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AMBIENTALES

Estadística de Información Ambiental Económica en Gobiernos Autónomos Descentralizados Municipales 2023
Gestión de Residuos Sólidos

Ecuador, 2023 - 2024
Obtener microdatos
ID de Referencia
ECU-INEC-CGTPE-DEAGA-EIAEGADM-GRS-2023-v1.3
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 22, 2025
Última modificación
Apr 22, 2025
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35919
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  • Archivo de Datos
  • BASE_GIRS_FINAL_2023

VARIABLE 245 - 2.5 Toneladas promedio recolectadas al mes. toneladas/mes (MR25)

Archivo de datos: BASE_GIRS_FINAL_2023

Descripción general

Válido: 221
Inválido: 0
Mínimo: 15.9
Máximo: 147488.07
Media: 1961.426
Desviación Estándar: 10726.597
Tipo: Continuo
Decimales: 2
Inicio: 77
Fin: 85
Ancho: 9
Rango: 15.9 - 147488.07
Formato: Numérico

Preguntas e instrucciones

Pregunta literal
Secc.2, P2.5

Toneladas promedio recolectadas al mes

Descripción

Definición
La pregunta investiga la cantidad promedio de desechos sólidos que se recolectan al mes, dentro de su jurisdicción, mediante los diferentes mecanismos establecidos en su GIRS.

Definición.- Se calcula sumando el total de toneladas de residuos recolectados durante los doce meses del año, de enero a diciembre, dentro de su jurisdicción, dividido para doce, en tal sentido, se expresa la respuesta en toneladas/mes.
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
Para el levantamiento de información 2023 se obtuvo una tasa de respuesta del 99.1%, por lo que se ha realizado imputación de la información faltante y se ha colocado una nota de este procedimiento. El método utilizado fue cold-deck, así mismo se ha 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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