Errores Censales

Errores en los Censos
Taller sobre evaluación y estimaciones demográficas
con base en información censal
Santiago, Chile
1 – 5 de agosto, 2011
Carlos Ellis, Asesor Regional en Censos, UNFPA SRO-Jamaica
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Cobertura/ retorno del campo
• Regreso del material del campo
• Control de AE (Carpeta)
• Velocidad en detectar material
perdido
• Todas las áreas de empadronamiento
regresaron del campo?
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Errores en el proceso censal
• Errores de Cobertura
– Omisiones o duplicaciones
– Mapas incompletos o interpretados
erróneamente
– Entrevistas duplicadas
– Perdida de material censal luego del
empadronamiento
– Errores de estructura dentro de los casos
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Errores de contenido
• Informante proporciona malos datos
• Cuestionario censal con diseño mediocre
• Mala comunicación entre el informante y
el empadronador
• Errores de codificación
• Errores en la captura de los datos
• Errores en la edición manual o informática
de los datos
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Como y cuando editar los datos?
• En el terreno?
– Si es posible retornar al informante
• Corrección manual de la información
– Alto costo
– No garantiza tener mejor calidad
• Al momento de la captura de los datos?
– Sólo si una inspección visual puede ser útil
– Mantener los datos originales incluso con errores
– El operador no es la mejor persona para hacer
cambios
– Cuellos de botella podrían ser creados
– No se generan estadísticas de imputación
• Desarrollo de un sistema de edición inteligente
– Producir estadísticas por tipo de error e imputación
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Grupo de Edición
•
•
•
•
Managers del censo
Demógrafos
Informáticos
Comenzar a trabajar
al inicio del proceso
censal
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Desarrollo de las reglas de Edición
• Contar con tiempo suficiente para probar
las reglas
• Utilizar el censo piloto para probar el
sistema
• Evaluar adecuadamente los resultados
• Introducir mejoras oportunamente
• Los demógrafos son responsables de la
calidad obtenida
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Que hacer en la edición datos
•
•
•
•
Proporcionar al usuario datos de alta calidad
Identificar tipos y fuentes de los errores
Proporcionar resultados censales ajustados
Inspeccionar y corregir sistemáticamente las
respuestas según reglas pre-establecidas
– Correcciones manuales
– Correcciones automáticas
• Reducir estimados distorsionados, facilitar el
procesamiento y aumentar la confianza del
usuario
• Datos originales en un censo contienen
muchos tipos de errores
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Proceso de edición
• Errores fatales
– Identifica errores obvios
• Consulta de casos
– Variables con categorías sospechosas
– Más difícil de corregir
– Ofrece menos beneficios que la corrección de los
errores fatales
– Agrega costo al proceso
• Debe preservar lo más posible el dato original
• Puede o NO mejorar la calidad, pero datos
limpios facilitan enormemente el análisis
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Corregir en “demasía” es malo
• Aumenta tiempo de
proceso
• Incrementa el costo
total
• Distorsiona los valores
verdaderos
• Crea un falso
sentimiento de
seguridad
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Corrección manual versus
automática
• Verificar la validez de una variable buscando
un valor aceptable
• Edición manual
– Puede tomar meses
– Muchas posibilidades de error humano
– Débil alternativa a edición automática
• Edición automática
– Reduce el tiempo necesario
– Reduce errores humanos
– Deja un camino de la corrección realizada y es
reproducible cosa que no ocurre con la edición
manual
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Objetivos para la corrección de
datos
• Realice la menor cantidad posible
de cambios al dato original
• Elimine inconsistencias obvias
• Suministre valores consistentes a
variables con error usando como
referencia otras variables del
mismo tipo de registro
• Ninguna variable puede contener
valores inválidos
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Métodos de imputación
• Imputación estática
– Asigna un valor particular a un dato con error
– Los valores no cambian con el tiempo
– Asignaciones según proporciones pre definidas
• Imputaciones dinámicas
– Produce datos limpios y es fácil de replicar
– Se ajusta a las condiciones del área que se
procesa
• Técnicas del donante
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