{"doc_desc":{"title":"ENA_ 2010","idno":"COL_DANE_ENA_2010","producers":[{"name":"Jaime Andr\u00e9s Aguirre Gasca","abbreviation":"jaaguirregg@dane.gov.co","affiliation":"Direcci\u00f3n de Regulaci\u00f3n, Planeaci\u00f3n, Estandarizaci\u00f3n y Normalizaci\u00f3n - DIRPEN","role":"Coordinador Regulaci\u00f3n"},{"name":"Marly Johanna T\u00e9llez L.","abbreviation":"mjtellezl@dane.gov.co","affiliation":"Direcci\u00f3n de Regulaci\u00f3n, Planeaci\u00f3n, Estandarizaci\u00f3n y Normalizaci\u00f3n - DIRPEN","role":"Documentador PAD"},{"name":"","abbreviation":"","affiliation":"","role":""}],"prod_date":"2012-10-01"},"study_desc":{"title_statement":{"idno":"DANE-DIRPEN-ENA-2010","title":"Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2010","alt_title":"ENA","translated_title":"National Agrocultural Survey"},"authoring_entity":[{"name":"Direcci\u00f3n de Metodolog\u00eda y Producci\u00f3n Estad\u00edstica - DIMPE","affiliation":" "}],"production_statement":{"producers":[{"name":"Direcci\u00f3n de Metodolog\u00eda y Producci\u00f3n Estad\u00edstica - Encuesta Nacional Agropecuaria","affiliation":"Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica -  DANE  ","role":"Equipo T\u00e9cnico  "}],"copyright":"Ley 1032 de 2006","funding_agencies":[{"name":"Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica","abbreviation":"DANE  ","role":"Ejecutor  "}]},"series_statement":{"series_name":"Agricultural Survey [ag\/oth]","series_info":"ANTECEDENTES \n\nAnte las dificultades t\u00e9cnicas y financieras para la realizaci\u00f3n del III Censo Nacional Agropecuario en Colombia y la ausencia de informaci\u00f3n objetiva para el sector, se firma en 1983 un convenio entre el Ministerio de Agricultura y la FAO, con el fin de implementar en el pa\u00eds un sistema de estad\u00edsticas agropecuarias por muestreo para conseguir informaci\u00f3n oportuna y confiable que permitiera un eficiente planeamiento del sector.\n\nPara probar la aplicaci\u00f3n de esta metodolog\u00eda, se llevaron a cabo cinco encuestas piloto entre noviembre de 1983 y abril 1986, donde se combin\u00f3 la agricultura comercial en tierras planas, con la agricultura tradicional de las zonas monta\u00f1osas, con tierras dedicadas a la ganader\u00eda. Se ensayaron todos los aspectos log\u00edsticos y operativos de la encuesta, el tama\u00f1o y contenido de los cuestionarios y los costos asociados.\n\nEntre abril y mayo de 1988 se realiz\u00f3 la Primera Encuesta Nacional Agropecuaria (PENAGRO), por muestreo, en 23 departamentos, la cual permiti\u00f3 obtener una medici\u00f3n de variables estructurales y coyunturales del sector, lo que no suced\u00eda desde 1970, cuando se realiz\u00f3 el II Censo Nacional Agropecuario, considerado de baja calidad por recoger la informaci\u00f3n por convocatoria y no cumplir el plan intercensal de encuestas. \n\nEste ejercicio de la PENAGRO no tuvo la continuidad requerida por diversas razones, sin embargo, entre el a\u00f1o de 1995 y el a\u00f1o 2005 el sistema fue  permanente a trav\u00e9s del DANE. En el a\u00f1o 2006 la Corporaci\u00f3n Colombia Internacional (CCI) asumi\u00f3 la responsabilidad en el  manejo del sistema de informaci\u00f3n estad\u00edstica agropecuaria, alcanzando importantes logros en materia de calidad y oportunidad de los datos generados para los a\u00f1os 2006 y 2007.  \n\nEl sistema de informaci\u00f3n estad\u00edstica del sector agropecuario hace parte del sistema nacional y debe facilitar la labor de los diferentes usuarios de los datos que permitan los ejercicios de planificaci\u00f3n, gerencia y toma de decisiones, debe proveer una basta gama de datos con calidad, confiabilidad y oportunidad. Debe entregar herramientas para la realizaci\u00f3n de nuevos estudios e investigaciones estad\u00edsticas, lo cual redundara en una adecuada formulaci\u00f3n de pol\u00edtica y toma de decisiones muy s\u00f3lidas.\n\nAlgunas de las actividades que se pueden desarrollar con base en el sistema de informaci\u00f3n, pueden ser:\n\n\u00b7 Analizar el desempe\u00f1o del sector agropecuario en la econom\u00eda mundial\n\u00b7 Formular metas del desarrollo agropecuario que sean consistentes con los objetivos del mismo.\n\u00b7 Estimar la demanda y la oferta de productos agropecuarios\n\u00b7 Realizar pronostico de la producci\u00f3n agropecuaria\n\nLa encuesta realizada por el DANE en 1995 cubri\u00f3 los 32 departamentos del pa\u00eds. Con base en esta medici\u00f3n se procedi\u00f3 a la estimaci\u00f3n semestral y anual de:\n\n\u00b7 Superficie total y aprovechamiento de la tierra, nacional y departamental.\n\u00b7 Principales cultivos permanentes y transitorios, \u00e1rea, producci\u00f3n y rendimiento, nacional y departamental.\n\u00b7 Inventario de ganado bovino, seg\u00fan orientaci\u00f3n del hato, nacional y departamental.\n\u00b7 Inventario de otras especies pecuarias, nacional y departamental.\n\u00b7 Producci\u00f3n de leche el d\u00eda anterior a la entrevista, nacional y departamental.\n\u00b7 Superficie en pastos, uso y manejo, nacional y departamental.\n\u00b7 Distribuci\u00f3n de las unidades de observaci\u00f3n (PSM), seg\u00fan tama\u00f1o y uso del suelo, nacional y departamental.\n\nEstos resultados fueron aceptables a nivel nacional, no as\u00ed a nivel departamental ya que la disponibilidad de recursos  limitaron el tama\u00f1o de la muestra de la encuesta.\n\nEn el a\u00f1o 1996 se implement\u00f3 la optimizaci\u00f3n del dise\u00f1o muestral a trav\u00e9s de la focalizaci\u00f3n global del universo por producto o grupo de ellos, actualizaci\u00f3n del marco de muestreo y la reducci\u00f3n del tama\u00f1o de los segmentos.\n\nDe acuerdo con lo anterior la encuesta correspondiente al primer semestre de 1996 se orient\u00f3 fundamentalmente a la estimaci\u00f3n del \u00e1rea, la producci\u00f3n y el rendimiento de los cultivos transitorios de clima c\u00e1lido y fr\u00edo. \n\nLa encuesta del segundo semestre de este mismo a\u00f1o se focaliz\u00f3 para la medici\u00f3n del \u00e1rea, la producci\u00f3n y el rendimiento de la actividad agropecuaria predominante en los tres pisos t\u00e9rmicos para los 32 departamentos del pa\u00eds, es decir, tanto los cultivos transitorios, como los permanentes, el \u00e1rea en pastos y el inventario de especies pecuarias. Con la uni\u00f3n de estas dos mediciones se estimaron una mayor cantidad de productos agr\u00edcolas que los estimados en el a\u00f1o anterior, con una minimizaci\u00f3n de los errores de muestreo y mayor nivel de desagregaci\u00f3n.\n\nDadas las restricciones presupuestales a que fue sometido el proyecto para el a\u00f1o 1997, la investigaci\u00f3n fue reorientada para obtener estimaciones nacionales de una menor cantidad de productos que los estimados en los a\u00f1os anteriores. Se realiz\u00f3 una sola medici\u00f3n y una submuestra con lo cual se logr\u00f3 finalmente mantener las estimaciones del uso del suelo, los principales cultivos transitorios y permanentes en universos m\u00e1s reducidos, as\u00ed como tambi\u00e9n la actividad pecuaria en los 23 departamentos agr\u00edcolas m\u00e1s representativos.\n\nEn el a\u00f1o 1998, no se obtuvieron resultados por problemas de recursos econ\u00f3micos y su  manejo.\n\nPara la encuesta de 1999 se implement\u00f3 el muestreo en dos fases y en la del a\u00f1o 2000 el muestreo dual. En el a\u00f1o 2002 se aplic\u00f3 el muestreo dual, mediante la realizaci\u00f3n de censos para papa en Cundinamarca y Boyac\u00e1, para el cultivo de soya en el Meta y Valle del Cauca y para la cebolla larga en la zona de Aquitania (Boyac\u00e1) y Buesaquillo (Nari\u00f1o), los otros productos se estimaron con el muestreo de \u00e1reas.\n\nLa CCI a partir del a\u00f1o 2007 esta realizando dos operativos, uno en el primer semestre para estimar el \u00e1reas sembrada de los principales cultivos transitorios y otro en el segundo semestre donde se estiman las \u00e1reas sembradas y cosechadas de los principales cultivos transitorios y permanentes, adem\u00e1s de realizar el inventario vacuno y de otras especies, tambi\u00e9n se estima el \u00e1rea ocupada en pastos y el numero de \u00e1rboles frutales dispersos"},"study_info":{"topics":[{"topic":"Producci\u00f3n rural, agraria y forestal [2.1]","vocab":"CESSDA","uri":"http:\/\/www.nesstar.org\/rdf\/common"}],"time_periods":[{"start":"2010-01-01","end":"2010-12-30","cycle":""}],"coll_dates":[{"start":"2010-06-01","end":"2010-06-30","cycle":""},{"start":"2010-10-01","end":"2010-11-30","cycle":""}],"nation":[{"name":"COLOMBIA","abbreviation":"COL"}],"geog_coverage":"Se considera como un nivel adicional de estratificaci\u00f3n definido en funci\u00f3n de tipos de cultivos concentrados geogr\u00e1ficamente. En cuanto a los cultivos permanentes  se encuentran los dominios de palma de aceite en 7 departamentos que cubren un \u00e1rea aproximadas de  400.000 ha. ubicados  entre  0 y los 1.000 msnm; el banano y pl\u00e1tano de exportaci\u00f3n en los departamentos de Antioquia y Magdalena 42.000 ha. y ca\u00f1a de az\u00facar en el Valle geogr\u00e1fico del r\u00edo Cauca con 220.000 ha. \n\nLos principales cultivos transitorios comerciales que presentan altos grados de desarrollo tecnol\u00f3gico y se concentran en determinadas \u00e1reas geogr\u00e1ficas, planas, cercanas a las cabeceras urbanas, con infraestructura de riego y buenas v\u00edas de acceso y donde se dan diferentes clases de sistemas de producci\u00f3n: rotaci\u00f3n de cultivos, de barbecho y descanso, solos, asocios y mixto, concentrados en el piso t\u00e9rmico c\u00e1lido, como arroz, sorgo, algod\u00f3n, ma\u00edz, soya y ajonjol\u00ed (Denominado ASA), constituyen otro dominio de estudio. As\u00ed mismo, en el clima fr\u00edo, existen los dominios de cultivos transitorios que presentan una distribuci\u00f3n muy definida por sus exigencias agron\u00f3micas y biof\u00edsicas, como es el caso de las hortalizas, la papa, la cebolla; y cereales, como el trigo y la cebaba con un alto grado de concentraci\u00f3n espacial  y altitudinal (la papa en el 90% se concentra en cuatro departamentos y en clima fr\u00edo) y en clima c\u00e1lido - templado cacao, ca\u00f1a panelera, uva y pi\u00f1a.\n\nExiste otro grupo de cultivos transitorios con una distribuci\u00f3n espacial y altitudinal general, es decir, que se encuentran en todas partes o en un determinado piso t\u00e9rmico, pero de forma generalizada. Es el caso del ma\u00edz, el fr\u00edjol, la yuca y algunas hortalizas y frutales, que se desarrollan bajo m\u00faltiples sistemas de producci\u00f3n y se presentan mezclados con las otras clases de coberturas vegetales. Generalmente son cultivos  que ocupan peque\u00f1as \u00e1reas dentro de las unidad productoras y se destinan al autoconsumo en mayor proporci\u00f3n.\n\nLos pastos y bosques (naturales y plantados) constituyen la cobertura vegetal con mayor \u00e1rea, 44 millones y 57 millones de ha., respectivamente. Los pastos al interior de la frontera agr\u00edcola se presentan en todos los pisos t\u00e9rmicos y constituyen un estrato muy evidente desde el punto de vista de gran clase de cobertura vegetal. Los bosques compactos presentan un alto grado de concentraci\u00f3n en el \u00e1rea exterior a la frontera agr\u00edcola. En este subuniverso y en los correspondientes a los parques naturales nacionales, zonas de p\u00e1ramo, \u00e1reas urbanas y semiurbanas, eriales y cuerpos de agua, hasta el momento esta investigaci\u00f3n no adelanta ninguna estimaci\u00f3n estad\u00edstica.","geog_unit":"COBERTURA\n\nEn muestreo de conglomerados se observan 22 departamentos agropecuarios que re\u00fanen m\u00e1s del 80% de la producci\u00f3n nacional.\n\n\nDESAGREGACI\u00d2N GEOGR\u00c1FICA\n\n\nLa ENA mide las \u00e1reas, la producci\u00f3n  de los cultivos de inter\u00e9s, lo mismo que el inventario pecuario en 22 departamentos del pa\u00eds: Antioquia, Atl\u00e1ntico, Bol\u00edvar, Boyac\u00e1, Caldas, Casanare, Cauca, Cesar, C\u00f3rdoba, Cundinamarca, Huila, Guajira, Magdalena, Meta, Nari\u00f1o, Norte de Santander, Quind\u00edo, Risaralda, Santander, Sucre, Tolima y Valle del Cauca. Se excluyen los departamentos de: Arauca, Amazonas, Guaviare, Caquet\u00e1, Guain\u00eda, Putumayo, Choco, San Andr\u00e9s, Vichada y Vaup\u00e9s. Igualmente se excluyen  las \u00e1reas plantadas en palma de aceite, ca\u00f1a de az\u00facar y banano de exportaci\u00f3n, los parques naturales, los bosques y \u00e1reas seminaturales, la vegetaci\u00f3n de paramo, los cuerpos de agua, los espacios abiertos sin o con poca vegetaci\u00f3n y las \u00e1reas artificiales.","analysis_unit":"Las unidades estad\u00edsticas se clasifican en: unidad de muestreo, unidad de informaci\u00f3n, unidad de an\u00e1lisis y unidad de respuesta.\n\n\nUNIDAD DE MUESTREO\n\nParte que se selecciona de la poblaci\u00f3n objetivo para la realizaci\u00f3n de la encuesta. El proyecto OFERTA AGROPECUARIA utiliza:\n\nPara el muestreo de conglomerados tres unidades de muestreo. \n\nLa unidad primaria de muestreo (UPM) que es una partici\u00f3n de la superficie, delimitada por accidentes f\u00edsicos naturales o culturales f\u00e1cilmente identificables sobre el terreno y demarcados sobre una fotograf\u00eda a\u00e9rea, un mapa, una imagen de sat\u00e9lite o cualquier otro material que los sustituya adecuadamente. \n\nEl segmento de muestreo (SM): que es la unidad resultante de dividir las UPM seleccionadas en la primera etapa de selecci\u00f3n. Es una porci\u00f3n peque\u00f1a de tierra perteneciente a una UPM.\n \nEl pedazo de segmento de muestreo (PSM): que corresponde a una Unidad de Producci\u00f3n (UP) o parte de la misma que se encuentra dentro de un segmento de muestreo (SM) seleccionado en la segunda etapa de selecci\u00f3n. Corresponde a la unidad productora o parte de la misma, que se encuentra dentro de un SM seleccionado; puede o no coincidir con el predio y est\u00e1 a cargo de un productor agropecuario o de un administrador independiente de la condici\u00f3n de tenencia.\n\nY para el muestreo de elementos.\n\nLa unidad productora, es la superficie continua de tierra compuesta manejada por un productor agropecuario. \n \nEl lote es una fracci\u00f3n de terreno de un PSM o unidad productora que est\u00e1 separado del resto del PSM por l\u00edmites f\u00e1cilmente reconocibles y en el cual se produce una variedad especifica de cultivo, asociaci\u00f3n de cultivos, barbecho o descanso.\n\n\nUNIDAD DE OBSERVACI\u00d3N\n\nEs el elemento b\u00e1sico hacia el cual se dirige el levantamiento de los datos. La unidad mas utilizada es La Unidad de Producci\u00f3n (UP), sin embargo \u00e9sta no es la \u00fanica unidad de  observaci\u00f3n  posible de una variable. Para el muestreo de \u00e1reas se utilizan las siguientes unidades de observaci\u00f3n .\nEl pedazo de segmento de muestreo PSM: para medir el uso de la tierra de la explotaci\u00f3n y  a trav\u00e9s de \u00e9ste, estimar las variables pecuarias. \n\nEl lote: para medir las variables agr\u00edcolas. El lote es una parte de terreno del PSM o explotaci\u00f3n que est\u00e1 separado del resto del PSM por l\u00edmites f\u00e1cilmente reconocibles y en el cual se produce una variedad espec\u00edfica de cultivo, asociaci\u00f3n de cultivos, o que se encuentra en barbecho o descanso. \n\n\nUNIDAD PRODUCTORA\n\nEs un terreno, parte de un terreno o grupo de terrenos en los cuales se desarrolla actividad agropecuaria bajo la direcci\u00f3n de un mismo productor, independiente de la condici\u00f3n de tenencia, forma jur\u00eddica, tama\u00f1o o ubicaci\u00f3n. Para el caso de la CCI, solo se tendr\u00e1n en cuenta como parte de la UP, los terrenos contiguos al SM y ubicados dentro del departamento donde se encuentra el Segmento de Muestreo (SM).\n\n\nUNIDAD DE ANALISIS\n\nLa unidad de an\u00e1lisis corresponde a la entidad mayor o representativa de lo que va a ser objeto espec\u00edfico de estudio en una medici\u00f3n y se refiere al qu\u00e9 o qui\u00e9n es objeto de inter\u00e9s en una investigaci\u00f3n. Las unidades de an\u00e1lisis pueden corresponder a las siguientes categor\u00edas o entidades: \n\n\u00b7 Productores Agropecuarios \n\u00b7 Grupos de productores \n\u00b7 Poblaciones completas \n\u00b7 Unidades geogr\u00e1ficas determinadas \n\u00b7 Unidades de Producci\u00f3n\n\nEn el caso del sector agropecuario la unidad de an\u00e1lisis puede ser la Unidad de Producci\u00f3n (UP), el producto agropecuario: arroz, algod\u00f3n, papa, caf\u00e9, cacao, bovinos, etc.","universe":"UNIVERSO \n \nEst\u00e1 constituido aproximadamente por 50.600.000 hect\u00e1reas, resultado de la exclusi\u00f3n de las \u00e1reas no agropecuarias, urbanas, semiurbanas, parques naturales, bosques, \u00e1reas erosionadas y cuerpos de aguas, del \u00e1rea total del pa\u00eds 114\u00b4174.800 hect\u00e1reas.\n\n\nPOBLACION MUESTREADA\n\nEl \u00e1rea efectivamente muestreada es de 37.900.546 hect\u00e1reas, que mediante el proceso de recuperaci\u00f3n se llevan al universo agropecuario.","data_kind":"Encuesta por muestreo (ssd)","notes":"OBJETIVO GENERAL\n\nSuministrar, a trav\u00e9s de La Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA), los datos necesarios para estimar las \u00e1reas y la producci\u00f3n de los cultivos de inter\u00e9s y el inventario  de las diferentes especies a nivel departamental y nacional para su posterior uso en la elaboraci\u00f3n y dise\u00f1o de estudios y pol\u00edticas que requieran de informaci\u00f3n actualizada y consolidada del sector agropecuario.\n\n\nOBJETIVOS ESPECIFICOS\n\n\u00b7 Estimar el \u00e1rea, la producci\u00f3n y el rendimiento de los principales cultivos transitorios y permanentes.\n\n\u00b7 Estimar la superficie ocupada por pastos y forrajes seg\u00fan su variedad\n\n\u00b7 Estimar el inventario de ganado bovino seg\u00fan sexo, especie, orientaci\u00f3n del hato  y grupo etario \n\n\u00b7 Estimar el inventario de otras especies seg\u00fan sexo.\n\n\u00b7 Estimar la cantidad de vacas orde\u00f1adas y la producci\u00f3n de leche y su destino seg\u00fan orientaci\u00f3n de la raza y el tama\u00f1o del hato\n\n\u00b7 Estimar el uso de la tierra y la distribuci\u00f3n seg\u00fan el tama\u00f1o de los pedazos de segmentos de muestreo (PSM).\n\n\u00b7 Estimar el n\u00famero de \u00e1rboles frutales dispersos"},"method":{"data_collection":{"data_collectors":[{"name":"Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica","abbreviation":"DANE ","affiliation":"Gobierno Nacional"}],"sampling_procedure":"DISE\u00d1O MUESTRAL\n\nEl dise\u00f1o muestral comprende todos los aspectos relacionados con la obtenci\u00f3n de una muestra, representativa de la poblaci\u00f3n respecto a la caracter\u00edsticas objeto de estudio, y con la decisi\u00f3n sobre la forma de inferir los resultados poblacionales.\n\nEl hecho de inferir los resultados de la poblaci\u00f3n a partir de la investigaci\u00f3n de una parte de la misma introduce el error de muestreo. Con objeto de que el usuario de la informaci\u00f3n tenga conocimiento de la calidad de la misma, el dise\u00f1o muestral proporciona una medida de la precisi\u00f3n de las estimaciones. \n\nEl dise\u00f1o muestral abarca el m\u00e9todo de selecci\u00f3n de la muestra, m\u00e9todo de estimaci\u00f3n y formulaci\u00f3n y c\u00e1lculo de errores.\n\n\nMETODO DE MUESTREO\n\nEl dise\u00f1o de muestreo de la ENA es el Muestreo de Marcos M\u00faltiples (MMM) que combina el Muestreo del Marco de \u00c1reas (MMA) en dos etapas de selecci\u00f3n con el Muestreo de Marcos de Lista (MML).\n\nEn el Muestreo de Marco de \u00c1reas se selecciona en la primera etapa las Unidades Primarias de Muestreo (UPM) , mediante EST_PPT.\n\nEn la segunda etapa se escoge mediante MAS un Segmento de Muestreo (SM) dentro de cada Unidad Primaria de Muestreo.\n\n- Probabil\u00edstica. Todas las unidades de muestreo de La poblaci\u00f3n objetivo, tienen una probabilidad de selecci\u00f3n conocida y superior a cero.\n\n- Estratificada. La poblaci\u00f3n objetivo est\u00e1 clasificada en funci\u00f3n de variables altamente correlacionadas con los par\u00e1metros a ser estimados, que comprenden para muestreo de conglomerados:\n\nMacroestratos, seg\u00fan cobertura vegetal y  piso t\u00e9rmico, se clasifica en:\n\n- T1  Subuniverso con uso del suelo mayoritariamente para cultivos transitorios de clima c\u00e1lido.\n- T2 Subuniverso con uso del suelo mayoritariamente para cultivos transitorios de clima medio.\n- T3 Subuniverso con uso del suelo mayoritariamente para cultivos transitorios de clima fr\u00edo.\n- P Subuniverso con uso del suelo mayoritariamente para cultivos permanentes\n- p1 Subuniverso con uso del suelo mayoritariamente para cultivo de pastos de clima c\u00e1lido.\n- p2 Subuniverso con uso del suelo mayoritariamente para cultivo de pastos de clima templado.\n- p3 Subuniverso con uso del suelo mayoritariamente para cultivo de pastos de clima fr\u00edo.\n\nDominios:\n\n- 101 \u00c1rea con m\u00e1s de un 70% en Palma Africana\n- 102 \u00c1rea con m\u00e1s de un 70% en Banano de Exportaci\u00f3n\n- 103 \u00c1rea con m\u00e1s de un 70% en Ca\u00f1a de Az\u00facar\n- 104 \u00c1rea con m\u00e1s de un 70% en Arroz, Sorgo o Algod\u00f3n\n- 106 \u00c1rea con m\u00e1s de un 70% en Papa\n- 107 \u00c1rea con m\u00e1s de un 70% en Cebolla \n- 109 \u00c1rea con m\u00e1s de un 70% en Ca\u00f1a Panelera\n\n y microestratos dentro de los macroestratos (seg\u00fan la intensidad del uso del suelo).\n\n- 10  Superficie intensamente cultivada, entre un 70% y un 100%\n- 20  Superficie medianamente cultivada, entre un 30% y un 69% \n- 30  Superficie poco cultivada, entre un 10% y un 29%\n- 40  Superficie cultivada en pastos del 90 al 100%\n- 50  Son tierras cubiertas del 90 al 100% por bosques \n- 60  Superficie sin uso agropecuario son tierras cubiertas del 90 al 100%       por eriales, zonas erosionadas, afloramientos rocosos\n- 70  Superficie agrourbana\n\n- \u00c1reas. Desde el punto de vista estad\u00edstico, las \u00e1reas son conglomerados desiguales de unidades de superficie, con diversidad de usos agropecuarios. El dise\u00f1o contempla tres tipos de \u00e1reas o conglomerados: UPM, SM y PSM.\n\n- Biet\u00e1pica. En la primera etapa se seleccionan probabil\u00edsticamente UPM dentro de cada estrato y en la segunda se selecciona un SM dentro de cada UPM seleccionada en la primera etapa. \n\n\nTAMA\u00d1O DE LA MUESTRA  \n\nSe calcula para conglomerados, mediante la f\u00f3rmula de un dise\u00f1o muestral estratificado de conglomerados desiguales, para los cultivos m\u00e1s importantes dentro de cada macroestrato por departamento.","coll_mode":"Entrevista con encuestadores (Cara a cara [f2f])","research_instrument":"La estratificaci\u00f3n presenta una fundamentaci\u00f3n conceptual en los aspectos geogr\u00e1ficos de la actividad agropecuaria del pa\u00eds y est\u00e1 estructurada de acuerdo con reglas de tipo estad\u00edstico y de costos de recolecci\u00f3n de datos en campo. Clasifica las unidades de muestreo a investigar en el universo de estudio, en diferentes grupos, que se caracterizan por ser homog\u00e9neos internamente y heterog\u00e9neos entre s\u00ed, utilizando informaci\u00f3n de alguna (s) variable (s) correlacionada(s) directa o indirectamente con las caracter\u00edsticas de la unidad de observaci\u00f3n o variable objeto de estudio. Las variables directamente correlacionadas con el objeto de estudio son el \u00e1rea y la producci\u00f3n de los cultivos agr\u00edcolas, el uso de la tierra, la geoforma del terreno, los pisos t\u00e9rmicos y las indirectamente correlacionadas, como el tama\u00f1o y cantidad de predios o unidades de producci\u00f3n agropecuaria.\n\nLa estratificaci\u00f3n tal como se ha definido para Colombia, presenta dos niveles de homogeneizaci\u00f3n del territorio nacional,  macro y micro. En el primer nivel priman los factores permanentes y\/o estables en el tiempo, como las geoformas del terreno, el clima y las grandes clases de sistemas de producci\u00f3n agr\u00edcola, pecuaria y silv\u00edcola. \n\nEn este primer nivel se separan diferentes sistemas de producci\u00f3n propios de geoformas y climas espec\u00edficos, como por ejemplo, la zona cafetera ubicada en clima templado de las vertientes de las cordilleras Oriental, Central y Occidental; igual situaci\u00f3n se logra con los sistemas de producci\u00f3n de cultivos transitorios comerciales en climas c\u00e1lidos de los valles interandinos, las planicies y el piedemonte. \n\nEn el segundo nivel priman factores din\u00e1micos en el desarrollo agropecuario del pa\u00eds tales como la cobertura y uso de la tierra, clases y tipos de cultivos y tama\u00f1o de los predios. En este nivel se separan las clases y tipos de cultivos en funci\u00f3n de la intensidad del uso de la tierra.","weight":"PROCEDIMIENTOS DE ESTIMACI\u00d3N \n\n- Procedimientos b\u00e1sicos\n\nPara la estimaci\u00f3n de los indicadores de inter\u00e9s a nivel de los universos nacional y departamental, se ponderaron los resultados muestrales, de cada segmento por el rec\u00edproco de su probabilidad de selecci\u00f3n, denominado Factor de Expansi\u00f3n. \n\n\nFACTOR DE EXPANSI\u00d3N \n\n- Primera fase del dise\u00f1o muestral\n\nEs decir la probabilidad de selecci\u00f3n de la UPM i en el estrato h y la probabilidad de selecci\u00f3n del segmento a en la UPM i\n\n\n- Segunda fase de muestreo con una submuestra traslapada totalmente"},"analysis_info":{"response_rate":"Para mejorar los resultados de hortalizas y de cebolla larga se construyo un estrato especial, para cada producto. Para hortalizas se construyo estrato especial en los departamentos de Boyac\u00e1, Cundinamarca y Nari\u00f1o. Para el cultivo de cebolla larga se construyo estrato especial en los departamentos de Boyac\u00e1 y Nari\u00f1o. Esta mejora en el Marco de \u00c1reas repercute en el aumento del tama\u00f1o de muestra para estos estratos y por tanto una mayor precisi\u00f3n (esrel del 5%) en los resultados de estos cultivos.\n\nUn total de 5218 SM que representan el 88.9% se mantienen en la muestra sin sufrir efectos de la rotaci\u00f3n, los cuales pertenecen a la muestra de seguimiento y est\u00e1n asignados a las replicas 1, 2, 3 y 5 respectivamente.\n\nLa mayor rotaci\u00f3n aleatoria de la muestra se da en el departamento de Antioquia (34,2%), seguido de el departamento de Santander(23.9%). Por el contrario, el departamento con menor numero de segmentos rotados aleatoriamente  es La Guajira con el 4.5%. \n\nEl mayor numero de segmentos a rotar forzosamente se presenta en los departamentos del Meta , Antioquia, Norte de Santander y Boyac\u00e1. En Risaralda no se presenta ninguna rotaci\u00f3n forzosa y en este orden los departamentos con menor n\u00famero de rotaci\u00f3n forzosa son: Nari\u00f1o, Sucre y Tolima con escasamente 1 segmento para el primero y 2 segmentos para los dos siguientes."}},"data_access":{"dataset_use":{"conf_dec":[{"txt":"Ley 79 de 1993 Art\u00edculo 5:\n \nLos datos suministrados al Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica DANE, en el desarrollo de los censos y encuestas, no podr\u00e1n darse a conocer al p\u00fablico ni a las entidades u organismos oficiales, ni a las autoridades p\u00fablicas, sino \u00fanicamente en res\u00famenes num\u00e9ricos, que no hagan posible deducir de ellos informaci\u00f3n alguna de car\u00e1cter individual que pudiera utilizarse para  fines  comerciales, de tributaci\u00f3n fiscal, de investigaci\u00f3n judicial o cualquier otro diferente del propiamente estad\u00edstico.","required":"yes","form_no":"","uri":""}],"contact":[{"name":"Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica","affiliation":"Gobierno Nacional ","email":"dane@dane.gov.co  ","uri":"www.dane.gov.co  "}],"cit_req":"Se autoriza el uso de la informaci\u00f3n contenida en esta portal, siempre y cuando se haga la siguiente cita textual: \"Fuente: Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica: www.dane.gov.co.\n \nQueda en cambio prohibida la copia o reproducci\u00f3n de los datos en cualquier medio electr\u00f3nico (redes, bases de datos, cd rom, diskettes) que permita la disponibilidad de esta informaci\u00f3n a multiples usuarios sin el previo visto bueno del DANE por medio escrito. 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