Estimates of Sampling Error
DISEÑO DEL ANÁLISIS
Define y documenta los métodos, las técnicas y los procedimientos que permitan verificar la coherencia y calidad de la información estadística, generar los cuadros de resultados y determinar los métodos de análisis a aplicar para interpretar adecuadamente dichos resultados, teniendo en cuenta el tipo de operación estadística. Para ello, igualmente es necesario establecer los programas estadísticos que se emplearán para el efecto o el desarrollo de los aplicativos propios que sean necesarios.
MÉTODOS DE ANÁLISIS
- Análisis de coherencia
Una parte importante del proceso previo al análisis de resultados de la EMA es el aseguramiento de la consistencia y coherencia de los datos de la operación estadística. La detección de valores atípicos es fundamental para alcanzar este propósito, dado que su identificación temprana permite evitar problemas de consistencia durante el proceso de análisis que derivan en la afectación de resultados. En la operación estadística de la EMA se aplican métodos de clúster para revisar patrones anómalos y análisis de información de series históricas para revisar el comportamiento de las variables a nivel de microdato, con lo cual, se hace la detección temprana de valores anormales que puedan estar afectando el comportamiento global de los resultados y se toma la decisión de ir directamente a la fuente para la verificación o corrección de estos.
- Análisis estadístico
Se observan los indicadores por dominios de estudio para promedios y varianzas. Asimismo, se analiza la estructura de la población a partir de la distribución de frecuencias y se detectan valores atípicos, para luego realizar un análisis de sensibilidad para los procesos estadísticos como son la imputación y el ajuste de cobertura.
Al cierre del período de recolección, la información se dispone para el equipo de recolección y acopio y se realiza un análisis de consistencia. Posteriormente las bases de datos se dejan a disposición de temática económica para realizar la última revisión de consistencias con el propósito de detectar en todas las variables aquellas variaciones por fuera del rango de aceptación y se relacionan en un archivo separado para enviar a validación del grupo de recolección y acopio.
El equipo de recolección y acopio de servicios revisa el archivo de inconsistencias y se comunica con las fuentes para solicitar la corrección o aclaraciones en cuanto a las variaciones. Cuando es necesario hacer alguna corrección, el analista de recolección y acopio la ingresa directamente al aplicativo y nuevamente pone a disposición del área de temática económica las bases para análisis y para la producción de los cuadros de salida.
Junto con las especificaciones de consistencia de la información, se establecen rangos de aceptación para las variaciones, de tal manera que, si alguna de ellas se sale de los márgenes admitidos, se realiza la revisión, corrección y observación respectiva.
- Análisis univariado
Consiste en el análisis de cada una de las variables estudiadas por separado, es decir, el análisis está basado en una sola variable. Las técnicas más frecuentes de análisis univariado son la distribución de frecuencias, el análisis de las medidas de tendencia central y de las medidas de dispersión de la variable. La distribución de frecuencias de la variable requiere la observación de cómo están distribuidas las categorías de la variable, permitiendo presentar valores absolutos o en términos relativos. Estas suelen presentarse acompañadas de gráficos estadísticos (como histogramas, tortas, etc.) para facilitar su comprensión y análisis. El análisis univariado es importante para la EMA en la medida en que permite realizar un análisis exploratorio de los datos de cada variable de estudio y determinar la existencia de posibles patrones dentro de cada una de ellas.
- Análisis bivariado
El análisis de datos bivariado es una forma evolucionada de análisis estadístico en el cual se cuantifica a nivel descriptivo e inferencial el nivel de covarianza entre dos variables y de esta forma se da cuenta de la relación entre dos variables. La cuantificación de la covarianza consiste en la construcción de coeficientes que permitan integrar en un valor estimado, información con respecto a la varianza conjunta entre dos variables y tiene como objetivo fundamental definir la magnitud y el sentido de la relación entre las variables (Sulbarán, 2012, pág. 3). Tiene aplicación en la estadística descriptiva e inferencial mediante tablas de contingencia, coeficientes de correlación y modelos de regresión simple. En el caso concreto de la EMA, el análisis bivariado se utiliza para presentar patrones o relaciones existentes entre dos variables particulares de estudio, sin embargo, no se realizan correlaciones ni modelos de regresión.
- Análisis multivariado
El análisis multivariado es la parte del análisis estadístico que identifica la relación existente entre un conjunto de variables dependientes, valiéndose de métodos por medio de los cuales es posible el análisis simultáneo y la caracterización de las relaciones entre variables correlacionadas.
El análisis multivariado es un instrumento de análisis cuando existen múltiples variables, en un conjunto de datos; además, en algunos estudios se requiere de la combinación de varias preguntas para poder interpretar, comprender o analizar un concepto o fenómeno, por lo que la aplicación de una técnica univariada podría distorsionar la idea que en conjunto es preciso combinar. En tales situaciones no es conveniente realizar análisis estadísticos univariados, porque pueden ofrecerse conclusiones inadecuadas o incluso erróneas de los resultados, o no extraerse toda la información del conjunto de datos, dado que se pasa por alto la interdependencia que pueda existir entre las variables objeto de estudio. El análisis multivariado normalmente comprende las siguientes técnicas: análisis factorial, análisis de conglomerados, análisis de varianza, análisis discriminante, escalamiento multidimensional, análisis de componentes principales o análisis de redundancia. En el caso de la EMA, no se realiza ningún tipo de análisis multivariado.
ANONIMIZACIÓN DE MICRODATOS
Los muestreos probabilísticos no se cargan, teniendo en cuenta que no se pueden anonimizar y el diseño de la operación estadística está concebida para generar índices y variaciones y no valores absolutos.
VERIFICACIÓN DE LA ANONIMIACIÓN DE MICRODATOS
COMITÉS DE EXPERTOS
Antes de la publicación de la Encuesta Mensual de Alojamiento (EMA), se discute la cifra del periodo con los asesores del DANE y adicionalmente luego de la publicación de las cifras se socializan los resultados a través de un comité externo donde participan las entidades relacionadas con el sector (público y privado).
A este comité de expertos asisten el Viceministerio de Turismo en representación del Ministerio de Comercio Industria y Turismo, COTELCO nacional y Bogotá, PROCOLOMBIA, la IATA, Colombia Productiva, Instituto Distrital de Turismo, ANATO y miembros de la Academia entre otros.
