El PNUD usa diversos métodos científicos para medir el impacto. Los más destacados son los diseños experimental y cuasi experimental que se apoyan en el uso de grupos de control y de tratamiento. El grupo de control (es decir, la base, que no recibe la intervención) sirve de contrafactual ¹ para una comparación válida de grupos con características parecidas en el mismo momento. Con este abordaje, el impacto se puede atribuir a la intervención que se está probando y se puede asegurar que los factores como edad, género y nivel educativo de los beneficiarios no eran responsables del resultado.

En un diseño experimental, se seleccionan aleatoriamente ² los grupos de control y de tratamiento y se integran al inicio de la intervención. Cuando no es posible hacer la selección de forma aleatoria, los gerentes de programas y responsables de políticas pueden recurrir a métodos cuasi experimentales – como un diseño de regresión discontinua, variables instrumentales, diferencias en diferencias y emparejamiento.

 Para apuntalar estos diseños es fundamental tener datos accesibles, de calidad, precisos y frecuentes. Si bien las tecnologías (como la teledetección y el raspado de la web) articuladas con mayor capacidad informática generan nuevas oportunidades para recoger y analizar datos, las fuentes tradicionales como encuestas de hogares y datos administrativos siempre tienen una función fundamental en la medición de los resultados de políticas públicas e intervenciones.

 Además de la coproducción de conocimientos científicos – que fortalecen el compromiso del país y las capacidades a nivel local – los resultados de evaluaciones causales se pueden incorporar a los programas y así los gerentes de programa y responsables de políticas pueden planificar las intervenciones de manera racional y basada en evidencia.