Gestión de datos

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Mapa mental 1 "Gestión y Análisis de datos"
Aida Salazar
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Aida Salazar
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Gestión de datos
  1. Mapeo de datos secundarios
    1. Son aquellos datos obtenidos de fuentes ya existentes
      1. Ejemplos: datos obtenidos de censos, investigaciones y sistemas de información, entre otros.
        1. Formatos básicos
          1. Informes por escrito: descriptivos, explicativos o analíticos.
            1. Gráficas de la realidad: diagramas, figuras, ilustraciones, fotografías o mapas
              1. Resúmenes cuantificados de los datos: cuadros, gráficos o estadísticas
                1. Material codificado: principalmente en formato digital para su uso en computadoras.
                2. Ventajas y Desventajas del mapeo secundario de datos
                  1. Ventajas: Menor costo y mayor sentido de oportunidad en obtención de datos y elaboración de indicadores
                    1. Desventajas: Mayor esfuerzo analítico (extracción, definición e interpretación de indicadores), dificultad para estratificar los indicadores, dificultad para comparar indicadores según tiempo y espacio
                3. Indicador
                  1. Se calcula a partir de una o más variables tomadas de un grupo de datos
                    1. Construcción de una matriz de indicadores
                      1. -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
                    2. Caracteristicas
                      1. SMART; Especifico; Medible; Alcanzable; Realista; Temporal
                    3. Evaluación de calidad de datos rutinarios y de encuestas nacionales
                      1. Principales fuentes de información
                        1. Datos de las encuestas de población
                          1. Se recopilan en encuestas transversales diseñadas para que sean representativas de la población estudiada
                            1. Ejemplo: población nacional o del distrito
                            2. Factores que influyen en la calidad de los datos
                              1. Exactitud; Fiabilidad; Completitud; Precisión; Puntualidad; Integridad
                            3. Datos rutinarios
                              1. Se refieren a información que se recopila de manera sistemática y habitual
                                1. Ejemplo: registros de enfermedades, nacimiento y defunción
                                2. Factores que influyen en la calidad de datos
                                  1. Exactitud; Completitud del numerador; Método de estimación y exactitud del denominador
                              2. Elementos que influyen en la evaluación de la calidad de datos
                                1. Intrumentación: la manera en que los datos se recopilan
                                  1. Programas: cambios reales en la aplicación de los programas y a una mayor o menor cantidad de actividades de los programas
                                    1. Medición: cambios en las definiciones del indicador, periodo, capacitación de los enumeradores
                                    2. Métodos adicionales de evaluación de la calidad de los datos rutinarios
                                      1. Prueba de aparición en portada; Desglose de datos; Tendencia secular; Triangulación; Análisis ascendente; Auditoria de la calidad de los datos
                                    3. Criterios para determinar datos de alta y baja calidad
                                      1. La calidad se mide según sea adecuada para el análisis previsto
                                        1. Para evaluar la calidad se consideran
                                          1. Exactitud, integridad, consistencia y densidad, entereza y validez.
                                            1. Criterios de alta calidad
                                              1. 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.
                                              2. Criterios de baja calidad
                                                1. 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.
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