Errores en los Censos

Transcripción

1 Errores en los Censos Taller sobre evaluación y estimaciones demográficas con base en información censal Santiago, Chile 1 5 de agosto, 2011 Carlos Ellis, Asesor Regional en Censos, UNFPA SRO-Jamaica 1

2 Cobertura/ retorno del campo Regreso del material del campo Control de AE (Carpeta) Velocidad en detectar material perdido Todas las áreas de empadronamiento regresaron del campo? 2

3 Errores en el proceso censal Errores de Cobertura Omisiones o duplicaciones Mapas incompletos o interpretados erróneamente Entrevistas duplicadas Perdida de material censal luego del empadronamiento Errores de estructura dentro de los casos 3

4 Errores de contenido Informante proporciona malos datos Cuestionario censal con diseño mediocre Mala comunicación entre el informante y el empadronador Errores de codificación Errores en la captura de los datos Errores en la edición manual o informática de los datos 4

5 Como y cuando editar los datos? En el terreno? Si es posible retornar al informante Corrección manual de la información Alto costo No garantiza tener mejor calidad Al momento de la captura de los datos? Sólo si una inspección visual puede ser útil Mantener los datos originales incluso con errores El operador no es la mejor persona para hacer cambios Cuellos de botella podrían ser creados No se generan estadísticas de imputación Desarrollo de un sistema de edición inteligente Producir estadísticas por tipo de error e imputación 5

6 Grupo de Edición Managers del censo Demógrafos Informáticos Comenzar a trabajar al inicio del proceso censal 6

7 Desarrollo de las reglas de Edición Contar con tiempo suficiente para probar las reglas Utilizar el censo piloto para probar el sistema Evaluar adecuadamente los resultados Introducir mejoras oportunamente Los demógrafos son responsables de la calidad obtenida 7

8 Que hacer en la edición datos Proporcionar al usuario datos de alta calidad Identificar tipos y fuentes de los errores Proporcionar resultados censales ajustados Inspeccionar y corregir sistemáticamente las respuestas según reglas pre-establecidas Correcciones manuales Correcciones automáticas Reducir estimados distorsionados, facilitar el procesamiento y aumentar la confianza del usuario Datos originales en un censo contienen muchos tipos de errores 8

9 Proceso de edición Errores fatales Identifica errores obvios Consulta de casos Variables con categorías sospechosas Más difícil de corregir Ofrece menos beneficios que la corrección de los errores fatales Agrega costo al proceso Debe preservar lo más posible el dato original Puede o NO mejorar la calidad, pero datos limpios facilitan enormemente el análisis 9

10 Corregir en demasía es malo Aumenta tiempo de proceso Incrementa el costo total Distorsiona los valores verdaderos Crea un falso sentimiento de seguridad 10

11 Corrección manual versus automática Verificar la validez de una variable buscando un valor aceptable Edición manual Puede tomar meses Muchas posibilidades de error humano Débil alternativa a edición automática Edición automática Reduce el tiempo necesario Reduce errores humanos Deja un camino de la corrección realizada y es reproducible cosa que no ocurre con la edición manual 11

12 Objetivos para la corrección de datos Realice la menor cantidad posible de cambios al dato original Elimine inconsistencias obvias Suministre valores consistentes a variables con error usando como referencia otras variables del mismo tipo de registro Ninguna variable puede contener valores inválidos 12

13 Métodos de imputación Imputación estática Asigna un valor particular a un dato con error Los valores no cambian con el tiempo Asignaciones según proporciones pre definidas Imputaciones dinámicas Produce datos limpios y es fácil de replicar Se ajusta a las condiciones del área que se procesa Técnicas del donante 13