Curso para la Producción de Curso para la Producción de Estadísticas sobre la Economía de la Estadísticas sobre la Economía de la

InformaciónInformación

Módulo 4: Implementación de una Módulo 4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las encuesta sobre el uso de las TIC en las empresasempresas

M4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las empresasM4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las empresas

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Objetivos del ModuloObjetivos del Modulo

Al completar éste módulo, Vd. podrá:

Procesar datos Realizar el procedimientos de

ponderación (expansión) de los datos Editar los datos Saber cómo analizar los datos

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Contenido del Modulo 4Contenido del Modulo 4

4. Procesamiento y análisis de datos4.1. Edición de datos4.2. Ponderación de datos4.3. Estimación de los indicadores

TIC

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4.1. Edición de datos4.1. Edición de datos

La información estadística proporcionada por las empresas puede contener los siguientes errores:– datos erróneos o faltantes,– clasificaciones incorrectas, y – respuestas incoherentes o ilógicas

– Con el fin de minimizar tales errores se pueden aplicar técnicas que optimicen la efectividad de– los instrumentos para la captura de datos y – de los procedimientos de recolección

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UNCTAD Pasos en la validación de datosPasos en la validación de datos

Edición de datosMicroedición

Macroedición

Manejo de errores e inconsistencias internos

Estimación de datos faltantes (imputación)

Análisis de valores atípicos

Procedimientos de reponderación

Controles de calidad durante la recolección y el ingreso de datos

Archivo de datos limpios

Datos brutos

Edición de agregados

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Manejo de inconsistencias internas y erroresManejo de inconsistencias internas y errores

El control de la validez de un ítem (dato) individual requiere:– Verificar si pertenece a un conjunto de

respuestas válidas– Verificar las preguntas contra respuestas

válidas– Definición de las reglas que definen las relaciones

entre las preguntas (ver el ejemplo 24 del Manual)

– Verificaciones aritméticas (durante el ingreso de los datos o a lo largo de una serie de registros)

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Manejo de datos faltantesManejo de datos faltantes

Hay varios métodos para tratar la no-respuesta y evitar sesgos.

– Ponderación correctiva (por unidad) basada en la muestra y basada en la población

– Imputación Imputación determinista Imputación “hot deck” Imputación “cold deck” Imputación del valor de la media o del valor modal Imputación histórica

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Manejo de unidades mal clasificadasManejo de unidades mal clasificadas

Dos casos de clasificación errónea

– Una unidad no elegible incluida por error Esto reduce el tamaño efectivo de la muestra a menos

que se prepare una lista de reserva

– Una unidad elegible incluida en el estrato equivocado, u omitida del marco

La solución técnica consiste en recalcular los factores de ponderación de la muestra (ver ejemplo 27 del Manual)

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Método de ponderación simpleMétodo de ponderación simple

El promedio de la muestra en el estrato h se define como

La estimación para el estrato h se calcula multiplicando el promedio del estrato, por el número total de empresas en el estrato, es decir

La fórmula para la estimación del estrato h puede escribirse de la manera siguiente para mostrar la asignación de factores de ponderación a cada unidad.

4.2. Ponderación de datos4.2. Ponderación de datos

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UNCTAD 4.3. Estimación de los indicadores TIC4.3. Estimación de los indicadores TIC

Estimaciones de una proporción de la poblaciónEstimaciones de una proporción de la población

Expresión de una proporción:

Cuatro estimaciones diferentes:– Muestreo aleatorio simple de una población no

estratificada– Muestreo aleatorio estratificado

Con uno o más estratos investigados exhaustivamente

– Estimaciones de una razón con muestreo aleatorio simple

– Estimaciones de una razón con muestreo aleatorio estratificado

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El indicador puede expresarse como la proporción muestral

El error estándar (SE) de la proporción muestral se estima por:

La expresión del error estándar es válida con un fracción de la muestra de 10% o menos

CASO 1. Muestreo aleatorio simple CASO 1. Muestreo aleatorio simple de una población no estratificadade una población no estratificada

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CASO 2CASO 2.. Muestreo aleatorio simple estratificadoMuestreo aleatorio simple estratificado

Una estimación insesgada de p es:

donde, L: número de estratosNh : la población en el estrato h (h=1, 2, ... L)nh : el tamaño de la muestra en el estrato h (h=1, 2, ... L)

Estimación del error estándar de :

Ver Anexo 4 del Manual

L

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UNCTAD CASCASOO 3. 3. Estimación de una razón Estimación de una razón con muestreo aleatorio simplecon muestreo aleatorio simple

El indicador a estimar es

Entonces, la estimación natural de la razón p es

Finalmente, la aproximación de error estándar (SE) es

Donde es el promedio de la muestra, es decir

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