Actividad A: Fijar el programa del taller (2/7)

3. ¿Qué preguntas y análisis de datos se prestan mejor al enfoque de la PNIN?

Debido a que uno de los principios fundamentales de la PNIN es usar y analizar los datos existentes, ciertos tipos de preguntas y análisis agregan mucho valor al diálogo de políticas en el país y, por lo tanto, son altamente recomendados.

En el marco de una mayor rendición de cuentas de los Planes de Acción Multisectoriales de Nutrición para alcanzar los objetivos nacionales y globales, el análisis de los datos existentes ayudará a comprender mejor el "progreso en la ejecución" con miras a esos objetivos. Se puede medir el progreso en distintos niveles de la vía de impacto, que va desde los insumos (recursos económicos y humanos), actividades (intervenciones), productos (cobertura) y resultados (determinantes) al impacto de la nutrición (ver página 7). En la tabla que aparece a continuación figuran ejemplo de preguntas apropiadas.

No obstante, los datos existentes suelen ser menos útiles para responder preguntas relacionadas con la medición de la causalidad, el impacto y la eficiencia en función de los costos. Para responder ese tipo de preguntas, hay que reunir datos para esos fines mediante métodos específicos de investigación y recopilación de datos, a fin de garantizar un análisis de datos apropiado y una interpretación correcta. El uso de los datos existentes para el modelaje y otros análisis complejos conducirá a resultados que no se pueden traducir fácilmente en recomendaciones aplicables por los encargados de la toma de decisiones y, por consiguiente, no agregan mucho valor al diálogo en torno a políticas. Si bien las preguntas en torno a la causalidad, el impacto y la eficiencia en función de los costos son legítimas y de gran importancia para los encargados de la toma de decisiones, no se recomiendan para el análisis de la PNIN.

La elección de métodos de análisis de datos se basa en la disponibilidad y calidad de los datos y en la capacidad del equipo. Los detalles de esta información se explican en la nota guía sobre análisis de los datos (sección 3.4), así como en la Nota técnica sobre los análisis de datos.