Noticias del Instituto Nacional de Estadística
05-06-13
De izquierda a derecha, David Salgado, Silvia Rama e Ignacio Arbués, de la Unidad de Apoyo a la DG de Metodología, Calidad y TIC
El curso de “Depuración selectiva” organizado por la Escuela de Estadística de las Administraciones Públicas a finales del mes de mayo abordó las técnicas aplicadas a la depuración de datos de encuestas basadas en métodos de optimización y en técnicas de modelización estadística de errores, así como las herramientas informáticas que permiten implementar estas técnicas.
El contenido del curso, impartido por la Unidad de Apoyo a la Dirección General de Metodología, Calidad y Tecnologías de la Información y las Comunicaciones del INE, se dividió en dos bloques. Uno centrado en el diseño de estrategias eficientes de depuración, que incluyen técnicas de depuración selectiva y macro. Y el segundo, sobre las implementaciones informáticas y las experiencias con encuestas coyunturales del INE.
Depuración en dos fases
Los ponentes describieron una estrategia genérica de depuración que, partiendo del modelo EDIMBUS (Recommended Practices for Editing and Imputation in Cross-Sectional Business Surveys), incluye la depuración en el sistema de entrevistas por Internet, CAWI (Computer-Assisted Web Interviewing).
La citada estrategia, que busca la estandarización de esta fase de la producción, divide la depuración en dos fases, una longitudinal en la que se analizan los cuestionarios de forma independiente según se recogen. Y otra transversal, cuando hay gran parte de la muestra recogida, que explota también las relaciones entre los cuestionarios de diferentes unidades muestrales.
Los ponentes del curso incidieron en que “la depuración tiene que restringirse a una parte de los cuestionarios; al mínimo necesario para garantizar la calidad de los resultados”. Esta limitación permite reducir la carga que soporta el informante y moderar el gasto en que incurre el organismo.
También se desarrollaron durante el curso varias simulaciones sobre qué resultados se habrían obtenido al aplicar los métodos detallados a datos reales de encuestas y cómo evaluar los resultados mediante unos indicadores adecuados.
NIPO: 222-24-022-7
ISSN: 2255-5625
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