Indicadores de la Calidad/Evaluación de la Calidad
Estimación del error muestral
La evaluación de la información es considerada el principal procedimiento de control estadístico. La base de datos primaria del IPP-DN está sujeta a una revisión diaria, con el objetivo de corregir, detectar y evitar el ingreso de inconsistencias al cálculo final. Una vez obtenidos los índices definitivos, se procede a analizar cuantitativamente los resultados.
Entre las técnicas adoptadas se tiene:
* Validación del relativo del cálculo.
* Validación del número de tomas (registros) investigadas que ingresan al cálculo.
* Control del valor del índice.
* Validación por rangos de variación mensual, anual y acumulada.
* Validación de la serie histórica.
De forma particular, las variaciones mensuales son datos expresados en términos porcentuales y referenciados al mes anterior, lo cual permite visualizar a través del tiempo el comportamiento de una variable a diferentes niveles de agregación (producto, subclase, clase, grupo, división, sección). Con ello es posible observar la tendencia, estacionalidad o irregularidades que los datos pudieran contener; lo anterior le da un indicio al analista de cómo debe encaminar su análisis e investigación a fin de sustentar la calidad de los datos revisados y que serán posteriormente difundidos.
Después de realizado el proceso anterior se da paso a una validación cualitativa de cada uno de los índices que presentan una variación significativa. En esta etapa se trata de sustentar el comportamiento de los productos con observaciones sólidas provenientes de campo; si se presentan comportamientos atípicos se realiza una revisión exhaustiva que lleve a encontrar la causa con la finalidad de corregir la información o sustentarla con una reinvestigación.
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Otros indicadores de calidad
Certificación de Calidad Estadística del IPP-DN
El Decreto Ejecutivo 77, artículo 3, numeral 3 establece como función del INEC, la implementación de un sistema de certificación que verifique el cumplimiento de la normativa de producción estadística en todas las entidades del SEN. Este marco legal permite impulsar procesos de mejora continua alineada a las buenas prácticas estadísticas nacionales e internacionales.
El proceso de certificación del IPP-DN inició con la ejecución de socializaciones de los componentes y herramientas del sistema de certificación de la calidad de las operaciones estadísticas, obteniendo como producto final el cronograma de ejecución de las actividades correspondientes a la implementación del sistema.
Conforme al cronograma establecido, en el mes de junio 2017 se ejecutó el proceso de recopilación de la información, continuando con el análisis por parte del equipo certificador del proceso de producción estadística, entorno estadístico y entorno informático, obteniendo un informe final de análisis y presentación de los resultados en agosto 2017.
El periodo de referencia sujeto al proceso de certificación corresponde a mayo 2017, en dicho proceso se evaluaron tres componentes:
* Entorno institucional: Este componente comprende: a) Marco normativo, el cual se refiere a la fundamentación legal de la operación estadística; b) Compromiso con la calidad, mediante el cual se identifican los controles de calidad implementados y ejecutados con la finalidad de establecer continuidad en la misma.
* Proceso estadístico: Verifica fundamentalmente, el cumplimiento de criterios que otorgan solidez al proceso de producción estadística alineado a las fases definidas en el Modelo de Producción Estadística, con el objeto de entrever la calidad del desarrollo de actividades por cada uno de los procesos.
* Producción estadística: Este componente comprende la evaluación de la integridad y consistencia de la base de datos y el archivo plano (entorno estadístico), además de las características propias de la infraestructura tecnológica (entorno informático).
Como resultado de este proceso se estructuraron un conjunto de acciones encaminadas a mejorar el proceso de producción de la operación estadística, acciones establecidas bajo el Código de Buenas Prácticas y del Modelo de Producción Estadística.
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