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AMBIENTALES

Estadística de Información Ambiental Económica en Gobiernos Autónomos Descentralizados Municipales 2022
Gestión de Residuos Sólidos

Ecuador, 2022 - 2023
Obtener microdatos
ID de Referencia
ECU-INEC-DEAGA-EIAEGADM-GRS-2022-v1.1
Productor(es)
Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC), Asociación de Municipalidades Ecuatorianas (AME), Banco de Desarrollo del Ecuador B.P. (BDE)
Colección(es)
ESTADÍSTICAS AMBIENTALES
Metadatos
DDI / XML JSON
Creado el
Apr 30, 2024
Última modificación
Apr 30, 2024
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VARIABLE 663 - 4.4.2.1 - Si la respuesta es "SÍ" ¿Bajo que procesos? - 3. Bocashi - SI=1 ; NO=2 (MR4423)

Archivo de datos: BASE_GIRS_FINAL_2022

Descripción general

Válido: 122
Inválido: 99
Tipo: Discreto
Decimales: 0
Inicio: 4227
Fin: 4227
Ancho: 1
Rango: 1 - 2
Formato: Numérico

Preguntas e instrucciones

Pregunta literal
Secc. 4, P4.4.2.3

¿Qué proceso se da a los residuos (domésticos) orgánicos? Bocashi
Categorías
Valor Categoría Casos
1 Si 5
4.1%
2 No 117
95.9%
Sysmiss 99
Advertencia: estas cifras indican el número de casos encontrados en el archivo de datos. No se pueden interpretar como estadísticas resumidas de la población de interés.

Descripción

Definición
La pregunta investiga si el tratamiento que brinda el municipio a los residuos (domésticos) orgánicos de la ciudad, es mediante bocashi.

3. Bocashi: Es un abono orgánico sólido, el término "Bokashi" es una palabra japonesa, que significa materia orgánica fermentada. Es producto de un proceso de fermentación que acelera la degradación de la materia orgánica y también eleva la temperatura permitiendo la eliminación de patógenos.
Universo
Gobiernos Autónomos Descentralizados Municipales del Ecuador
Fuente de información
Directo: Gobiernos Autónomos Descentralizados Municipales.

Fuente de Información: Asociación de Municipalidades del Ecuador.

Imputación y derivación

Imputación
En la información 2021, se obtuvo una cobertura del 99.5%, siendo el cantón de Sucúa el que no respondió; por lo que la imputación se ha realizado usando el método cold -deck, tomado en cuenta la recomendación dada por Medina y Galván (2007) de no imputar datos en situaciones en la que la omisión en una o más variables alcance porcentajes superiores al 20%.
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