Curso para la Producción de Estadísticas sobre la Economía de la Información Módulo 4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las empresas.

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1 Curso para la Producción de Estadísticas sobre la Economía de la Información Módulo 4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las empresas

2 M4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las empresas UNCTAD Objetivos del Modulo Al completar éste módulo, Vd. podrá: n n Procesar datos n n Realizar el procedimientos de ponderación (expansión) de los datos n n Editar los datos Saber c ó mo analizar los datos

3 M4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las empresas UNCTAD Contenido del Modulo 4 4. Procesamiento y análisis de datos 4.1. Edición de datos 4.2. Ponderación de datos 4.3. Estimación de los indicadores TIC

4 M4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las empresas UNCTAD 4.1. Edición de datos n nLa 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

5 M4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las empresas UNCTAD Pasos en la validación de datos Edición de datos Microedición 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

6 M4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las empresas UNCTAD Manejo de inconsistencias internas y errores n nEl 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)

7 M4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las empresas UNCTAD Manejo de datos faltantes n nHay varios métodos para tratar la no-respuesta y evitar sesgos. – –Ponderación correctiva (por unidad) n nbasada en la muestra y n nbasada en la población – –Imputación n nImputación determinista n nImputación hot deck n nImputación cold deck n nImputación del valor de la media o del valor modal n nImputación histórica

8 M4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las empresas UNCTAD Manejo de unidades mal clasificadas n nDos casos de clasificación errónea – –Una unidad no elegible incluida por error n n 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 n n La solución técnica consiste en recalcular los factores de ponderación de la muestra (ver ejemplo 27 del Manual)

9 M4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las empresas UNCTAD Método de ponderación simple n nEl promedio de la muestra en el estrato h se define como n nLa estimación para el estrato h se calcula multiplicando el promedio del estrato, por el número total de empresas en el estrato, es decir n nLa 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 datos

10 M4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las empresas UNCTAD 4.3. Estimación de los indicadores TIC Estimaciones de una proporción de la población n nExpresión de una proporción: n nCuatro 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

11 M4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las empresas UNCTAD n nEl indicador puede expresarse como la proporción muestral n nEl error estándar (SE) de la proporción muestral se estima por: n nLa expresión del error estándar es válida con un fracción de la muestra de 10% o menos CASO 1. Muestreo aleatorio simple de una población no estratificada

12 M4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las empresas UNCTAD CASO 2. Muestreo aleatorio simple estratificado n nUna estimación insesgada de p es: donde, L: número de estratos N h : la población en el estrato h (h=1, 2,... L) n h : el tamaño de la muestra en el estrato h (h=1, 2,... L) n nEstimación del error estándar de : n nVer Anexo 4 del Manual

13 M4: Implementación de una encuesta sobre el uso de las TIC en las empresas UNCTAD CASO 3. Estimación de una razón con muestreo aleatorio simple n nEl indicador a estimar es n nEntonces, la estimación natural de la razón p es n nFinalmente, la aproximación de error estándar (SE) es Donde es el promedio de la muestra, es decir