Gestión de datos

Gestión de datos

1. 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.
     • 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

2. 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
   • Caracteristicas
     • SMART; Especifico; Medible; Alcanzable; Realista; Temporal

3. 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
       • Factores que influyen en la calidad de los datos
         • Exactitud; Fiabilidad; Completitud; Precisión; Puntualidad; Integridad
     • Datos rutinarios
       • Se refieren a información que se recopila de manera sistemática y habitual
         • 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
   • 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
   • 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

4. 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.
     • 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.