1)PELITAのデータ分析:
プロジェクト対象校は過去に、様々な時期にREDIPやIMSTEP/SISTEMSの介入を行った学校も含んでいるため、数回の調査であっても、介入後の様々な時系列的変化を知るに好都合である。PELITAは学校建設、実験器具の供与など単品を供与するプロジェクトとは異なり、中央政府、州政府、県政府などの行政官の能力向上、学校の運営改善、授業改善など、教育のソフト・コンポーネントを総合的に支援するプロジェクトであるため、その成果の評価にも工夫が要る。単なるインプット-アウトプットの関連を見る分析ではなく、プロセスの変化、アウトカムの分析、さらにはインパクトの測定などの方法論の改善も必要である。このため、多階層データの分析に用いられるHLMモデルによる分析を試み、一定の成果を見た。
2)既存の評価報告書の2次的内容分析:
教育プロジェクト評価では評価者が(達成した-達成していない)などの判断を5段階で行うといった、主観的判断が避けられない場合が多い。主観的判断には個人差がつきものである。判断する対象についての知識や体験の違いだけではなく、立場、価値観、その場の気分によっても異なる。そうであれば評価結果はあまり信用ならない事になる。評価の質を高め、結果の信頼性を大きくするため、様々な工夫が必要となる。そこでまず一次評価の事例を幅広く収集した。収集した一次評価結果を基に、あらかじめ作成した評価観点に基づいて2次評価を行った。この2次評価である評価報告書の内容分析を通じて、評価の質を高めるためにはどの評価観点がより重要か、評価観点間やマクロ指標との関連はどうかを明らかにできる。マクロ指標として世界銀行のガバナンス指標を用い分析した。