METODOLOGÍA DE LA EVALUACIÓN DEL IMPACTO.
Esta es la fase central de la investigación, en la que, a través de una metodología esencialmente cuantitativa, se realiza una evaluación del impacto de los programas y empresas de inserción sociolaboral de la OS de referencia. Es la segunda parte del trabajo de campo, trata de establecer una relación causal entre la intervención y sus efectos e incluye una medición económica de los mismos, para valorar su eficacia.
Paso 1.- Aportaciones de la revisión de estudios.
Antes de comenzar con esta fase, se extraen las observaciones y las aportaciones de las investigaciones relacionadas, analizadas en la fase 4 de este trabajo, en lo que respecta a la evaluación del impacto, propiamente dicha. Revisión de estudios
Paso 2.- Identificación de variables.
Se trata de realizar una evaluación del impacto de los programas de inserción sociolaboral de la Fundación Lesmes (CEFE) y de sus empresas de inserción (CEISLABUR, GRM y REUSAD). Se pretende averiguar si son eficaces y obtienen resultados positivos, por un lado, y si estos resultados son mejores y, por tanto, más eficaces y eficientes que los obtenidos por otro tipo de actuaciones similares.
La variable independiente es el tipo de intervención. Todas ellas son políticas activas de empleo, que podemos clasificar en tres grandes grupos: formación, orientación (e intermediación) y empresas de inserción. En la tabla 9, podemos ver los distintos valores de la VI.
Tabla 9.- Variable Independiente.
Fuente: Elaboración propia.
Definiremos ahora la variable dependiente, para lo cual, nos preguntamos cómo vamos a medir los efectos de los programas evaluados. Hemos visto como para numerosas evaluaciones, la tasa de inserción laboral es la clave, sin embargo, la forma de medirla es muy variada. ¿Qué entendemos por inserción laboral? Encontrar un empleo, evidentemente, pero ¿cuánto debe durar dicho empleo, un día, tres meses, un año…? ¿Cuánto tiempo puede pasar desde que finaliza la intervención hasta que se produce la inserción? ¿Y la jornada laboral mínima? Son muchos los aspectos a tener en cuenta.
En este estudio, vamos a valorar la inserción laboral, los efectos de la intervención, midiendo la cantidad de empleo generado, que para nosotros será el número de días cotizados a la seguridad social, sin tener en cuenta las cotizaciones en situación de desempleo. Al entender que la evaluación del impacto, como se ha señalado más arriba, es un efecto a largo plazo, vamos a tener en cuenta el período de dos años inmediatamente posterior a la finalización de la intervención. Admitiremos únicamente los contratos de media jornada o superior. No obstante, lo que tratamos de ver es en qué medida ha mejorado la situación laboral de la persona debido al programa evaluado, por lo tanto, deberemos ver en qué situación estaba antes de la misma. Así, el valor de nuestra variable dependiente será la diferencia entre los días cotizados en los dos años posteriores y los dos años inmediatamente anteriores a la intervención (no se tienen en cuenta para ninguno de los dos periodos, los días cotizados a través de prestaciones, durante el desempleo). Realizaremos una corrección: si la variable toma un valor negativo, le asignaremos un cero, por entender que, en el peor de los casos, una política activa, ya sea de formación, de orientación o mixta de empleo y formación, podrá ser ineficaz, pero su efecto nunca puede conllevar un empeoramiento de la situación laboral.
Mediremos otras variables complementarias, de carácter descriptivo, que nos ayudarán a entender los datos y a interpretar los resultados. Dichas variables y sus posibles valores aparecen en la tabla 10.
Tabla 10.- Variables complementarias.
Fuente: Elaboración propia.
Por último, se recogen, además, otros datos:
- En lo que respecta a la variable independiente, indicamos si el tipo de intervención incluye: formación en competencias básicas y transversales, formación en competencias profesionales (indicaremos la especialidad), prácticas en empresas y orientación. Para las empresas de inserción y para otros programas que incluyan contrataciones, señalamos el número de días de cotización en la misma, para la valoración del retorno económico.
- Se registra también, si se dispone del dato, la situación laboral en el momento de la evaluación, únicamente para constatar el porcentaje de jornada en ese momento y si el empleo tiene relación con la especialidad de la formación.
Todas las variables se van a medir para intervenciones desarrolladas entre los años 2006 y 2015, por lo que el periodo de recogida de datos abarca 14 años, desde 2004, hasta 2017 (dos años antes y después de cada intervención evaluada).
Paso 3.- Diseño experimental.
Se aplica un análisis ex post facto, por no ser viable ningún diseño experimental ni cuasiexperimental, al no ser factible la manipulación de la variable independiente ni la asignación aleatoria de los sujetos. Nos disponemos a estudiar acontecimientos que ya han sucedido, tanto las causas como los efectos; por lo tanto, se trata de un análisis ex post facto de carácter retrospectivo.
Tal y como se define en la tabla 6, el análisis ex post facto presenta algunas amenazas a la validez interna, que trataremos de afrontar. Veamos la forma de hacerlo:
- Historia. Esta amenaza tiene que ver con los acontecimientos ocurridos entre observaciones de la VD. La historia no constituye una de las grandes amenazas para este diseño. Como se ha señalado más arriba, en este estudio, el periodo observado total es de 14 años, lo que unido a que se incluye un grupo de control, hace que se minimicen los efectos de la historia. Durante este proceso, por ejemplo, ha habido momentos de gran crecimiento económico y de profunda crisis.
- Maduración. Se trata de los procesos internos que producen cambios en los participantes. No supone una grave amenaza para este diseño y, además, se minimiza al contar con un grupo de control.
- Administración de las pruebas. Amenaza provocada por la administración de una prueba (pretest), que puede influir en los efectos del tratamiento (postest). También afecta a la validez externa. En esta ocasión, no supone un problema, porque no se administra ningún test para medir las variables.
- Instrumentación. Los efectos producidos por los cambios en los instrumentos de medida o en los observadores, así como la fiabilidad de los instrumentos utilizados se controlan por medio de una formación previa de los observadores. Además, al tratarse de un número reducido, permite una supervisión directa. Los instrumentos de registro son muy sencillos, se trata de datos objetivos y no presentan un riesgo de influencia en la recogida de los datos.
- Regresión estadística. Las puntuaciones extremas tienden hacia la media. Tampoco supone un grave problema para este diseño. Además, se neutraliza al tratarse de una muestra grande.
- Selección diferencial. Al no ser posible la aleatorización, existe un riesgo de sesgo en la selección de participantes. Tratamos de reducirlo seleccionando una muestra numerosa. No disponemos de un grupo de control equivalente, sin embargo, buscaremos la semejanza en la línea base de la variable dependiente: nº de días de cotización, los dos años anteriores al tratamiento; y tampoco existen diferencias significativas en otras variables descriptivas.
- Mortalidad experimental. La pérdida selectiva de participantes no supone un problema por tratarse de una muestra grande y la selección se realiza cuando el tratamiento ya ha finalizado.
- Interacción entre selección y maduración. Aunque el periodo de observación es largo, la selección no produce diferencias en los procesos de los participantes, debido a que se trata de acontecimientos ya sucedidos y a que el grupo es numeroso.
- Ambigüedad en la contigüidad temporal entre causa y efecto. En este estudio no existe dicha ambigüedad. Se rechazan los casos en los que no se finaliza el tratamiento completo.
Las amenazas a la validez externa, señaladas en la tabla 6, no suponen un grave riesgo para los estudios ex post facto, por tratarse de diseños cuya fortaleza es precisamente la posibilidad de generalización de resultados, al no fabricarse situaciones artificiales, propias de los laboratorios. Veamos, no obstante, la forma de afrontarlas:
- Interacción entre la selección y el tratamiento. Los efectos provocados por la homogeneidad de la población seleccionada se tratan de paliar mediante una muestra heterogénea, de gran tamaño. No obstante, sería deseable replicar el estudio en otros lugares y con otros grupos.
- Interacción entre la situación experimental y el tratamiento. Como hemos indicado, los efectos del laboratorio o de la situación, no suponen una grave amenaza, aunque también se reduciría mediante réplicas del estudio.
- Interacción entre el momento y el tratamiento. Los efectos de la época o el momento en que se realiza el tratamiento se reducen al tratarse de un periodo largo, sin embargo, convendría replicar el trabajo en otro contexto temporal.
En resumen, aplicar este tipo de diseño resulta especialmente interesante por cuatro razones:
- Podemos analizar un periodo largo de tiempo, en nuestro caso desde 2006 hasta 2015.
- Nos permite evaluar el efecto de la intervención a largo plazo: dos años antes y dos años después.
- Podemos seleccionar una muestra de gran tamaño e incluir un grupo de control, de características similares.
- Ofrece una considerable validez externa.
Tratamos, como hemos reiterado, de establecer una relación causal y de valorar los efectos netos de la intervención, por lo tanto, debemos controlar cuatro elementos fundamentales: peso muerto, atribución, desplazamiento y decremento. Veamos la forma de hacerlo:
- Peso muerto: mediante la inclusión de un grupo de control, se identifican y neutralizan los efectos que se producirían sin necesidad de intervenir.
- Atribución: también la comparación del grupo observado con el de control nos permite separar los cambios que se logran debido a otras contribuciones ajenas a la intervención.
- Decrementos: la reversión de los cambios logrados con el paso del tiempo se controla al tratarse de un periodo evaluado muy largo, al medir la variable dependiente durante un período de dos años posterior a la intervención.
- Desplazamiento: no disponemos de técnicas, al alcance de este estudio, que nos permitan valorar si las intervenciones evaluadas han provocado otros cambios negativos, como pueden ser la pérdida de oportunidades laborales para otras personas o de negocio para otras empresas de los sectores de las empresas de inserción.
Más que una amenaza para los resultados sobre la eficacia, lo es para la eficiencia y la rentabilidad, para la valoración económica de los resultados y el retorno a la administración. Esta circunstancia, que nos puede llevar a cuestionar la existencia de las propias políticas activas, conlleva asumir que dichas intervenciones no generan empleo por sí mismas. La creación de empleo se produce con el desarrollo económico y bajo la influencia de una gran complejidad de factores.
No podemos valorar este efecto, sin embargo, en el peor de los casos, las intervenciones de inserción sociolaboral consiguen mejorar la distribución del empleo. Hay que tener en cuenta, por un lado, que se trata de personas con dificultades de inserción añadidas a la situación de desempleo, y, por otro lado, que, al realizar una medición económica del impacto, podemos cuantificar el beneficio para la sociedad. En cualquier caso, no se trataría de efectos negativos exclusivos de las intervenciones evaluadas, sino propios de las políticas activas de empleo en general.
Paso 4.- Diseño de la base de datos. Herramienta informática.
Una vez decididas las variables, los posibles valores que puede tomar cada una de ellas y el procedimiento a seguir, pasamos a diseñar la base de datos y las hojas de registro. En una única tabla sencilla, se registran todas las variables por columnas y los correspondientes a cada intervención evaluada en las filas. En la tabla 11, podemos ver la hoja de datos.
Paso 5.- Diseño de la encuesta telefónica y de su hoja de registro.
Los datos del grupo experimental, es decir, de las personas que han participado en algún programa o empresa de la Fundación Lesmes, pueden proceder de dos fuentes:
- Los expedientes. Cada participante, ya sea de una acción formativa, de orientación o de una empresa de inserción, tiene su expediente, con los datos de las variables a evaluar.
En la mayoría de los casos, se dispone de vidas laborales, solicitadas dos años después de la intervención, con una autorización previa firmada por el beneficiario, por lo que no resulta necesario recurrir a otra fuente de información. Únicamente se decide realizar alguna encuesta telefónica, en el caso de sea preciso completar los datos de alguna de las variables complementarias.
- Encuesta telefónica: Cuando no se dispone de vida laboral, los datos de la variable dependiente se recogen a través de encuestas telefónicas. Se aprovecha para completar los datos de las variables complementarias, en el caso de que sea necesario.
Los datos del grupo de control son los de las personas que han participado en programas similares a los evaluados, pero no organizados por la Fundación Lesmes. La imposibilidad de disponer de los datos desde los Servicios Públicos de Empleo y las dificultades para acceder a los datos de otras entidades nos lleva a utilizar otras fuentes, por lo que las tres vías de acceso son:
- Personas que están participando en cursos y programas de inserción en otras entidades, con el objeto de evaluar otras intervenciones en las que hayan podido participar durante el periodo evaluado (2006-2015). Mediante acuerdos con otras entidades, se realizan entrevistas personales, para lo que se utiliza la hoja de registro de la tabla 13.
Tabla 11.- Hoja de datos.
Fuente: Elaboración propia
- Las personas que han quedado en reserva en los programas evaluados, de manera que se trata de personas de un perfil similar a las seleccionadas para el grupo experimental, al cumplir los mismos requisitos.
- Las entrevistas de captación para los programas de la Fundación durante el periodo de enero de 2016 a junio de 2018. Se recurre a esta fuente ante la necesidad de ampliar la muestra. También se trata de un perfil similar.
Para ambos grupos, se mide la variable dependiente referida a la participación anterior de estas personas en programas ejecutados por otras entidades, durante el mismo periodo que las intervenciones evaluadas en el grupo experimental. Para la recogida de los datos, se diseña un modelo de encuesta, que se realiza de forma personal o telefónica.
Tabla 12.- Encuesta telefónica grupo experimental.
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 13.- Encuesta personal grupo de control.
Fuente: Elaboración propia
En la tabla 12, podemos ver la encuesta telefónica para las personas que han participado en programas de la Fundación Lesmes (existe otro modelo de encuesta adaptado para las empresas de inserción) y en la tabla 13, la encuesta utilizada para las personas del grupo de control.
Paso 6.- Establecimiento de criterios para la selección de las muestras.
Teniendo en cuenta las fuentes de información disponibles, la selección de las muestras, tanto para el grupo experimental, como para el de control, se realiza en función de los siguientes criterios:
- Representatividad equilibrada de todos los ejercicios comprendidos entre 2006 y 2015.
- Representatividad de todos los tipos de programas: cursos de formación, programas de orientación e intermediación, prácticas en empresas, empresas de inserción…
- Personas que han firmado el consentimiento de que sus datos pueden ser utilizados para la investigación. Una vez realizado el análisis, se procede al borrado de los datos de identificación personal (nombre y apellidos, número de DNI, teléfono y correo electrónico).
- Personas que han finalizado el programa completo.
- Para el grupo experimental, se seleccionan los expedientes que estén completos, en la medida de lo posible.
Paso 7.- Selección de la muestra de beneficiarios de los programas de inserción laboral de la OS analizada.
En función de dichos criterios, se procede a la preselección de la parte de la muestra del grupo experimental correspondiente a los programas de inserción de la Fundación Lesmes, desarrollados en el Centro de Formación y Empleo. Es el grupo más numeroso. Se procura localizar un número elevado de personas, debido a que se espera un nivel de respuesta a las encuestas escaso, en especial para los años más alejados en el tiempo, en los que también el acceso a las vidas laborales es más difícil. Se realiza una preselección al azar, de entre los que cumplen los criterios anteriormente señalados, de 100 – 120 sujetos por año.
Paso 8.- Selección de la muestra de beneficiarios de las empresas de inserción laboral de la OS analizada.
La segunda parte del grupo experimental se compone de personas que han participado como trabajadores en inserción en las empresas (EEII) de la Fundación: Ceislabur, Reusad y Grm. Se preselecciona una muestra de 200 personas, con los criterios señalados, que, además, han trabajado en ellas al menos durante 18 meses consecutivos, durante el periodo de referencia del estudio (2006-2015). Se asegura una representatividad de las 6 actividades productivas.
Paso 9.- Selección de la muestra de beneficiarios de otras políticas activas desarrolladas por otras entidades (grupo de control).
Como se ha indicado, el grupo de control está formado por beneficiarios de programas y empresas de inserción sociolaboral, desarrollados por otras entidades.
- Por un lado, se contacta con otros centros de formación y empleo para evaluar las intervenciones realizadas por otras entidades, durante el periodo evaluado. Se realiza una preselección de 100 personas.
- Se preselecciona, por otro lado, una muestra al azar de 30 personas por año, de las que han quedado en reserva en los diferentes programas de la Fundación Lesmes, reuniendo los mismos requisitos que las personas que han participado.
- Y, por otro lado, se preselecciona a un grupo al azar entre las personas que participan en las pruebas de acceso a los programas de la Fundación, desde enero de 2016 a junio de 2018, con el objeto de evaluar su posible participación en otros programas de inserción sociolaboral, durante el periodo evaluado (2006-2015). La preselección de este grupo es de 300 personas.
Paso 10.- Recogida de los datos existentes en los expedientes.
Una vez preseleccionadas las muestras, se inicia la recogida de datos, mediante una revisión de expedientes. Realizan la tarea 6 personas que colaboran con la Fundación Lesmes, todas ellas estudiantes o tituladas en alguna especialidad cercana a las ciencias sociales. Dichas personas realizan también las encuestas, por lo que se llevan a cabo sesiones formativas previas. Su trabajo es continuamente revisado. Los datos de la variable dependiente se extraen de las vidas laborales disponibles, lo que confiere una gran fiabilidad.
Paso 11.- Encuestas telefónicas para completar los datos.
Una vez recogida la información de los expedientes, se completa mediante encuestas telefónicas. Los datos extraídos por esta vía no son tan exactos, por lo que, en algunas ocasiones, se recogen de forma aproximada (meses cotizados, en lugar de días), sin embargo, es preferible disponer de una muestra de mayor tamaño que de datos exactos. Se rechazan todos los datos incompletos, lo que hace que disminuya considerablemente la muestra final, en especial, la de los primeros años evaluados.
Paso 12.- Recogida de los datos existentes en los expedientes del grupo de control.
Se realiza igualmente una revisión de los expedientes de las personas seleccionadas del grupo de control, procedentes de las listas de reserva de los programas de la Fundación. Son muy escasas las vidas laborales con las que se cuenta, por lo que la mayor parte de la información proviene de la consulta directa. Dicho trabajo es realizado por las mismas personas que la tarea anterior.
Paso 13.- Encuestas personales y telefónicas para completar los datos del grupo de control.
Se realizan las encuestas telefónicas para completar la información de la parte del grupo de control procedente de las reservas, rechazando también los datos incompletos.
Por otro lado, se llevan a cabo las entrevistas personales con la parte del grupo de control procedente de los candidatos a los programas de la Fundación, durante el período de enero a junio de 2018. Para los anteriores a 2018 (de enero de 2016 a diciembre de 2017), se realizan encuestas telefónicas. Las entrevistas personales las realizan los propios técnicos, responsables de los programas de la entidad y las encuestas, los 6 colaboradores anteriores.
Paso 14.- Análisis estadístico de la información.
Una vez recopilada toda la información, se procede al análisis estadístico. En primer lugar, se realiza un análisis descriptivo de las puntuaciones obtenidas para cada una de las variables complementarias y su distribución en función de la variable independiente (tipo de intervención).
En segundo lugar, necesitamos conocer si los grupos experimental y de control son comparables. La forma de seleccionar a los participantes de ambos nos hace presumir que esto es así, sin embargo, sometemos a comparación la situación de las personas antes de la intervención, para valorar si existen diferencias en la línea base de la variable dependiente. Comparamos, por tanto, la variable número de días cotizados en los dos años inmediatamente anteriores al inicio de la intervención, para averiguar si existen diferencias significativas entre ambas líneas base. Aplicamos para ello la prueba t de Student. En el caso de que se encuentren diferencias, será preciso realizar correcciones ampliando las muestras o bien disminuyéndolas, eliminando puntuaciones extremas. También se comparan los dos grupos para observaciones de las variables complementarias (edad, sexo, estudios y perfil), aunque entendemos que se trata de circunstancias que afectan sólo tangencialmente a los resultados del estudio. Igualmente, aplicamos la prueba t de Student para detectar diferencias entre grupos.
Paso 15.- Contraste de la hipótesis H1.
En tercer lugar, se analiza la variable dependiente y se relaciona con la variable independiente, buscando diferencias significativas entre ambos grupos, también mediante la prueba t de Student. Este test nos permite contrastar la primera de nuestras hipótesis: los programas y empresas de la Fundación obtienen resultados diferencialmente positivos.
En cuarto lugar, analizaremos la variable independiente agrupada en tipos de intervención, formulando tres nuevas hipótesis, para las que se aplica nuevamente la prueba t de Student:
- Los programas con formación ofrecen mejores resultados que los de sólo tienen orientación e intermediación.
- Los programas que incluyen prácticas no laborales ofrecen mejores resultados que los que no las incluyen, exceptuando las empresas de inserción.
- Las empresas de inserción ofrecen mejores resultados que el resto de intervenciones.
Por último, en quinto lugar, se analiza la relación de las variables complementarias con la variable dependiente para conocer si las intervenciones evaluadas obtienen resultados diferenciales en relación con ellas, es decir, con la edad, el nivel de estudios, el perfil o el sexo. Se aplica, igualmente, la t de Student.
Paso 16.- Cálculo del retorno económico. Hipótesis H2 y H3.
El análisis de los datos finaliza con la medición del beneficio económico, en su caso, de las intervenciones evaluadas, con un doble objetivo:
- Valorar y traducir el impacto a datos cuantitativos y económicos, de manera que se disponga de un argumento para decidir la implementación y la aplicación de determinadas políticas de empleo. Esto nos permite contrastar la tercera hipótesis de este trabajo.
- Valorar la eficiencia de la intervención, realizando un análisis de la relación entre resultados y recursos invertidos, lo que nos permitirá realizar comparaciones entre los diferentes programas. Con ello, contrastar la segunda de nuestras hipótesis.
Pero ¿es posible expresar en términos económicos los resultados de una intervención social? Como se ha señalado más arriba, cuando hablamos del tercer sector, nos referimos a bienes relacionales. ¿Son éstos cuantificables monetariamente? Es evidente que, al menos de forma directa, no. Mejorar la autoestima de una persona, evitar la soledad, posibilitar la participación social… son resultados de la intervención difícilmente valorables económicamente. Sin embargo, cuando hablamos de inserción sociolaboral, podemos aproximarnos a una medición. En este trabajo, vamos a intentar acercarnos a dicho cálculo, con el doble objetivo señalado de valorar el retorno económico de la inversión realizada y de comparar la eficiencia de la intervención evaluada en relación con otros programas.
La metodología empleada es la siguiente:
- En primer lugar, tenemos en cuenta la inversión realizada en cada una de las políticas activas de empleo evaluadas. Se trata de señalar el coste medio por tipo de programa durante el periodo evaluado, diferenciando la Fundación Lesmes del resto. Las fuentes serán la propia contabilidad de la entidad y los datos del SEPE, el ECYL, el INE y otras, así como el coste de cada programa según las diferentes convocatorias de subvenciones.
- En segundo lugar, tratamos de averiguar el coste del desempleo, únicamente en políticas pasivas y asistenciales: prestaciones por desempleo y otras rentas. En este sentido, tenemos en cuenta que se trata de personas en situación de vulnerabilidad, por lo que podemos sospechar que el coste de estas situaciones para la administración es superior al de una situación de desempleo sin más problemas adicionales, por lo que no corremos el riesgo de sobreestimar el dato. Podemos utilizar, por tanto, diferentes métodos:
- Uno de ellos es tomar como indicador la Renta Garantizada de Ciudadanía (Renta Mínima de Inserción en Castilla y León). Como señala Sanz[1], en un estudio sobre empresas de inserción, “Teniendo en cuenta que entre el 35-40% de los trabajadores de inserción cobraban una Renta Mínima de Inserción, RMI (utilizaremos este término para referirnos a las diferentes rentas mínimas, garantizadas… de las distintas CCAA) antes de incorporarse a la plantilla y que su número se ha incrementado en un 16% en los últimos 4 años, utilizar dicha renta como “coste” de una persona en exclusión para la administración, nos sirve como primer acercamiento. No obstante, se debe tener en cuenta que existen algunas situaciones que no permiten el acceso a la misma, como son las personas sin hogar que se encuentran en centros, las personas reclusas, etc. Sin duda que estas situaciones representan un coste para la administración superior que el indicador adoptado (la RMI), sin embargo, debido a la dificultad para valorarlo, aceptaremos que es similar a lo correspondiente a la RMI.” (Sanz, 2016:48).
- Otra alternativa, aun a riesgo de subestimar el coste, es tomar directamente el dato del gasto en políticas pasivas de empleo, durante el período evaluado.
- En tercer lugar, tenemos en cuenta el efecto de la intervención en la reducción de la pérdida de ingresos para la administración, tales como la pérdida en cotizaciones sociales de los empleadores, de los propios trabajadores y pérdida de impuestos directos e indirectos.
- En cuarto lugar, consideramos los flujos económicos generados por las propias empresas de inserción y en otros programas en los que se contrata a los beneficiarios.
- En quinto y último lugar, para el caso concreto de las empresas de inserción y de otros programas en los que se contrata a las personas durante el proceso, se tiene en cuenta el periodo intermedio, es decir, los días cotizados durante la propia intervención (días cotizados en la empresa de inserción, no sólo antes y después del tratamiento). Únicamente se tendrá en cuenta este dato para el cálculo del retorno económico, no se considera un resultado de inserción propiamente dicho (no afecta a la variable dependiente).
Paso 17.- Conclusiones de la evaluación del impacto.
Una vez analizados todos los datos y concluida la contrastación de las hipótesis, se extraen las conclusiones del componente evaluativo correspondiente a la evaluación del impacto, valorando los efectos de las intervenciones sociales evaluadas. Se interpreta la información desde el punto de vista de la relación causa efecto, acotando los efectos netos de los programas y empresas de inserción sometidos a evaluación.
[1] Sanz, E. (2016). Eficacia y eficiencia de las Empresas de Inserción en España. “Trabajo Fin de Máster inédito”. Madrid. Universidad Nacional de Educación a Distancia, Facultad de Ciencias Políticas y Sociología.