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Encuestas: La noción de calidad total Juan Muñoz Sistemas Integrales

La noción de calidad total La integración de los controles de calidad informáticos al trabajo de campo

La noción de calidad total 4 El producto final Muestreo Gestión de datos Instrumentos Trabajo de campo La integración del diseño muestral, la selección de instrumentos, la gestión del trabajo de campo y la gestión de datos con el fin de entregar a los analistas una base de datos fiable en tiempo oportuno Los datos pierden valor si no representan la realidad del momento

El escenario y los actores 5 Ejecutante del programa de intervención Evaluador (agencia nacional de evaluación, agencia de cooperación) Firma encargada de la recolección de datos Equipo central Gerencia $ Gerente Equipos de campo Director de proyecto Jefe de gestión de datos Especialistas en diseño y análisis de evaluación de impacto Jefe de operaciones de campo Aseguramiento de calidad

Claves de la calidad 6 Elegir bien a la firma, y contratarla con base en Términos de Referencia claros Reconocer que los errores no muestrales son al menos tan serios como los muestrales Organizar al personal de campo en equipos autosuficientes Recoger los datos con base en un plan de encuesta y un programa de trabajo realistas –Plan de encuesta: qué equipo visita cada sitio y cuándo –Programa de trabajo: qué hace cada equipo en cada sitio Asegurar de manera permanente la calidad del trabajo de campo, por la vía de –Procedimientos de supervisión explícitos –Monitoreo continuo de los datos Integrar los controles de calidad informáticos al trabajo de campo Poca gente Bien entrenada Bien supervisada Tiempo suficiente Mucha gente Mal entrenada Mal supervisada Poco tiempo

Un equipo de campo 7 Jefe de equipoOperador de datos EncuestadoresEspecialista en antropometría, toma de muestras biológicas, etc.

¿Qué sucede sin la integración? 8 El largo y frustrante proceso de “limpieza de datos” se hace inevitable Los datos pierden relevancia para la toma de decisiones La calidad de los datos no está garantizada La “limpieza” conduce, en el mejor de los casos, a una base de datos que sólo es internamente consistente, sin representar necesariamente la realidad La “limpieza” conlleva una miríada de decisiones, generalmente no documentadas Los usuarios desconfían de los datos

Beneficios de la integración 9 Bases de datos fiables en tiempo oportuno Monitoreo permanente del desempeño del personal de campo, que permite la detección precoz de conductas inadecuadas Garantía de que todo el personal de campo aplica criterios uniformes durante todo el período de recolección Solución de las inconsistencias por confrontación directa con la realidad, y no por presunciones de oficina Fomento de la cultura de calidad total

Tácticas de integración 10 La tecnología ofrece muchas posibilidades –Digitación rápida de los cuestionarios en computadores de escritorio, con re-visitas programadas a los puntos de muestra para resolver las inconsistencias –Digitación de los cuestionarios en los mismos puntos de muestra, con laptops –En ciertos casos, se puede suprimir el papel, y digitar las respuestas directamente, en laptops o PDAs (métodos CAPI) Lo esencial no es la tecnología, sino la integración Para eso, hay que –Concebir y elaborar software competente y ergonómico –Detectar rápidamente las inconsistencias, y resolverlas en el terreno mismo –Transferir rápidamente los datos para monitoreo

Plan de las sesiones de ??? 11 6Las bases conceptuales del muestreo científico 7Ejercicios sobre muestreo aleatorio simple 10Limitaciones del muestreo aleatorio simple 11Ejercicios con muestras estratificadas y por etapas 14Temas muestrales en evaluación de impacto 15Selección de muestras en la práctica 18Cálculos de potencia para evaluaciones experimentales 19Ejercicios de cálculo de potencia 22Diseño de cuestionarios 23Ejercicios de revisión de cuestionarios 26Organización del trabajo de campo 27Ejercicios de trabajo de campo 30Gestión de datos, aseguramiento de la calidad y documentación 31Ejercicios de gestión de datos 34Calendario y presupuesto 35Las claves del diseño de encuestas