コース情報
コード:PGMT7003D -JP
タイプ:クラスルーム
期間:5日
コース概要
評価は組織のプログラムにおいて、その有効性に関する情報を明確にし、状況を見極め、必要なデータを生成して明示します。評価によって得られた情報は、組織が何を生み出し、それらが社会にどのような影響を与え、どのような価値があるのかを示します。議会の前に行われる予算ヒアリングでは、多くの場合OMBと同様に評価データの提出が求められます。また法律では、一般的にプログラムの認可や予算化の条件として複数のタイプの公式な評価が必要とされています。本コースでは、プログラムの説明や評価に役立つ情報の特定、有効データの収集や効果的な分析に必要となるスキルを習得します。
受講対象
これから新たにプログラム評価を行う方、またはプログラム評価の基本を改めて学びたいと考えている方。
学習成果
- プログラム評価プロセスの重要事項がわかり、それを実践できる
- 調査計画のフェーズを見極められる
- データ収集におけるそれぞれの方法の強みと弱みが評価できる
- 統計データが何を示しているかを読み取れる
- プログラムのコストと利益を明確にできる
学習内容
Day 1
Introduction to program evaluation - objectives
- Program evaluation
- Purpose of evaluation
- Types of evaluation
- Possible users of research evaluation
- Phases of program evaluation
- Methodological approach to program evaluation
- Evaluability assessment
- Identification of program goals and objectives
- Goals and objectives
- Program goals and objectives
- Translate program objectives into measurable objectives
- Analysis of target population
- Hypothesis
- Identifying evaluation criteria
- Standards for evaluation of educational programs, projects, and materials
- Evaluation tips
Day 2
Data Collection - Objectives
- Types of data
- Evaluation approaches
- Data collection techniques
- Interviewing
- Interview Guide
- Interviewing Techniques
- Recording the Interview
Day 3
Research design - objectives
- Introduction to research design
Validity and reliability
- Factors affecting internal validity
- Factors affecting external validity
Controlling for selection: ways of equating the experimental and control groups
Research design symbols
- Pre-experimental designs
- True experimental designs
- Quasi-experimental designs
- Terminology
Day 4
Sampling
- Sampling terminology
- Sampling
- Simple random sampling
- Random number table
- Systematic random sampling
- Stratified random sampling
- Exercise on stratified random sampling
- Cluster sampling
- Purposive sampling
- Sample size
- Example on determining sample size
- Exercise on determining sample size
The W.I.C. Program
Day 5
Data Analysis
- Correlation and regression
- Confidence - internal estimate for a population mean
- Hypothesis tests
Cost Benefit Analysis
- Type of costs
- Present value of future costs and benefits
Case studies
※テキスト及び講義で使用する言語は全て英語です。