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Beschreibung
Mindmap von Aida Salazar, aktualisiert more than 1 year ago
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Erstellt von Aida Salazar
vor etwa 4 Jahre
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|
Gestión de datos
- Mapeo de datos secundarios
- Son aquellos datos obtenidos de fuentes ya existentes
- Ejemplos: datos
obtenidos de
censos,
investigaciones y
sistemas de
información, entre
otros.
- Formatos básicos
- Informes por
escrito:
descriptivos,
explicativos o
analíticos.
- Gráficas de la
realidad:
diagramas,
figuras,
ilustraciones,
fotografías o
mapas
- Resúmenes
cuantificados de
los datos:
cuadros, gráficos
o estadísticas
- Material
codificado:
principalmente
en formato
digital para su
uso en
computadoras.
- Informes por
escrito:
descriptivos,
explicativos o
analíticos.
- Ventajas y Desventajas del
mapeo secundario de datos
- Ventajas: Menor
costo y mayor
sentido de
oportunidad en
obtención de datos y
elaboración de
indicadores
- Desventajas: Mayor
esfuerzo analítico
(extracción, definición
e interpretación de
indicadores), dificultad
para estratificar los
indicadores, dificultad
para comparar
indicadores según
tiempo y espacio
- Ventajas: Menor
costo y mayor
sentido de
oportunidad en
obtención de datos y
elaboración de
indicadores
- Ejemplos: datos
obtenidos de
censos,
investigaciones y
sistemas de
información, entre
otros.
- Son aquellos datos obtenidos de fuentes ya existentes
- Indicador
- Se calcula a partir de una o
más variables tomadas de
un grupo de datos
- Construcción de una
matriz de indicadores
- -Nombre del grupo o
grupos de datos a los que
se adjunta el indicador
-Definición del indicador
(variables utilizadas para
generar el indicador)
-Lapso de recopilación de
datos -Año en el que se
recopilaron los datos
-Método de recopilación de
la muestra de datos (por
ejemplo, encuesta, rutina)
-Cobertura geográfica
-Organización u
organizaciones que
recopilan y gestionan los
datos
- -Nombre del grupo o
grupos de datos a los que
se adjunta el indicador
-Definición del indicador
(variables utilizadas para
generar el indicador)
-Lapso de recopilación de
datos -Año en el que se
recopilaron los datos
-Método de recopilación de
la muestra de datos (por
ejemplo, encuesta, rutina)
-Cobertura geográfica
-Organización u
organizaciones que
recopilan y gestionan los
datos
- Construcción de una
matriz de indicadores
- Caracteristicas
- SMART;
Especifico;
Medible;
Alcanzable;
Realista;
Temporal
- SMART;
Especifico;
Medible;
Alcanzable;
Realista;
Temporal
- Se calcula a partir de una o
más variables tomadas de
un grupo de datos
- Evaluación de calidad
de datos rutinarios y de
encuestas nacionales
- Principales fuentes de información
- Datos de las encuestas de población
- Se recopilan en encuestas
transversales diseñadas
para que sean
representativas de la
población estudiada
- Ejemplo: población
nacional o del
distrito
- Ejemplo: población
nacional o del
distrito
- Factores que influyen en
la calidad de los datos
- Exactitud;
Fiabilidad;
Completitud;
Precisión;
Puntualidad;
Integridad
- Exactitud;
Fiabilidad;
Completitud;
Precisión;
Puntualidad;
Integridad
- Se recopilan en encuestas
transversales diseñadas
para que sean
representativas de la
población estudiada
- Datos rutinarios
- Se refieren a
información que se
recopila de manera
sistemática y
habitual
- Ejemplo: registros
de enfermedades,
nacimiento y
defunción
- Ejemplo: registros
de enfermedades,
nacimiento y
defunción
- Factores que
influyen en la
calidad de datos
- Exactitud;
Completitud del
numerador; Método
de estimación y
exactitud del
denominador
- Exactitud;
Completitud del
numerador; Método
de estimación y
exactitud del
denominador
- Se refieren a
información que se
recopila de manera
sistemática y
habitual
- Datos de las encuestas de población
- Elementos que influyen en
la evaluación de la calidad
de datos
- Intrumentación:
la manera en
que los datos se
recopilan
- Programas:
cambios reales
en la
aplicación de
los programas
y a una mayor
o menor
cantidad de
actividades de
los programas
- Medición: cambios
en las definiciones
del indicador,
periodo,
capacitación de
los enumeradores
- Intrumentación:
la manera en
que los datos se
recopilan
- Métodos adicionales de
evaluación de la
calidad de los datos
rutinarios
- Prueba de
aparición en
portada; Desglose
de datos;
Tendencia
secular;
Triangulación;
Análisis
ascendente;
Auditoria de la
calidad de los
datos
- Prueba de
aparición en
portada; Desglose
de datos;
Tendencia
secular;
Triangulación;
Análisis
ascendente;
Auditoria de la
calidad de los
datos
- Principales fuentes de información
- Criterios para determinar
datos de alta y baja calidad
- La calidad se mide según sea
adecuada para el análisis
previsto
- Para evaluar la calidad se consideran
- Exactitud,
integridad,
consistencia y
densidad, entereza
y validez.
- Criterios de alta calidad
- Completitud; Exactitud/ exactitud
posicional; Puntualidad,
actualidad o vigencia; Validez;
Periodicidad; Relevancia;
Fiabilidad ; Precisión; Integridad;
Confidencialidad/ seguridad de
los datos; Comparabilidad;
Coherencia interna o externa;
Concordancia; Granularidad;
Repetibilidad; Fácil uso;
Objetividad; Facilidad de
comprensión; Importancia;
Refleja la muestra real; Cumple
las normas de datos; Uso de
normas; Accesibilidad;
Transparencia;
Representatividad; Desglose
datos; Método de recopilación.
- Completitud; Exactitud/ exactitud
posicional; Puntualidad,
actualidad o vigencia; Validez;
Periodicidad; Relevancia;
Fiabilidad ; Precisión; Integridad;
Confidencialidad/ seguridad de
los datos; Comparabilidad;
Coherencia interna o externa;
Concordancia; Granularidad;
Repetibilidad; Fácil uso;
Objetividad; Facilidad de
comprensión; Importancia;
Refleja la muestra real; Cumple
las normas de datos; Uso de
normas; Accesibilidad;
Transparencia;
Representatividad; Desglose
datos; Método de recopilación.
- Criterios de baja calidad
- Datos faltantes;
Información insuficiente;
Incoherencias; Errores en
los datos; Errores en
cálculos en el informe;
Errores cometidos durante
el ingreso de datos; Datos
no validos; Escritura a
mano intangible; Falta de
unificación del vocabulario;
Campos inapropiados.
- Datos faltantes;
Información insuficiente;
Incoherencias; Errores en
los datos; Errores en
cálculos en el informe;
Errores cometidos durante
el ingreso de datos; Datos
no validos; Escritura a
mano intangible; Falta de
unificación del vocabulario;
Campos inapropiados.
- Exactitud,
integridad,
consistencia y
densidad, entereza
y validez.
- La calidad se mide según sea
adecuada para el análisis
previsto
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