A avaliação quantitativa frequentemente busca mensurar os efeitos causais de uma política sobre determinados resultados. Para isso, são usados métodos como experimentos aleatórios, diferenciação entre grupos de tratamento e controle ou estratégias quase experimentais. A validade dos achados depende do desenho adotado e de suas premissas. Nas avaliações quantitativas, a inferência causal é mais robusta quando:
- A se controla o viés por meio da seleção intencional dos beneficiários com maior propensão ao sucesso
- B o desenho de pesquisa assegura que o grupo de controle seja estatisticamente comparável ao grupo tratado
- C a análise se concentra em grandes volumes de dados administrativos, mesmo que sem identificação de contrafactuais
- D os resultados obtidos confirmam expectativas anteriores dos formuladores da política
- E se utiliza regressão linear com dados agregados, garantindo generalização.