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