Among quasi-experimental design tec

Among quasi-experimental design techniques, matched-comparison techniques are generally considered a second-best alternative to experimental design. The majority of the literature on evaluation methodology is centered around the use of this type of evaluation, reflecting both the frequency of use of matched comparisons and the many challenges posed by having less-than-ideal comparison groups. In recent years there have
been substantial advances in propensity score matching techniques (Rosenbaum and Rubin 1985; Jalan and Ravallion 1998). This method is very appealing to evaluators with time constraints and working without the benefit of baseline data given that it can be used with a single crosssection of data. This technique is, however, dependent on having the
right data because it relies on oversampling program beneficiaries during the fielding of a larger survey and then “matching” them to a comparison group selected from the larger core sample of the overall effort, often a national household survey. Given the growth in the applications of large surveys in developing countries, such as the multipurpose Living Standards Measurement Studies, this evaluation method seems particu-
larly promising. A good example is the evaluation of a public works program, TRABAJAR, in Argentina (Jalan and Ravallion 1998, Annex 1.1, and chapter 4).

Kết quả (Việt) 2:

Trong số các kỹ thuật thiết kế bán thực nghiệm, các kỹ thuật phù hợp, so sánh thường được coi là một lựa chọn thứ hai tốt nhất để thiết kế thí nghiệm. Đa số các tài liệu về phương pháp đánh giá tập trung vào việc sử dụng các loại đánh giá, phản ánh cả tần suất sử dụng so sánh phù hợp và nhiều thách thức do có nhóm so sánh ít hơn lý tưởng. Trong những năm gần đây đã có
những tiến bộ đáng kể trong kỹ thuật phù hợp với số điểm xu hướng (Rosenbaum và Rubin 1985; Jalan và Ravallion 1998). Phương pháp này là rất hấp dẫn để đánh giá với những hạn chế thời gian và làm việc mà không có dữ liệu cơ bản cho rằng nó có thể được sử dụng với một đểm duy nhất của dữ liệu. Kỹ thuật này, tuy nhiên, phụ thuộc vào việc có các
dữ liệu đúng bởi vì nó dựa trên đối tượng thụ hưởng chương trình oversampling trong fielding của một cuộc khảo sát lớn hơn và sau đó "phù hợp với" chúng vào một nhóm so sánh lựa chọn từ các mẫu lõi lớn hơn trong nỗ lực chung, thường là một quốc gia khảo sát hộ gia đình. Với sự tăng trưởng trong các ứng dụng của các cuộc điều tra lớn ở các nước đang phát triển, chẳng hạn như đa Living Nghiên cứu chuẩn đo lường, phương pháp đánh giá này có vẻ biệt
biệt hứa hẹn. Một ví dụ là việc đánh giá một chương trình công trình công cộng, TRABAJAR, ở Argentina (Jalan và Ravallion 1998, Phụ lục 1.1, và chương 4).