{"doc_desc":{"title":"ENA_2019 CL - copia","idno":"COL-DANE-ENA-2019","producers":[{"name":"Oscar Joaqu\u00edn Villamizar D\u00edaz","abbreviation":"ojvillamizard@dane.gov.co","affiliation":"Direcci\u00f3n de Regulaci\u00f3n, Planeaci\u00f3n, Estandarizaci\u00f3n y Normalizaci\u00f3n - DIRPEN","role":"Coordinador regulaci\u00f3n"},{"name":"Amanda Lucia Soto Agudelo","abbreviation":"alsoto@dane.gov.co","affiliation":"Direcci\u00f3n de Metodolog\u00eda y Producci\u00f3n Estad\u00edstica - DIMPE ","role":"Coordinadora Tem\u00e1tica Agropecuaria"},{"name":"Margarita Maria Lopera Mesa","abbreviation":"mmloperam@dane.gov.co","affiliation":"Direcci\u00f3n de Metodolog\u00eda y Producci\u00f3n Estad\u00edstica - DIMPE ","role":"Tem\u00e1tica Estad\u00edsticas Agropecuarias"},{"name":"Claudia Marcela Rodriguez Lopez","abbreviation":"cmrodriguezl@dane.gov.co","affiliation":"Direcci\u00f3n de Metodolog\u00eda y Producci\u00f3n Estad\u00edstica - DIMPE ","role":"Tem\u00e1tica Estad\u00edsticas Agropecuarias"},{"name":"Rafael Humberto Zorro Cubides","abbreviation":"rhzorroc@dane.gov.co","affiliation":"Direcci\u00f3n de Regulaci\u00f3n, Planeaci\u00f3n, Estandarizaci\u00f3n y Normalizaci\u00f3n - DIRPEN","role":"Verificador DIRPEN"},{"name":"Marly Johana Tellez Lopez","abbreviation":"mjtellezl@dane.gov.co","affiliation":"Direcci\u00f3n de Informaci\u00f3n, Mercadeo y Cultura Estad\u00edstica \u2013 DIMCE","role":"Verificadora DICE"}],"prod_date":"2022-08-18"},"study_desc":{"title_statement":{"idno":"DANE-DIMPE-ENA-2019","title":"Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2019","alt_title":"ENA","translated_title":"National agricultural survey"},"authoring_entity":[{"name":"Direcci\u00f3n de Metodolog\u00eda y Producci\u00f3n Estad\u00edstica - DIMPE","affiliation":""}],"production_statement":{"producers":[{"name":"Liliana Rocio  Alvarez Rodr\u00edguez","affiliation":"Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica -  DANE  ","role":"Equipo T\u00e9cnico  "},{"name":"Claudia Marcela Rodr\u00edguez L\u00f3pez","affiliation":"Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica -  DANE  ","role":"Equipo T\u00e9cnico  "},{"name":"Amanda Lucia  Soto Agudelo","affiliation":"Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica - 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DANE con el Fondo Rotatorio del Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica - FONDANE"},"distribution_statement":{"contact":[{"name":"contacto@dane.gov.co","affiliation":"DANE ","email":"contacto@dane.gov.co","uri":"http:\/\/www.dane.gov.co\/index.php\/contactenos"}]},"series_statement":{"series_name":"Encuesta agropecuaria [ag\/oth]","series_info":"ANTECEDENTES \n\nEn 1951 la Contralor\u00eda General de la Naci\u00f3n intent\u00f3 realizar el Primer Censo Nacional Agropecuario (CNA) en Colombia que no se pudo llevar a cabo por la situaci\u00f3n de orden p\u00fablico que viv\u00eda el pa\u00eds. \nPosteriormente, el DANE en 1960 realiz\u00f3 el Primer Censo Nacional Agropecuario que cubri\u00f3 16 departamentos y 824 municipios. Esta operaci\u00f3n estad\u00edstica se adelant\u00f3 mediante entrevista directa al productor(a), dio a conocer la estructura del sector agropecuario y sirvi\u00f3 como marco de muestreo para el programa de estad\u00edsticas continuas de 1964 a 1969. \n\nEn 1970 el DANE realiz\u00f3 el Segundo Censo Nacional Agropecuario en 825 municipios de 21 departamentos del pa\u00eds. La recolecci\u00f3n de la informaci\u00f3n se realiz\u00f3 mediante convocatoria a los productores a las escuelas rurales. El cuestionario aplicado incluy\u00f3 28 preguntas en temas como: estructura agraria, aprovechamiento de la tierra, tenencia de la tierra, inventario ganadero y datos del productor (Soto A., 2016). \n\nEn 1970 se realiz\u00f3 el Primer Censo Nacional Cafetero, el cual registr\u00f3 como unidad de observaci\u00f3n la finca e incluy\u00f3 al total de los municipios cafeteros del pa\u00eds. \n\nEn 1971 el Ministerio de Agricultura y Ganader\u00eda, organiz\u00f3 el proyecto de Evaluaciones Agropecuarias Municipales (EVAs) y desde 1972 empez\u00f3 a publicar estimaciones anuales de indicadores agropecuarios. El m\u00e9todo de recolecci\u00f3n de datos era subjetivo, sin embargo, se constituy\u00f3 en la \u00fanica fuente contin\u00faa de informaci\u00f3n para el sector. \n\nEn 1978 se cre\u00f3 el Comit\u00e9 Nacional de Estad\u00edstica Agropecuaria (CONESA) y mediante su comit\u00e9 t\u00e9cnico consultivo, realiz\u00f3 un diagn\u00f3stico del sistema de informaci\u00f3n estad\u00edstico del sector agropecuario, encontrando entre sus conclusiones y recomendaciones, la necesidad de llevar a cabo el Tercer Censo Nacional Agropecuario en la d\u00e9cada de los 80. \n\nEn 1982, el Consejo Nacional de Pol\u00edtica Econ\u00f3mica y Social, aprob\u00f3 la realizaci\u00f3n del Tercer Censo Nacional Agropecuario a realizarse en 1986. En esta ocasi\u00f3n, no fue posible realizar el Censo por la carencia de recursos y la entidad que deb\u00eda ejecutarlo (DANE), ten\u00eda prevista la realizaci\u00f3n del Censo Nacional de Poblaci\u00f3n y Vivienda en el a\u00f1o 1985. \n\nA partir de 1983 el Ministerio de Agricultura con la asesor\u00eda de la Organizaci\u00f3n de las Naciones Unidas para la Alimentaci\u00f3n y la Agricultura - FAO (por sus siglas en ingl\u00e9s), busc\u00f3 otras alternativas que suplieran las necesidades de informaci\u00f3n del Censo Nacional Agropecuario y adelant\u00f3 trabajos para establecer el Sistema de Estad\u00edsticas Agropecuarias por Muestreo (SEAM), utilizando la metodolog\u00eda del muestreo agr\u00edcola de \u00e1reas. \n\nEntre los a\u00f1os 1983 y 1986 se efectuaron cinco pruebas piloto con esta metodolog\u00eda en los departamentos de Caldas (noviembre 1983), Tolima (febrero - marzo 1984), Magdalena (septiembre 1984), cuatro municipios del Cauca (noviembre 1985) y del Valle del Cauca (febrero - abril 1986). En 1985 el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural dirigi\u00f3 e impuls\u00f3 el SEAM al resto del pa\u00eds. \n\nEl desarrollo de estas pruebas piloto llev\u00f3 a la realizaci\u00f3n de la Primera Encuesta Nacional Agropecuaria (PENAGRO) en los meses de abril, mayo y junio de 1988, la cual cubri\u00f3 23 departamentos y permiti\u00f3 la recolecci\u00f3n de la informaci\u00f3n sobre la estructura del sector agropecuario y algunas variables socioecon\u00f3micas de los productores. \n\nEntre 1993 y 1997, la Federaci\u00f3n Nacional de Cafeteros, realiz\u00f3 la Encuesta Nacional Cafetera que cubri\u00f3 564 municipios en 16 departamentos y dio a conocer las principales caracter\u00edsticas de la estructura cafetera del pa\u00eds. Esta encuesta, incluye informaci\u00f3n sobre las condiciones y los indicadores de bienestar y de calidad de vida de la poblaci\u00f3n cafetera, todo esto consolidado en el Sistema de Informaci\u00f3n Cafetera (SICA). \n\nEn 1993 el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR) y el DANE suscribieron un convenio de coordinaci\u00f3n y cooperaci\u00f3n t\u00e9cnica para el establecimiento del Sistema de Informaci\u00f3n del Sector Agropecuario Colombiano (SISAC). \n\nEntre 1995 y 2005, el MADR y el DANE realizaron la Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA) a excepci\u00f3n de 1998 y en el marco del convenio, se realizaron otros estudios con el apoyo de diferentes entidades del estado y agremiaciones, entre ellas, el Departamento Nacional de Planeaci\u00f3n, CIAT, FEDEPAPA, FENAVI, ASOHOFRUCOL, ACOFORE, ASOPORCICULTORES, Corporaciones Aut\u00f3nomas Regionales, etc. \n\nAlgunos de los estudios realizados fueron: el Censo Nacional del Cultivo de Papa (2001); Censo del Cultivo de Cebolla Larga (2001); el Censo Nacional de la Avicultura Industrial (2002); el Censo Nacional de la Actividad Porc\u00edcola Tecnificada (2003); el Censo Piloto de las Principales Frutas Promisorias y Agroindustriales (2003); el Censo Nacional de Plantaciones Forestales Comerciales (2002), el Censo de Producci\u00f3n de Leche Industrial (2004), el Censo de Plantas Procesadoras de Yuca Para Uso Industrial (2003), los Censos de Plantaciones Forestales con las Corporaciones Aut\u00f3nomas Regionales en los departamentos de Antioquia (2002-2003), C\u00f3rdoba (2006) y Magdalena (2006), entre otros. \n\nEntre 2006 y 2009, la Encuesta Nacional Agropecuaria fue realizada por el MADR en convenio con la Corporaci\u00f3n Colombia Internacional (CCI). \n\nPara 2008 y 2010, el DANE realiz\u00f3 la Encuesta Nacional de Desempe\u00f1o Agropecuario (2008), el Censo de Fincas Productoras de Flores bajo invernadero y a cielo abierto en la Sabana de Bogot\u00e1 y Cundinamarca (2009), el Censo de Unidades de Plantaciones de Caucho en once municipios de Antioquia y dos municipios de C\u00f3rdoba (2009), la Encuesta sobre el volumen de leche captada por la microempresa para la elaboraci\u00f3n de alimentos (2009), el Censo de unidades productoras de plantaciones de caucho en el departamento del Tolima y Caquet\u00e1 (2010) y el Censo de Fincas Productoras de Flores bajo invernadero y a cielo abierto en algunos municipios de Antioquia y Boyac\u00e1 (2010). \n\nEn 2010 se suscribi\u00f3 un convenio entre el MADR, la CCI y el DANE con el fin de desarrollar de manera conjunta la ENA 2010 y a partir de 2011 esta encuesta es realizada por el DANE con recursos propios o mediante convenio con otras entidades del estado como el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural y el Ministerio de Ciencia, Tecnolog\u00eda e Innovaci\u00f3n. \n\nDurante 2013 y 2014, se realiz\u00f3 el Tercer Censo Nacional Agropecuario, el cual, adem\u00e1s de proveer informaci\u00f3n estructural del sector agropecuario y la poblaci\u00f3n rural del pa\u00eds, cumpli\u00f3 con otro objetivo fundamental al suministrar un conjunto de datos para el dise\u00f1o del Marco Maestro Rural y Agropecuario. \n\nEl Marco Maestro Rural y Agropecuario fue elaborado por el DANE entre 2014 y 2017, siguiendo entre otros, los lineamientos de la FAO bajo el esquema de marcos duales que consta de dos componentes: el marco de \u00e1reas y el marco de lista. \n\nEn 2016 se realizaron, entre otras, las siguientes mejoras a la metodolog\u00eda de la ENA: \n\u2022 Aumento de la cobertura. La cobertura pas\u00f3 de 22 a 26 departamentos incluyendo los departamentos de Arauca, Caquet\u00e1, Putumayo y Vichada. La selecci\u00f3n de la muestra de estos cuatro departamentos se realiz\u00f3 con la metodolog\u00eda de marco dual. \n\u2022 Recolecci\u00f3n de informaci\u00f3n de productores de lista agropecuarios a partir de marcos de lista. \n\nEn 2017 se ampli\u00f3 la cobertura a los 32 departamentos del pa\u00eds, incluyendo Choc\u00f3, Archipi\u00e9lago de San Andr\u00e9s y Providencia, Amazonas, Guain\u00eda, Guaviare y Vaup\u00e9s. La recolecci\u00f3n de la informaci\u00f3n de 2017 se realiz\u00f3 en los meses de febrero y marzo de 2018 y teniendo en cuenta que, la realizaci\u00f3n del Censo Nacional de Poblaci\u00f3n y Vivienda (CNPV) 2018 se estableci\u00f3 para unos meses despu\u00e9s, se decidi\u00f3 no incluir en la ENA 2017 los resguardos ind\u00edgenas y los territorios colectivos de comunidades negras con el fin de evitar el desgaste de las fuentes y disminuir la probabilidad de rechazo al CNPV. \n\nDebido a falta de recursos en los \u00faltimos a\u00f1os, no se pudo realizar la recolecci\u00f3n de la informaci\u00f3n en campo para la ENA 2018. Sin embargo, con el fin de proporcionar la informaci\u00f3n anual de las principales variables y conservar las series hist\u00f3ricas desde 1996, el DANE en trabajo conjunto con el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural y el Ministerio de Ciencia, Tecnolog\u00eda e Innovaci\u00f3n, en el marco del convenio 610 de 2019, incorpor\u00f3 en la recolecci\u00f3n de informaci\u00f3n de la ENA 2019 del primer semestre un m\u00f3dulo especial para recoger la informaci\u00f3n de las variables de \u00e1rea cosechada y producci\u00f3n de los cultivos del pa\u00eds durante el segundo semestre de 2018, de tal forma que, junto con parte de la informaci\u00f3n recolectada en la ENA 2017, la cual se aplic\u00f3 en los meses de febrero y marzo de 2018, se pudiera estimar las principales variables para el 2018. \n\nEs as\u00ed como a partir de la informaci\u00f3n recolectada en la ENA 2017 y 2019, mediante la aplicaci\u00f3n de m\u00e9todos estad\u00edsticos de estimaci\u00f3n asistidos por modelos, fue posible estimar el \u00e1rea cosechada, la producci\u00f3n y el rendimiento de los principales cultivos del pa\u00eds y el inventario pecuario en 2018. \n\nLa ENA 2019 se adelant\u00f3 en el marco del Convenio Especial de Cooperaci\u00f3n n\u00famero 80740610-2019 celebrado entre la Fiduciaria La Previsora S.A. (FIDUPREVISORA S.A.) actuando como vocera y administradora del Fondo Nacional de Financiamiento Para la Ciencia, la Tecnolog\u00eda y la Innovaci\u00f3n, Fondo Francisco Jos\u00e9 de Caldas del Departamento Administrativo de Ciencia, Tecnolog\u00eda e Innovaci\u00f3n (COLCIENCIAS) y el Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica (DANE) con el Fondo Rotatorio del Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica (FONDANE). Los recursos para realizar el levantamiento de la informaci\u00f3n de la ENA 2019, fueron aportados por el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR), a trav\u00e9s del Fondo Francisco Jos\u00e9 de Caldas en el marco del Convenio Especial de Cooperaci\u00f3n N\u00famero 853 de 2018, suscrito entre COLCIENCIAS y el MADR. \n\nLa ENA 2019 incluy\u00f3 informaci\u00f3n sobre la percepci\u00f3n del productor como campesino, en cumplimiento de lo establecido para el DANE en la Sentencia 2028 de 2018 de la Corte de Suprema de Justicia y mediante el trabajo conjunto con COLCIENCIAS y el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR), adem\u00e1s de la informaci\u00f3n que tradicionalmente proporciona, gener\u00f3 informaci\u00f3n para la caracterizaci\u00f3n del productor(a), un m\u00f3dulo de energ\u00eda y un m\u00f3dulo de ciencia, tecnolog\u00eda e innovaci\u00f3n. \n\nCabe resaltar que, la Encuesta Nacional Agropecuaria se ha fortalecido mediante la ampliaci\u00f3n de su cobertura a los 32 departamentos del pa\u00eds. El Anexo 2 relaciona la cobertura geogr\u00e1fica de la ENA desde 1995 hasta 2019. \n\nREFERENTES INTERNACIONALES\n\nLa Organizaci\u00f3n de las Naciones Unidas para la Alimentaci\u00f3n y la Agricultura (FAO) es la entidad que da los lineamientos en el \u00e1mbito internacional para el dise\u00f1o y puesta en marcha de las metodolog\u00edas de censos y encuestas del sector agropecuario, temas de alimentaci\u00f3n y producci\u00f3n agropecuaria. \n\nTeniendo en cuenta que la ENA desde sus inicios ha seguido los lineamientos dados por la FAO, se se\u00f1alan algunos de los m\u00e1s recientes: \n\nEn los \u00faltimos a\u00f1os la FAO ha dado los lineamientos a trav\u00e9s de todos los documentos que gener\u00f3 en el marco de La Estrategia Global para el Mejoramiento de las Estad\u00edsticas Agropecuarias y Rurales que busca  \"\u2026proporcionar un marco para los sistemas nacionales e internacionales de estad\u00edstica para producir y utilizar la informaci\u00f3n necesaria para orientar la toma de decisiones en el siglo XXI\". \n\nDicha estrategia se basa en tres pilares relacionados con el establecimiento de un conjunto m\u00ednimo de datos b\u00e1sicos que los pa\u00edses deben proveer para satisfacer las demandas de informaci\u00f3n, la integraci\u00f3n de la agricultura en los sistemas nacionales de estad\u00edstica, la gobernanza y la creaci\u00f3n de capacidades estad\u00edsticas. \n\nLa FAO en el marco de la Estrategia Global para el Mejoramiento de las Estad\u00edsticas Agropecuarias y Rurales, dise\u00f1\u00f3 la Encuesta Agr\u00edcola Integrada (AGRIS) orientada a \"\u2026generar mejores datos estad\u00edsticos sobre el sector agr\u00edcola en forma costo-eficiente y de manera oportuna, con el fin de orientar la formulaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n de pol\u00edticas para mejorar la eficiencia del mercado y servir de apoyo a la investigaci\u00f3n21\". As\u00ed mismo, se encuentra coordinando el Programa Mundial del Censo Agropecuario 2020 (CAM 2020) que busca, entre otros aspectos: \n\n\u2022 \"Recopilar datos sobre la estructura agr\u00edcola, especialmente de las unidades administrativas peque\u00f1as, y permitir clasificaciones cruzadas detalladas. \n\u2022 Suministrar datos que sirvan de punto de referencia para las estad\u00edsticas agropecuarias continuas y su reconciliaci\u00f3n\". \n\nDe otro lado, se han considerado otros referentes como el Banco Mundial y el apoyo de diversas organizaciones de estad\u00edstica del \u00e1mbito internacional, entidades del gobierno y actores p\u00fablicos y privados. \n\nREFERENTES NACIONALES\n\nEntre los referentes nacionales para la investigaci\u00f3n se tienen: \n\n\u2022 El Plan Estad\u00edstico Nacional (2020 - 2022) que tiene por objetivo general: \"Dinamizar la producci\u00f3n, difusi\u00f3n y uso de estad\u00edsticas rigurosas, oportunas y granulares, con enfoque diferencial e interseccional, a trav\u00e9s del trabajo colaborativo entre las entidades del SEN en el marco del ecosistema de datos\"\n\u2022 La Norma T\u00e9cnica de la Calidad del Proceso Estad\u00edstico NTC PE 1000\/2020 que \"\u2026establece los requisitos m\u00ednimos de calidad en el proceso estad\u00edstico para las entidades del SEN que produzcan y difundan estad\u00edsticas\u2026\". \n\u2022 El Tercer Censo Nacional Agropecuario el cual cont\u00f3 con una \"cobertura operativa del 98.9% del \u00e1rea rural del pa\u00eds incluyendo los 32 departamentos, 20 \u00e1reas no municipalizadas, 773 resguardos ind\u00edgenas, 181 tierras de comunidades negras y 56 parques nacionales naturales\". \n\u2022 El Sistema de Informaci\u00f3n de Precios y Abastecimiento del Sector Agropecuario (SIPSA) que es desarrollado por el DANE y busca informar sobre los precios mayoristas de los productos agroalimentarios que se comercializan en el pa\u00eds, insumos y factores asociados a la producci\u00f3n agr\u00edcola e informaci\u00f3n sobre abastecimiento de alimentos. \n\nAdicionalmente, el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR) desarrolla de forma peri\u00f3dica, las Evaluaciones Agropecuarias Municipales (EVAS), con el fin de generar cifras municipales de las actividades agropecuarias. \n\nEntre las entidades y actores que producen informaci\u00f3n relacionada con el sector agropecuario y se constituyen en referentes nacionales se tienen: \n\n\u2022 El Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR). \n\u2022 El Instituto Colombiano Agropecuario (ICA). \n\u2022 La Unidad de Planificaci\u00f3n de Tierras Rurales, Adecuaci\u00f3n de Tierras y Usos Agropecuarios (UPRA). \n\u2022 La Bolsa Mercantil de Colombia (BMC). \n\u2022 El Instituto Geogr\u00e1fico Agust\u00edn Codazzi (IGAC). \n\u2022 El Instituto de Hidrolog\u00eda, Meteorolog\u00eda y Estudios Ambientales (IDEAM). \n\u2022 El Instituto de Investigaci\u00f3n de Recursos Biol\u00f3gicos Alexander Von Humboldt. \n\u2022 El Instituto Amaz\u00f3nico de Investigaciones Cient\u00edfica (SINCHI). \n\nOtro referente de gran importancia, es la informaci\u00f3n estad\u00edstica que producen las asociaciones y agremiaciones de productores del sector agropecuario. Entre las principales se encuentran: \n\n\u2022 Federaci\u00f3n Nacional de Cafeteros de Colombia. \n\u2022 Federaci\u00f3n Nacional de Arroceros.\n\u2022 Asociaci\u00f3n de Cultivadores de Ca\u00f1a. \n\u2022 Federaci\u00f3n Nacional de Cultivadores de Cereales. \n\u2022 Federaci\u00f3n Nacional de Cultivadores de Palma de Aceite. \n\u2022 Federaci\u00f3n Nacional de Productores de Panela. \n\u2022 Federaci\u00f3n Nacional de Cacaoteros. \n\u2022 Asociaci\u00f3n de Bananeros de Colombia. \n\u2022 Federaci\u00f3n Colombiana de Ganaderos. \n\u2022 Asociaci\u00f3n Hortofrut\u00edcola de Colombia. \n\u2022 Asociaci\u00f3n Nacional de Productores de Leche. \n\u2022 Federaci\u00f3n Nacional de Avicultores de Colombia."},"holdings":[{"text":"La poblaci\u00f3n objetivo est\u00e1 constituida por la zona rural del pa\u00eds, la cual excluye las grandes superficies que no son utilizadas con fines agropecuarios, correspondientes a grandes extensiones de bosques naturales y de cuerpos de agua.","location":"","callno":"","uri":""}],"study_notes":"OBJETIVO GENERAL\n\nEstimar el uso del suelo, el \u00e1rea, la producci\u00f3n y el rendimiento de los principales cultivos transitorios, permanentes, \u00e1rboles frutales dispersos, el \u00e1rea en pastos y forestal, la producci\u00f3n de leche y el inventario pecuario en 32 departamentos del territorio colombiano. \n\n \nOBJETIVOS ESPEC\u00cdFICOS \n\n- Estimar el tipo de uso del suelo. \n\n- Estimar el \u00e1rea sembrada de los cultivos transitorios y permanentes. \n\n- Estimar el \u00e1rea cosechada, la producci\u00f3n y el rendimiento de los cultivos transitorios y permanentes. \n\n- Estimar el \u00e1rea sembrada en pastos o forrajes y forestales. \n\n- Estimar la cantidad de plantas totales y en edad productiva y producci\u00f3n de los frutales dispersos. \n\n- Estimar el inventario bovino seg\u00fan orientaci\u00f3n productiva, sexo y edad a nivel nacional y departamental, y la cantidad de cabezas de otras especies pecuarias por sexo. \n\n- Estimar el volumen y el destino de la producci\u00f3n de leche bovina el d\u00eda anterior a la entrevista nivel nacional y departamental. \n\n- Estimar el inventario de aves y producci\u00f3n de huevos en econom\u00eda campesina. \n\n-  Investigar y estimar otras variables incluidas en el m\u00f3dulo especial. \n\nLas otras variables de estudio relacionadas en el \u00faltimo objetivo espec\u00edfico corresponden a las incluidas en los nuevos m\u00f3dulos aplicados en la encuesta o en el m\u00f3dulo central de acuerdo con las necesidades de informaci\u00f3n por parte de los usuarios internos y externos.","study_info":{"keywords":[{"keyword":"\u00c1rea","vocab":"","uri":""},{"keyword":"\u00c1rboles frutales dispersos","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Capacidad de carga","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Cobertura.","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Conglomerado","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Cultivos permanentes","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Cultivos transitorios (o de ciclo corto","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Descanso","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Especificaci\u00f3n del producto","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Forrajes.","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Inventario de ganado vacuno","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Lote.","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Marco Maestro Rural y Agropecuario (MMRA","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Marco \u00e1reas.","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Marco de lista","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Muestra.","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Ganader\u00eda de carne","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Ganader\u00eda de doble utilidad","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Ganader\u00eda de leche","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Orientaci\u00f3n principal del hato","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Per\u00edodo de recolecci\u00f3n","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Per\u00edodo de referencia","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Per\u00edodo de lactancia","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Producci\u00f3n","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Producci\u00f3n y destino de la leche","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Productor(a) agropecuario","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Raza o cruce de ganado predominante","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Rendimiento","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Sector agropecuario","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Superficie agr\u00edcola","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Superficie cosechada","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Superficie en edad productiva","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Superficie sembrada","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Unidad productora agropecuaria (UPA","vocab":"","uri":""}],"topics":[{"topic":"Producci\u00f3n rural, agropecuaria y forestal [2.1]","vocab":"CESSDA","uri":"http:\/\/www.nesstar.org\/rdf\/common"}],"abstract":"La Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA, es una operaci\u00f3n estad\u00edstica cuyo objetivo es estimar el uso del suelo, el \u00e1rea, la producci\u00f3n y el rendimiento de los principales cultivos transitorios, permanentes, \u00e1rboles frutales dispersos, el \u00e1rea en pastos y forestal, la producci\u00f3n de leche y el inventario pecuario, en 32 departamentos del territorio colombiano. \n\nLa ENA se realiza por muestreo probabil\u00edstico a partir de un marco dual (\u00e1reas y lista), con recolecci\u00f3n de informaci\u00f3n mediante entrevista directa a los productores agropecuarios. La encuesta permite obtener estimaciones de variables estructurales y de coyuntura de la actividad productiva agropecuaria en el territorio colombiano y genera informaci\u00f3n para la toma de decisiones por parte de los productores, las agremiaciones y las entidades del Estado. Adicionalmente, produce informaci\u00f3n para el fortalecimiento de las pol\u00edticas de desarrollo rural, seguridad alimentaria y competitividad del sector agropecuario del pa\u00eds. \nLa ENA 2019 se adelant\u00f3 en el marco del Convenio Especial de Cooperaci\u00f3n n\u00famero 80740610-2019 celebrado entre la Fiduciaria La Previsora S.A. - FIDUPREVISORA S.A. actuando como vocera y administradora del Fondo Nacional de Financiamiento Para la Ciencia, la Tecnolog\u00eda y la Innovaci\u00f3n, Fondo Francisco Jos\u00e9 de Caldas del Departamento Administrativo de Ciencia, Tecnolog\u00eda e Innovaci\u00f3n - COLCIENCIAS1 y el Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica - DANE con el Fondo Rotatorio del Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica - FONDANE que tiene por objeto: \"Aunar esfuerzos para generar informaci\u00f3n actualizada del sector agropecuario mediante la realizaci\u00f3n y fortalecimiento de la Encuesta Nacional Agropecuaria\". \n\nLos recursos para realizar el levantamiento de la informaci\u00f3n de la ENA 2019, fueron aportados por el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural - MADR a trav\u00e9s del Fondo Francisco Jos\u00e9 de Caldas en el marco del Convenio Especial de Cooperaci\u00f3n N\u00famero 853 de 2018, suscrito entre COLCIENCIAS y el MADR. \n\nLa ENA 2019 se desarroll\u00f3 mediante dos operativos de recolecci\u00f3n de informaci\u00f3n en campo, correspondientes al primer y segundo semestre de 2019 e incluy\u00f3 informaci\u00f3n sobre la percepci\u00f3n del productor como campesino en cumplimiento de lo establecido para el DANE en la Sentencia 2028 de 2018 de la Corte de Suprema de Justicia. \n\nEn el marco del convenio 610 de 2019 y el trabajo conjunto con COLCIENCIAS y el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural - MADR, para el 2019 la encuesta adem\u00e1s de la informaci\u00f3n que tradicionalmente proporciona, incluy\u00f3 informaci\u00f3n sobre caracterizaci\u00f3n del productor(a), un m\u00f3dulo sobre energ\u00eda aplicado en el primer semestre de este a\u00f1o y un m\u00f3dulo sobre ciencia, tecnolog\u00eda e innovaci\u00f3n en el segundo semestre. \n\nEl presente documento describe la metodolog\u00eda de la ENA 2019, que incluye entre otros aspectos, los antecedentes de la operaci\u00f3n estad\u00edstica, el dise\u00f1o tem\u00e1tico, dise\u00f1o estad\u00edstico, dise\u00f1o de recolecci\u00f3n\/acopio, dise\u00f1o del procesamiento, dise\u00f1o del an\u00e1lisis, dise\u00f1o de la difusi\u00f3n y comunicaci\u00f3n, dise\u00f1o de la evaluaci\u00f3n de las fases del proceso, dise\u00f1o de los sistemas de producci\u00f3n y flujos de trabajo, la documentaci\u00f3n relacionada, el glosario, la bibliograf\u00eda y los anexos. \n\nDe otro lado, dado que no se realiz\u00f3 ENA en el a\u00f1o 2018, se agrega una descripci\u00f3n de la metodolog\u00eda empleada para la estimaci\u00f3n de las variables del \u00e1rea cosechada, producci\u00f3n y rendimiento de los principales cultivos del pa\u00eds en 2018 (Ver Anexo 1) a partir de un modelamiento con la informaci\u00f3n hist\u00f3rica de la ENA y la informaci\u00f3n proporcionada por un m\u00f3dulo que se incorpor\u00f3 en el primer semestre de la ENA 2019. \n\nEste documento relaciona los cuestionarios aplicados para la recolecci\u00f3n de la informaci\u00f3n, los manuales, formatos y procedimientos y dem\u00e1s instrumentos utilizados en la ENA por los grupos de trabajo de las territoriales y del DANE central, siguiendo las directrices de la Norma T\u00e9cnica de la Calidad del Proceso Estad\u00edstico (NTC PE 1000).","coll_dates":[{"start":"2019-07-15","end":"2019-10-12","cycle":"I SEMESTRE"},{"start":"2019-10-17","end":"2019-12-30","cycle":"II SEMESTRE"}],"nation":[{"name":"COLOMBIA","abbreviation":"COL"}],"geog_coverage":"En 2019 la cobertura corresponde a los 32 departamentos del pa\u00eds, incluyendo Choc\u00f3, Archipi\u00e9lago de San Andr\u00e9s y Providencia, Amazonas, Guain\u00eda, Guaviare y Vaup\u00e9s .","geog_unit":"En 2019 la cobertura corresponde a los 32 departamentos del pa\u00eds, incluyendo Choc\u00f3, Archipi\u00e9lago de San Andr\u00e9s y Providencia, Amazonas, Guain\u00eda, Guaviare y Vaup\u00e9s y generando informaci\u00f3n de la ENA asociada con los grupos \u00e9tnicos que se encuentran en estos departamentos.","analysis_unit":"UNIDAD DE OBSERVACI\u00d3N \n\nCorresponde a la Unidad de Producci\u00f3n Agropecuaria UPA y los lotes. \n\n\nUNIDAD DE MUESTREO \n\nPara el componente de marco de \u00e1reas la unidad de muestreo es el conglomerado, para el componente de marco de lista la unidad de muestreo es la Explotaci\u00f3n Agropecuaria (Empresa o UPA). \n\n\nUNIDAD DE AN\u00c1LISIS \n\nSe tienen varias unidades de an\u00e1lisis, la UPA, los cultivos de inter\u00e9s, las especies pecuarias y los productores agropecuarios. \n\n\nUNIDAD DE MUESTREO \n\nConglomerado. \n\n\nUNIDAD DE INFORMACI\u00d3N \n\nProductor(a)","universe":"El universo de la ENA est\u00e1 constituido por el \u00e1rea rural del pa\u00eds de uso potencial agropecuario la cual excluye las grandes superficies que no son utilizadas con fines agropecuarios correspondientes a grandes extensiones de bosques naturales y de cuerpos de agua.","data_kind":"Encuesta por muestreo (ssd)","notes":"La ENA provee informaci\u00f3n estad\u00edstica sobre el \u00e1rea sembrada y cosechada, la producci\u00f3n y el rendimiento de una canasta de cultivos transitorios y permanentes. Tambi\u00e9n proporciona informaci\u00f3n sobre la comercializaci\u00f3n, mediante la medici\u00f3n de variables como: destinos, precios y sitios de venta; riego, mediante la medici\u00f3n de variables como: \u00e1rea regada, sistema de riego y frecuencia de riego; control fitosanitario, fertilizaci\u00f3n, p\u00e9rdida de cosecha, entre otras. Para la actividad pecuaria se estima el inventario por edad y sexo. Para el ganado vacuno se toma informaci\u00f3n sobre la orientaci\u00f3n del hato, manejo y producci\u00f3n de leche. \n\nLa cobertura geogr\u00e1fica de la ENA es total nacional y teniendo en cuenta la creciente demanda de informaci\u00f3n sobre el sector agropecuario, se incorpora en cada aplicaci\u00f3n de la ENA un m\u00f3dulo diferente atendiendo a las necesidades de informaci\u00f3n de los usuarios internos y externos de la encuesta. Para la aplicaci\u00f3n del primer semestre del 2019 de la ENA se incorpor\u00f3 el m\u00f3dulo de energ\u00eda y para la aplicaci\u00f3n del segundo semestre se incorpor\u00f3 el m\u00f3dulo de Ciencia Tecnolog\u00eda e Innovaci\u00f3n.  \n\nDurante el proceso de recolecci\u00f3n de la informaci\u00f3n de la ENA, se consulta por todos los cultivos al interior de la Unidad de Producci\u00f3n Agropecuaria (UPA) tomando informaci\u00f3n de m\u00e1s de 200 productos agropecuarios, sin embargo, muchos de ellos cuentan con una baja frecuencia o un \u00e1rea muy peque\u00f1a, por tanto, los errores de muestreo asociados son altos, por ello no se publica informaci\u00f3n desagregada para estos cultivos y son agregados en canastas por tipo de cultivo. \n\nEs decir, los resultados de la ENA al ser una encuesta por muestreo est\u00e1n sujetos a un nivel de incertidumbre asociado al error de muestreo, especialmente al estimar los indicadores asociados a cultivos de muy poca prevalencia o que est\u00e1n focalizados en zonas peque\u00f1as, por lo cual los datos asociados a estos cultivos se presentan agregados en canastas por tipo de cultivo. \n\nLos principales indicadores y variables de la ENA 2019 se describen en el numeral 2.1.5 de este documento y est\u00e1n asociados a los componentes de cultivos, uso del suelo, \u00e1rboles dispersos, plantaciones forestales, pastos y forrajes, actividad pecuaria, caracterizaci\u00f3n del productor y las Unidades de Producci\u00f3n Agropecuaria, energ\u00eda, ciencia, tecnolog\u00eda e innovaci\u00f3n e insumos. \n\nAdicionalmente en la ENA 2019 por solicitud del Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, se calcularon nuevas variables de ubicaci\u00f3n y localizaci\u00f3n, asociadas a las distancias euclidianas y geod\u00e9sicas3 desde las viviendas de los productores a las UPA o lugares donde producen, las cuales se obtuvieron a partir de la pregunta 17.2 del cuestionario de la encuesta y la coordenada de la DMC obtenida en el operativo de campo. \n\nCabe aclarar que, se calcularon distancias iguales a cero cuando el productor reside en la UPA, cuando el productor no reside en la UPA se calcularon las distancias al centroide de la vereda en la cual reporta que reside, en los casos que no se identifica la vereda, se calcularon las distancias al punto del top\u00f3nimo de la alcald\u00eda del municipio en el cual reporta que reside el productor y en los casos que no se identifica ni la vereda ni el top\u00f3nimo de la alcald\u00eda se calcularon las distancias al centroide del municipio en el cual reporta que reside el productor. \n\nPor \u00faltimo, debido a la alta variaci\u00f3n del inventario av\u00edcola y porc\u00edcola de las granjas que hacen parte del sector agroindustrial y teniendo en cuenta que, el inventario pecuario se captura el d\u00eda de la entrevista, la encuesta s\u00f3lo recoge y divulga la informaci\u00f3n asociada al inventario de cerdos y aves de traspatio de las Unidades de Producci\u00f3n Agropecuaria (UPA).  \n\nDEFINICI\u00d3N DE VARIABLES Y CONSTRUCCI\u00d3N DE INDICADORES ESTAD\u00cdSTICOS\n\nA partir de los objetivos de la encuesta anteriormente enunciados, los principales indicadores que produce la ENA 2019 son: \n\nEstimadores de total\n\n\u2022 Total \u00e1rea sembrada de los principales cultivos. \n\u2022 Total \u00e1rea cosechada de los principales cultivos. \n\u2022 Total de la producci\u00f3n de los principales cultivos. \n\u2022 Total del \u00e1rea sembrada o plantada con uso de maquinaria agr\u00edcola por etapa del cultivo. \n\u2022 Total de \u00e1rea sembrada o plantada por tipo de siembra de cultivo. \n\u2022 Total de \u00e1rea sembrada con p\u00e9rdida de cosecha por principales causas de p\u00e9rdida de cosecha. \n\u2022 Total de \u00e1rea en edad productiva sin recolecci\u00f3n de cosecha por principales causas de no recolecci\u00f3n. \n\u2022 Total de \u00e1rea sembrada o plantada con presencia de cultivos seg\u00fan tama\u00f1o. \n\u2022 Total de \u00e1rea en edad productiva o cosechada con presencia de cultivos seg\u00fan tama\u00f1o. \n\u2022 Total \u00e1rea en uso agr\u00edcola. \n\u2022 Total \u00e1rea en barbechos. \n\u2022 Total \u00e1rea en descanso. \n\u2022 Total \u00e1rea en pastos y forrajes. \n\u2022 Total \u00e1rea en malezas y rastrojos. \n\u2022 Total \u00e1rea en bosques naturales y plantados. \n\u2022 Total \u00e1rea en eriales y afloramientos rocosos. \n\u2022 Total \u00e1rea en cuerpos de agua. \n\u2022 Total \u00e1rea en infraestructura agropecuaria. \n\u2022 Total \u00e1rea en otros fines. \n\u2022 Total de UPAs por razones de mantener \u00e1reas en malezas y rastrojos. \n\u2022 Cantidad de \u00e1rboles dispersos por especie. \n\u2022 Cantidad de \u00e1rboles en edad productiva por especie. \n\u2022 Total de producci\u00f3n de \u00e1rboles dispersos. \n\u2022 Total \u00e1rea en plantaciones forestales. \n\u2022 Total \u00e1rea en pastos y forrajes. \n\u2022 Total de animales de ganado bovino por rangos de edad y sexo. \n\u2022 Inventario de ganado bovino por grupos raciales. \n\u2022 Cantidad de terneros nacidos. \n\u2022 Total de muertes de cabezas de ganado bovino por causas de muerte. \n\u2022 Total del \u00e1rea sembrada con variedades de pasto seg\u00fan uso. \n\u2022 Total de la producci\u00f3n de leche de vaca el d\u00eda anterior a la entrevista. \n\u2022 Cantidad de vacas en orde\u00f1o. \n\u2022 Total de aves de traspatio por tipo. \n\u2022 Total de la producci\u00f3n de huevos de aves de traspatio. \n\u2022 Total de animales de otras especies pecuarias de inter\u00e9s por especie y sexo. \n\u2022 Total de la producci\u00f3n de leche de cabra el d\u00eda anterior a la entrevista. \n\u2022 Total productores agropecuarios: hombres y mujeres. \n\u2022 Cantidad unidades de producci\u00f3n agropecuaria - UPA, por condici\u00f3n jur\u00eddica del productor en la UPA. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria, por tama\u00f1o de la UPA (hect\u00e1reas). \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria, por tipo de tenencia. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria con vivienda y sin vivienda. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria con tecnolog\u00edas de informaci\u00f3n, comunicaci\u00f3n y conectividad. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria de productores en condici\u00f3n de persona natural, por sexo de los productores que toman decisiones sobre la UPA. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural, por sexo del productor. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural, por residencia habitual en la UPA, seg\u00fan sexo del productor. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural, por dedicaci\u00f3n a trabajar en la UPA, seg\u00fan sexo del productor. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural, por tenencia de seguro agropecuario. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural que respondieron preguntas sobre campesinos, seg\u00fan sexo del productor. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural que respondieron preguntas sobre campesinos y que consideran que la comunidad en la que viven es campesina, seg\u00fan sexo del productor. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural que se consideran como campesinos, por grupos etarios. \n\u2022 Cantidad de productores ganaderos en condici\u00f3n de persona natural, por sexo de los productores. \n\u2022 Cantidad de productores ganaderos en condici\u00f3n de persona natural, por sexo del productor y dedicaci\u00f3n a trabajar en la UPA. \n\u2022 Cantidad de productores ganaderos en condici\u00f3n de persona natural, por sexo del productor y nivel educativo m\u00e1s alto alcanzado. \n\u2022 Cantidad de UPA ganaderas y cantidad de trabajadores permanentes en las UPA y fuerza de trabajo del hogar del productor ganadero, por sexo. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria de productores en condici\u00f3n de persona natural, por principales tipos de tenencia, por sexo de los productores que toman decisiones sobre la UPA. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria, por principales tipos de tenencia, por tama\u00f1o de la UPA. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria, por principales tipos de tenencia y tama\u00f1o de la UPA, por sexo de los productores que toman decisiones sobre la UPA. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria de productores en condici\u00f3n de persona natural que se consideran campesinos y consideran que la comunidad en la que viven es campesina, por principales tipos de tenencia, por sexo de los productores que toman decisiones sobre la UPA. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria de productores en condici\u00f3n de persona natural que se consideran campesinos y consideran que la comunidad en la que viven es campesina, por tama\u00f1o de la UPA, por sexo de los productores que toman decisiones. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural que se consideran campesinos y consideran que la comunidad en la que viven es campesina, por principales tipos de tenencia y sexo del productor. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural que se consideran campesinos y consideran que la comunidad en la que viven es campesina, por tama\u00f1o de la UPA y sexo del productor. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural que se consideran campesinos y consideran que la comunidad en la que viven es campesina, por residencia habitual en la UPA y sexo del productor. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural que se consideran campesinos y consideran que la comunidad en la que viven es campesina, por dedicaci\u00f3n a trabajar en la UPA y sexo del productor. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural que se consideran campesinos y consideran que la comunidad en la que viven es campesina y que manifiestan que ellos o su familia, han vivido alguna situaci\u00f3n de conflicto, por sexo del productor. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural que se consideran campesinos y consideran que la comunidad en la que viven es campesina, por grupos etarios. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural que se consideran campesinos y consideran que la comunidad en la que viven es campesina, por grupos etarios y sexo del productor. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural que se consideran campesinos y consideran que la comunidad en la que viven es campesina, por nivel educativo m\u00e1s alto alcanzado y sexo del productor. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural que se consideran campesinos y consideran que la comunidad en la que viven es campesina, por grupo etario y nivel educativo m\u00e1s alto alcanzado, por sexo del productor. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural que se consideran campesinos y consideran que la comunidad en la que viven es campesina, por auto reconocimiento a un grupo \u00e9tnico. \n\u2022 Cantidad de productores en condici\u00f3n de persona natural que no se consideran campesinos y consideran que la comunidad en la que viven es campesina, por auto reconocimiento a un grupo \u00e9tnico. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria, por uso de energ\u00eda y otros energ\u00e9ticos y modalidades de acceso. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria, por gasto en bienes energ\u00e9ticos y valor del gasto. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria, por implementaci\u00f3n de soluciones de ahorro y uso eficiente de energ\u00eda y tipo de implementaci\u00f3n. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria, por consumo de le\u00f1a y cantidad de le\u00f1a consumida. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria, por gesti\u00f3n del esti\u00e9rcol pecuario, caracter\u00edsticas de la gesti\u00f3n y cantidad de esti\u00e9rcol aprovechado. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria, por gesti\u00f3n de residuos agr\u00edcolas y forestales y tipo de uso. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria, por mecanizaci\u00f3n de la actividad agr\u00edcola. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria, por mecanizaci\u00f3n y principal combustible utilizado en la maquinaria agr\u00edcola. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria, por mecanizaci\u00f3n y uso de la maquinaria en procesos pecuarios. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria, por mecanizaci\u00f3n y principal combustible utilizado en la maquinaria pecuaria. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria que introdujeron alguna innovaci\u00f3n en sus procesos productivos, productos, comercializaci\u00f3n o administraci\u00f3n. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria que introdujeron alguna innovaci\u00f3n en procesos de las actividades agr\u00edcolas. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria que introdujeron alguna innovaci\u00f3n en procesos de las actividades pecuarias. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria que introdujeron alguna innovaci\u00f3n en productos \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria que introdujeron alguna innovaci\u00f3n en la administraci\u00f3n. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria que introdujeron alguna innovaci\u00f3n en la comercializaci\u00f3n de productos. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria que realizaron o iniciaron alguna actividad para el cambio o mejora en los productos, procesos productivos o comercializaci\u00f3n. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria que utilizaron un cr\u00e9dito otorgado a una mujer para la introducci\u00f3n de alguna innovaci\u00f3n. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria que introdujeron alguna innovaci\u00f3n y recibieron asistencia t\u00e9cnica o extensi\u00f3n agropecuaria. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria que introdujeron alguna innovaci\u00f3n y tuvieron una relaci\u00f3n de apoyo con alguna entidad. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria con condici\u00f3n jur\u00eddica persona natural que introdujeron alguna innovaci\u00f3n o iniciaron procesos de mejora o cambios significativos en productos, procesos productivos, actividades de administraci\u00f3n o de comercializaci\u00f3n. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria, por tipo de insumo que compraron. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria que compraron alg\u00fan insumo agropecuario, por lugar de compra. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria que compraron alg\u00fan insumo agropecuario, por la ubicaci\u00f3n del lugar de compra. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria que compraron alg\u00fan insumo agropecuario, por tipo de insumo, seg\u00fan tama\u00f1o de la UPA. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria que compraron alg\u00fan insumo agropecuario, por lugar de compra, seg\u00fan tama\u00f1o de la UPA. \n\u2022 Cantidad de unidades de producci\u00f3n agropecuaria que compraron alg\u00fan insumo agropecuario, por ubicaci\u00f3n del lugar de compra, seg\u00fan tama\u00f1o de la UPA. \n\nEstimadores de raz\u00f3n y proporci\u00f3n\n\n\u2022 Rendimiento de los cultivos transitorios y permanentes: Producci\u00f3n obtenida\/\u00c1rea cosechada. \n\u2022 Porcentaje producci\u00f3n para la venta o autoconsumo: Total producci\u00f3n para la venta o autoconsumo\/Producci\u00f3n total. \n\u2022 Precio promedio de la producci\u00f3n vendida por cultivo: Total precio\/Total producci\u00f3n para la venta. \n\u2022 Porcentaje del \u00e1rea plantada o sembrada, por aplicaci\u00f3n, sistema y frecuencia de riego de cultivos: Total del \u00e1rea sembrada o plantada por aplicaci\u00f3n, sistema y frecuencia de riego\/Total del \u00e1rea plantada o sembrada. \n\u2022 Porcentaje del \u00e1rea plantada o sembrada por tipo de control fitosanitario aplicado, seg\u00fan cultivo: Total del \u00e1rea por tipo de control fitosanitario aplicado\/Total del \u00e1rea plantada o sembrada. \n\u2022 Porcentaje del \u00e1rea plantada o sembrada, por plan y tipo de fertilizante aplicado, seg\u00fan cultivo: Total del \u00e1rea por plan y tipo de fertilizante aplicado \/Total del \u00e1rea plantada o sembrada."},"method":{"data_collection":{"data_collectors":[{"name":"Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica","abbreviation":"DANE ","affiliation":"Gobierno Nacional"}],"sampling_procedure":"DISE\u00d1O MUESTRAL  \n\nTIPO DE MUESTREO \n \nLa ENA es una operaci\u00f3n estad\u00edstica por muestreo probabil\u00edstico, estratificado donde al interior de cada estrato, se seleccionan conglomerados del marco de \u00e1reas, mediante Muestreo Aleatorio Simple (EST MASC). A partir del marco de lista se selecciona, por inclusi\u00f3n forzosa, las Explotaciones Agropecuarias con m\u00e1s \u00e1rea sembrada en los diferentes cultivos. En un proceso posterior, se extrae del marco de \u00e1reas, las \u00e1reas que reportaron informaci\u00f3n obtenidas a partir del marco de lista, para evitar el traslape de los dos marcos en el proceso de estimaci\u00f3n. \n\nProbabil\u00edstico: se puede hablar de una muestra probabil\u00edstica cuando se cumplen las siguientes condiciones necesarias: que se disponga de un marco muestral que contenga todas las unidades del universo de estudio, a partir de este marco se definen los procesos y algoritmos de selecci\u00f3n que permitan definir el conjunto total de muestras posibles; cada una de las muestras posibles tiene asociada una probabilidad de selecci\u00f3n conocida; el procedimiento de selecci\u00f3n utilizado debe dar a cada elemento de la poblaci\u00f3n una probabilidad conocida y diferente de cero; la selecci\u00f3n de una muestra se realiza mediante un mecanismo aleatorio, donde cada posible elemento tiene una probabilidad conocida y mayor a cero de ser seleccionado. \n\nPara el caso espec\u00edfico de la ENA, la selecci\u00f3n de la muestra se realiza a partir del marco muestral descrito en el numeral anterior, aplicando procesos de estratificaci\u00f3n y en cada estrato se selecciona la muestra mediante el uso de un algoritmo que permite conocer la probabilidad de selecci\u00f3n de cada uno de los elementos del marco muestral. \n\nEstratificado: el objetivo de realizar la estratificaci\u00f3n del universo de estudio es proporcionarle al dise\u00f1o muestral mayor eficiencia en t\u00e9rminos de disminuir la varianza del estimador y tener mayor precisi\u00f3n en las estimaciones que se obtengan a partir de la muestra, al conformar grupos que sean homog\u00e9neos dentro y heterog\u00e9neos entre ellos. \n\nLos criterios para la definici\u00f3n de los estratos del universo de estudio de la ENA son: \n\n\u2022 Departamento. \n\u2022 Piso t\u00e9rmico. \n\u2022 Uso predominante del suelo. \n\nPara generar los estratos finales se combinan los criterios anteriores generando un total de 341 estratos. Al interior de cada estrato se realiz\u00f3 la selecci\u00f3n de los conglomerados, mediante Muestreo Aleatorio Simple utilizando el algoritmo de coordinado negativo, el cual consiste en generar un n\u00famero aleatorio a todos los elementos que conforman cada estrato y luego ordenarlos en orden ascendente, seleccionando los n primeros elementos en cada uno de los estratos. \n\nComo se mencion\u00f3 en el numeral 2.2.10.1. con la informaci\u00f3n generada en el CNA de 2014 a nivel de departamento y por cada cultivo, se definieron los l\u00edmites para determinar cu\u00e1ndo una UPA es considerada de inclusi\u00f3n forzosa en la muestra, teniendo en cuenta su \u00e1rea por cultivo. Estas UPA conforman el marco de lista. De esta forma, el marco de lista se traduce en el estrato de inclusi\u00f3n forzosa de la muestra y contiene las unidades que por su gran tama\u00f1o respecto a las dem\u00e1s, es relevante que pertenezcan a la muestra. \n\nLa combinaci\u00f3n de estos dos marcos ofrece estimaciones con menor error de muestreo y mayor precisi\u00f3n de los resultados. \n\nCabe anotar que, en la ENA 2017 se adicionaron los departamentos de Choc\u00f3, Archipi\u00e9lago de San Andr\u00e9s y Providencia, Amazonas, Guain\u00eda, Guaviare y Vaup\u00e9s y la muestra no incluy\u00f3 las \u00e1reas de reglamentaci\u00f3n especial, con el fin de no desgastar a las fuentes por la realizaci\u00f3n del Censo Nacional de Poblaci\u00f3n y Vivienda. \n\nPor lo anterior, para estos departamentos incluidos en la ENA 2017, la cobertura no es total y para los 26 departamentos que se ten\u00eda informaci\u00f3n de 2016, con el fin de completar la totalidad del \u00e1rea objeto de estudio de la ENA, se realiz\u00f3 un proceso de evoluci\u00f3n de la informaci\u00f3n de la encuesta del a\u00f1o 2016 con los conglomerados ubicados en estas \u00e1reas (resguardos ind\u00edgenas y comunidades negras) y se incluy\u00f3 dicha informaci\u00f3n en las estimaciones. \n\nPara la ENA 2019 se realiz\u00f3 un mantenimiento de la muestra, sacando aquellos conglomerados que presentaron un alto porcentaje del \u00e1rea en bosques naturales o en \u00e1reas no agropecuarias y se reemplazaron por conglomerados en las zonas identificadas con actividad agropecuaria. Para los nuevos departamentos (Choc\u00f3, San Andr\u00e9s, Amazonas, Guain\u00eda, Guaviare y Vaup\u00e9s), estos reemplazos se relocalizaron en las zonas donde se logr\u00f3 identificar por medio de fotointerpretaci\u00f3n alg\u00fan tipo de actividad agropecuaria. \n\nAdicionalmente, en los departamentos de Amazonas, Guaviare, Choc\u00f3 y Vaup\u00e9s debido a la dispersi\u00f3n de los cultivos y teniendo en cuenta el dif\u00edcil acceso y los altos costos de desplazamiento, se focaliz\u00f3 la muestra en los sitios poblados y en las \u00e1reas cercanas a las v\u00edas fluviales donde se identific\u00f3 mayor presencia de cultivos. Con lo cual se mejor\u00f3 la cobertura del \u00e1rea dedicada a la actividad agropecuaria en estos departamentos, encontrando que, a\u00fan se tiene un nivel de subcobertura. \n\nSe plantea para las siguientes aplicaciones de la ENA, seguir con la mejora del marco en estos nuevos departamentos, identificando de forma m\u00e1s eficiente las \u00e1reas que representen en mayor medida la actividad agropecuaria, dado que, en la primera aplicaci\u00f3n de la encuesta en 2019 se identificaron conglomerados que, al momento de recoger la informaci\u00f3n se trataba de malezas y rastrojos o contaban con producci\u00f3n agropecuaria muy marginal. \n\nTAMA\u00d1O DE LA MUESTRA  \n\nLa muestra en la ENA 2019 es de 8.378 conglomerados distribuidos en 1.014 municipios y en los 32 departamentos del pa\u00eds, seg\u00fan se presenta en la Tabla 6 y 1.330 unidades de explotaci\u00f3n agropecuaria. Teniendo en cuenta que, se realizaron dos mediciones de informaci\u00f3n y que la cantidad de UPA en un conglomerado espec\u00edfico puede variar entre un semestre y otro. \n\nPara el primer semestre de 2019, se entrevistaron 67.714 Unidades de Producci\u00f3n Agropecuarias, de las cuales 1.330 corresponden a las Unidades de Explotaci\u00f3n Agropecuaria que provienen del marco de lista y para el segundo semestre se entrevistaron 69.540 de las cuales 1.330 son las Unidades de Explotaci\u00f3n Agropecuaria provenientes del marco de lista.","sampling_deviation":"AJUSTES DE COBERTURA POR NO RESPUESTA\n \nEn el a\u00f1o 2019 se realizaron dos mediciones de la muestra (primer y segundo semestre del 2019) y con el fin de facilitar la estimaci\u00f3n de las variables de total a\u00f1o, como son \u00e1rea, sembrada, \u00e1rea cosechada, producci\u00f3n, (entre otras), se unific\u00f3 la p\u00e9rdida de muestra en los dos semestres, de esta forma cont\u00f3 con un \u00fanico factor de expansi\u00f3n. Este proceso se realiz\u00f3 a partir de la imputaci\u00f3n de la informaci\u00f3n de los conglomerados que se perdieron en alguno de los dos semestres pero se realiz\u00f3 la recolecci\u00f3n en el otro semestre. \n\nPara ello fue necesario igualar las bases de ambos periodos, y obtener as\u00ed un mismo n\u00famero de conglomerados efectivos en cada semestre, por este motivo, en los procesos de estimaci\u00f3n se realizaron las actividades que se describen a continuaci\u00f3n. \n\nSe hizo una revisi\u00f3n preliminar de los conglomerados que no fue posible realizar en alguno de los dos semestres, con el fin de proporcionar la informaci\u00f3n del otro semestre faltante. El proceso se realiz\u00f3 para el cap\u00edtulo de caracterizaci\u00f3n y los cap\u00edtulos agr\u00edcola y pecuario, con base en la informaci\u00f3n reportada por la fuente. \n\nLuego de realizar la revisi\u00f3n de los conglomerados que no se pudieron realizar, se complement\u00f3 la informaci\u00f3n en la base de datos con el fin de unificar las muestras del primer y segundo semestre, facilitar las estimaciones de total a\u00f1o y no tener que manejar factores de expansi\u00f3n diferenciados por semestre. Para el primer semestre de 2019 se completaron 221 UPA y para el segundo 176 UPA, para un total de 397 UPA. \n\nLa imputaci\u00f3n sobre la informaci\u00f3n faltante, consisti\u00f3 en tomar la informaci\u00f3n reportada en las UPAs del conglomerado en el semestre en el que si respondi\u00f3, ya que con la informaci\u00f3n de \u00e1rea sembrada en el primer semestre se puede tener el \u00e1rea cosechada y la producci\u00f3n del segundo semestre, aplicando los rendimientos reportados y con la informaci\u00f3n de cosecha del segundo semestre se obtuvo la informaci\u00f3n de \u00e1rea sembrada en el semestre anterior; para los cultivos permanentes, el \u00e1rea se tom\u00f3 igual en ambos semestres y se imputaron los rendimientos con los de la misma UPA o con los rendimientos de la zona en caso de no disponer de esta informaci\u00f3n.","coll_mode":"Entrevista personal asistida con DMC (dispositivo m\u00f3vil de captura)","research_instrument":"DISE\u00d1O DEL CUESTIONARIO\n\nEl cuestionario de la ENA se dise\u00f1\u00f3 a partir de los lineamientos internacionales dados por la FAO en 1995, y dependiendo las necesidades de informaci\u00f3n se han realizado ajustes a lo largo del tiempo. Sin embargo, la parte b\u00e1sica que proporciona la informaci\u00f3n de \u00e1rea sembrada, \u00e1rea cosechada producci\u00f3n y rendimiento de los cultivos, as\u00ed como, el inventario pecuario, no presenta mayores cambios con respecto a los cuestionarios de otros a\u00f1os. \n\nLos ajustes se realizan de varias formas: \n\n\u2022 Inclusi\u00f3n o cambios en las opciones de respuesta para las preguntas que ya existen de acuerdo con las necesidades de informaci\u00f3n. \n\u2022 Inclusi\u00f3n de preguntas nuevas de acuerdo con las solicitudes de las diferentes entidades despu\u00e9s de realizar mesas de trabajo. \n\u2022 Eliminar preguntas despu\u00e9s de realizar los an\u00e1lisis respectivos, ya sea porque no est\u00e1n proporcionando informaci\u00f3n relevante o porque ya no se requieren medir al ser variables de control. \n\u2022 Dise\u00f1o de m\u00f3dulos especiales en las diferentes aplicaciones para profundizar sobre un tema espec\u00edfico que requiera el pa\u00eds. \n\nEl cuestionario se estructura en m\u00f3dulos y cap\u00edtulos de acuerdo con el dise\u00f1o de los cuadros de salida, las tem\u00e1ticas tratadas y la unidad de an\u00e1lisis. Los m\u00f3dulos fueron dise\u00f1ados con el objetivo de dar cumplimiento a las nuevas demandas de informaci\u00f3n, destacando la secci\u00f3n de caracterizaci\u00f3n de las Unidades de Producci\u00f3n Agropecuarias y de los productores que es una tem\u00e1tica nueva y a partir de este a\u00f1o se comienza a realizar la primera medici\u00f3n. \n\nDe otro lado, debido a que en la ENA 2019 se mantuvo la estructura central del cuestionario, no fue necesario realizar las pruebas de escritorio requeridas en las investigaciones nuevas o en aquellas que se encuentran en proceso de redise\u00f1o. \n\nLa Tabla 2 muestra los elementos tem\u00e1ticos de los cuestionarios de la ENA 2019 (primer y segundo semestre), teniendo en cuenta que, ambos cuestionarios contaron con un m\u00f3dulo central que incluye la secci\u00f3n de caracterizaci\u00f3n de las Unidades de Producci\u00f3n Agropecuarias y de los productores y en el cuestionario aplicado en el primer semestre de 2019 se adicion\u00f3 al m\u00f3dulo central un m\u00f3dulo de energ\u00eda. En el segundo semestre, el m\u00f3dulo de energ\u00eda fue reemplazado por un m\u00f3dulo de ciencia, tecnolog\u00eda e innovaci\u00f3n y se adicion\u00f3 una secci\u00f3n de compra de insumos agropecuarios. \n\nLos cuestionarios con sus m\u00f3dulos, preguntas y opciones de respuesta pueden consultarse en el Anexo 4. Los conceptos claves asociados a los m\u00f3dulos se encuentran descritos en la secci\u00f3n 2.1.4. de este documento (marco de referencia) y los objetivos de las preguntas se encuentran descritos en los manuales de diligenciamiento y del encuestador de la encuesta (primer y segundo semestre). \n\nTabla 2. Dise\u00f1o del cuestionario \n\nM\u00f3dulo central (primer y segundo semestre de 2019)\n\nCap\u00edtulos:\nDatos control de la encuesta \t\nPrincipales componentes:\nIdentificaci\u00f3n del encuestador \t\nDatos sobre la visita \t\n\nCap\u00edtulos:\nCap\u00edtulo I. informaci\u00f3n geogr\u00e1fica y muestral \t\nPrincipales componentes:\nInformaci\u00f3n del departamento y municipio \t\nIdentificaci\u00f3n del Conglomerado \t\nDificultades para realizar la encuesta \t\n\nCap\u00edtulos:\nCap\u00edtulo II. Identificaci\u00f3n y localizaci\u00f3n \t\nPrincipales componentes:\nDatos del encuestado \t\nDatos del productor agropecuario \t\nDatos de la UPA \t\tCap\u00edtulos:\nCap\u00edtulo III. Medici\u00f3n del \u00e1rea con malla de puntos \t\nPrincipales componentes:\nUnidad de medida \t\nEscala de la foto \t\nM\u00e9todo de medici\u00f3n \t\nPendiente en la que se encuentra la UPA \t\n\nCap\u00edtulos:\nCap\u00edtulo IV. Producci\u00f3n agr\u00edcola \t\nPrincipales componentes:\nTipos de cobertura \t\nRegistro de lotes y caracter\u00edsticas de las coberturas (cultivos transitorios, cultivos permanentes, pastos y forrajes, barbecho, plantaci\u00f3n forestal, descanso, malezas y rastrojos, bosque natural) \t\nSiembra, cosecha, producci\u00f3n, pr\u00e1cticas agr\u00edcolas (riego, control fitosanitario, fertilizaci\u00f3n, entre otros) \t\nCausas de p\u00e9rdida de cosecha \t\nOrientaci\u00f3n y destino de plantaciones forestales \t\nManejo del pasto \t\nDestino de la producci\u00f3n, sitio de comercializaci\u00f3n, precio de venta, comprador de la producci\u00f3n \t\nCantidad de plantas y producci\u00f3n de \u00e1rboles dispersos y\/o fiques dispersos \t\n\t\nCap\u00edtulos:\nCap\u00edtulo V. Actividad pecuaria \t\nPrincipales componentes:\nExistencia de especies pecuarias \t\nInventario de ganado bovino \t\nGrupos de edad de ganado bovino \t\nNovedades (muertes y nacimientos) \t\nPrograma de reproducci\u00f3n de pie de cr\u00eda \t\nProducci\u00f3n de leche \t\nInventario av\u00edcola: aves de traspatio (con inclusi\u00f3n de otras especies de aves como patos, codornices, gansos, pavos) y aves de corral \t\nProducci\u00f3n de huevos de gallina de traspatio \t\nVacunaci\u00f3n de aves de traspatio \t\nInventario otras especies pecuarias (incluye equinos, bufalinos, porcinos traspatio, ovinos, caprinos, mular, asnal, cuy\u00edcola, cun\u00edcola, zoocr\u00eda y colmenas) \t\nCaracter\u00edsticas de la producci\u00f3n ap\u00edcola, bufalina, ovina y caprina \t\n \nCap\u00edtulos:\nCap\u00edtulo VI. Uso actual del suelo y aprovechamiento de la tierra \t\nPrincipales componentes:\n\u00c1rea actividad agr\u00edcola \t\n\u00c1rea en infraestructura pecuaria y agr\u00edcola \t\n\u00c1rea en otros usos \t\n\u00c1rea total uso del suelo de la UPA o EA \t\nInsumos agropecuarios \t\n \nCap\u00edtulos:\nControl final \t\nPrincipales componentes:\nEstado final de la encuesta \t\n \nCap\u00edtulos:\nCap\u00edtulo VII. Otras variables \t\nM\u00f3dulo de energ\u00eda (primer semestre 2019) \t\nPrincipales componentes:\nGesti\u00f3n energ\u00e9tica y energ\u00eda en la Unidad de Producci\u00f3n Agropecuaria - UPA o en la explotaci\u00f3n agropecuaria - EA \t\nMecanizaci\u00f3n en la producci\u00f3n agr\u00edcola \t\nMecanizaci\u00f3n en la producci\u00f3n pecuaria \t\n\nCap\u00edtulos:\nCap\u00edtulo VII. Otras variables \tM\u00f3dulo de ciencia, tecnolog\u00eda e innovaci\u00f3n (segundo semestre 2019) \t\nPrincipales componentes:\nProcesos de las actividades agr\u00edcolas en los que se introducen cambios o mejoras \t\nProcesos de las actividades pecuarias en los que se introducen cambios o mejoras \t\nParticipantes en la implementaci\u00f3n de los cambios o mejoras en los productos, procesos productivos, organizaci\u00f3n o comercializaci\u00f3n en la unidad productiva \t\nRazones que incidieron en la introducci\u00f3n de cambios o mejoras en los productos, procesos productivos, organizaci\u00f3n o comercializaci\u00f3n en la unidad productiva \t\nFuentes de recursos financieros utilizados para introducir cambios o mejoras en los procesos productivos, productos, organizaci\u00f3n o actividades de comercializaci\u00f3n en la unidad productiva \t\nObst\u00e1culos que dificultaron o impidieron introducir cambios o mejoras en los procesos productivos, productos, organizaci\u00f3n o comercializaci\u00f3n en la unidad productiva \t\nAsistencia t\u00e9cnica por parte de entidades \t\n\n\nPara la ejecuci\u00f3n de la ENA se cuenta con un formulario electr\u00f3nico para ser diligenciado en el Dispositivo M\u00f3vil de Captura (DMC), incluyendo los controles para validaci\u00f3n y consistencia de los datos recolectados. Adicionalmente, se entrega un formulario en papel con la misma estructura y preguntas con el fin de contar con una herramienta de captura de informaci\u00f3n en caso de presentarse alg\u00fan imprevisto con el DMC. \n\nA continuaci\u00f3n, se describen los principales instrumentos que hacen parte de la recolecci\u00f3n de los datos y se incluyen como parte del material de entrenamiento del personal: \n\n- Manual operativo: determina y describe los lineamientos de los diferentes procesos que se deben llevar a cabo para la implementaci\u00f3n, monitoreo, control y seguimiento a la ejecuci\u00f3n del operativo en campo de la ENA, con el fin de garantizar la calidad, cobertura y oportunidad en la recolecci\u00f3n de la informaci\u00f3n. \n\n- Manual de usuario: especifica los pasos a seguir en el inicio y fin de la ENA, a trav\u00e9s de los dispositivos m\u00f3viles de captura (DMC). \n\n- Manual de usuario del sistema de procesamiento: dirigido a los analistas de informaci\u00f3n de la ENA, en el cual se consolida todo el proceso de trabajo desde la instalaci\u00f3n de la aplicaci\u00f3n en el DMC hasta las labores propias del analista y todo el proceso de consolidaci\u00f3n y env\u00edo de informaci\u00f3n. \n\n- Manual diligenciamiento y del encuestador: orienta a las personas encargadas de recolectar la informaci\u00f3n, sobre el diligenciamiento del formulario, periodos de referencia, y manejo de situaciones que se pueden presentar al momento de la recolecci\u00f3n de la informaci\u00f3n, impartiendo los lineamientos necesarios para garantizar la calidad de la informaci\u00f3n recolectada. \n\n- Manual de uso de fotograf\u00eda a\u00e9rea y cartograf\u00eda topogr\u00e1fica: entrena al personal que participar\u00e1 en la recolecci\u00f3n de datos de la encuesta sobre el manejo de fotograf\u00edas a\u00e9reas y cartograf\u00eda. \n\n- Manual de supervisi\u00f3n y coordinaci\u00f3n: orienta y gu\u00eda al personal operativo y de an\u00e1lisis de informaci\u00f3n en las actividades a desarrollar, impartiendo los lineamientos t\u00e9cnicos, log\u00edsticos, preoperativos, operativos y posoperativos para el apoyo en la toma de decisiones que garanticen el control de cobertura y la calidad de la informaci\u00f3n recolectada en la ENA. \n\n- Manual de entrenamiento: describe los principales aspectos a tener en cuenta en el entrenamiento del personal del DANE central y el entrenamiento del personal operativo de campo de la ENA de tal forma que, se garantice la apropiaci\u00f3n de los conocimientos, el desarrollo de competencias y habilidades destrezas para la correcta toma de la informaci\u00f3n durante el operativo de campo de la ENA.","coll_situation":"ACTIVIDADES PREPARATORIAS  \n\nSENSIBILIZACI\u00d3N  \n\nLa sensibilizaci\u00f3n hacia el (la) productor (a) agropecuario o encuestado id\u00f3neo se realiza al inicio de la entrevista en donde se explica la metodolog\u00eda, los objetivos y el instrumento de captura de la encuesta, se cita la Ley 79 de 199327 que trata entre otros aspectos sobre la reserva estad\u00edstica y se destaca la importancia de entregar la informaci\u00f3n de forma completa y veraz. \n\n\nDe otro lado, las personas que coordinan y supervisan la ENA env\u00edan una carta a las alcald\u00edas municipales que incluye los objetivos de la encuesta, la lista del personal que compone el grupo operativo y los d\u00edas en que se pernoctar\u00e1 en dicho municipio. El objetivo de esta carta es sensibilizar a las autoridades locales y consultar sobre las condiciones de seguridad que puedan afectar el operativo en campo. \n\n\nSELECCI\u00d3N DEL PERSONAL  \n\nLos perfiles para la selecci\u00f3n del personal del operativo de campo son los siguientes: \n\n- Coordinador. \n- Supervisor. \n- Analista. \n- Encuestadores. \n\nSiguiendo los lineamientos del DANE, se realizan los estudios previos para cada perfil que interviene en el operativo de campo y se publica la convocatoria en la p\u00e1gina web del DANE. Para participar en la convocatoria los aspirantes deben inscribir su hoja de vida en el banco de hojas de vida del DANE (https:\/\/bancohv.dane.gov.co\/); las sedes del DANE tienen a su cargo revisar el cumplimiento por parte de los aspirantes de los requisitos establecidos para el perfil. Una vez se cuenta con el cupo solicitado en cada ciudad para cada perfil y se han verificado la totalidad de las hojas de vida, se matriculan los aspirantes en el aprendizaje virtual. \n\nEl proceso de entrenamiento se realiza en dos fases: \n\nEntrenamiento virtual: las personas que cumplen los requisitos m\u00ednimos que exige el proceso de inscripci\u00f3n por convocatoria entran a participar de una fase de selecci\u00f3n; donde son notificados mediante correo electr\u00f3nico, al cual llega el usuario y contrase\u00f1a de acceso a la plataforma APRENDANET (http:\/\/aprendizaje.dane.gov.co\/); dicha Plataforma E-learnig, se encuentra adecuada con espacios virtuales, dispone de materiales educativos pr\u00e1cticos y\/o te\u00f3ricos y est\u00e1 compuesta por una serie de objetos de aprendizaje utilizando instrumentos multimediales, tales como videos, secuencias de diapositivas, software de simulacro, animaciones, hipertextos, presentaciones e im\u00e1genes (entre otros) con los temas principales de la encuesta. \n\nLos conocimientos adquiridos son evaluados en la fecha y hora notificada en la misma plataforma. Posteriormente, se realiza una prueba de conocimiento virtual que tiene una ponderaci\u00f3n del 30%, para el cual los postulantes deben navegar por cada uno de los m\u00f3dulos y aprobar la prueba virtual con un puntaje m\u00ednimo que depende del rol al que se aspira y poder continuar con el entrenamiento presencial. \n\nPuntajes m\u00ednimos por rol: \n\u2022 Encuestador(a) b\u00e1sico, especializado 60 puntos. \n\u2022 Supervisor(a), analista de informaci\u00f3n 65 puntos. \n\u2022 Coordinador(a) de campo 75 puntos. \n\nMediante correo electr\u00f3nico las sedes y subsedes, notifican a los postulantes que pasaron la prueba virtual indicando la fecha, hora y lugar para el entrenamiento presencial. \n\nUna vez se surte la etapa y los tiempos seg\u00fan las fechas en el cronograma, los aspirantes posteriormente se seleccionan de acuerdo con los mejores puntajes obtenidos en la prueba virtual por cada rol en cada ciudad. Una vez seleccionados entran a participar del entrenamiento presencial. \n\nEntrenamiento presencial: el entrenamiento presencial es realizado por el personal de las diferentes \u00e1reas del DANE central (Tem\u00e1tica, Direcci\u00f3n de Geoestad\u00edstica (DIG), Log\u00edstica y Sistemas) y busca ampliar los conocimientos adquiridos en la fase virtual. Este entrenamiento finaliza con una prueba pr\u00e1ctica en DMC de ponderaci\u00f3n del 28% y luego se realiza la prueba presencial de conocimientos en la plataforma, la cual tiene una ponderaci\u00f3n del 42%; estas pruebas presenciales son realizadas bajo vigilancia. \n\nSon elegidos para contrataci\u00f3n en el rol de supervisor(a), encuestador(a) y encuestador(a) especializado(a) los puntajes m\u00e1s altos seg\u00fan la ponderaci\u00f3n de las pruebas mencionadas tanto en el entrenamiento virtual como el presencial, de acuerdo con la cantidad de personal requerido para cada ciudad. \n\nESQUEMA OPERATIVO \n\nA continuaci\u00f3n se describen las principales responsabilidades de los grupos de trabajo que hacen parte del esquema operativo: \n\nGrupo de log\u00edstica: el grupo operativo del \u00c1rea de Log\u00edstica y Producci\u00f3n de Informaci\u00f3n tiene la responsabilidad de costear el valor de la encuesta operativamente de acuerdo con la muestra suministrada por el grupo estad\u00edstico. Una vez se tiene el valor de la encuesta y la cantidad de personal requerido para intervenir en el proyecto, el grupo operativo se encarga de solicitar la publicaci\u00f3n de la convocatoria en la p\u00e1gina del DANE y elaborar los estudios previos para realizar la contrataci\u00f3n del personal en cada sede y subsede. Los aspectos relacionados con la planeaci\u00f3n del operativo de campo se detallan en el manual operativo de la investigaci\u00f3n. \n\nIniciado el trabajo de campo, el grupo operativo realiza la supervisi\u00f3n del proceso de captura de informaci\u00f3n que se realiza mediante aplicativo web dise\u00f1ado desde el DANE central. Durante y despu\u00e9s del proceso de recolecci\u00f3n de la informaci\u00f3n, el grupo operativo revisa la consistencia de la informaci\u00f3n y la cobertura, llevando a cabo las validaciones necesarias que garanticen la calidad de la informaci\u00f3n. \n\nGrupo de Sistemas: el grupo de sistemas de informaci\u00f3n t\u00e9cnica desarrolla el aplicativo en el DMC, de acuerdo con las validaciones requeridas por el grupo tem\u00e1tico. De igual forma, genera la base de datos de acuerdo a la informaci\u00f3n enviada de campo y ejecuta las validaciones a la informaci\u00f3n, las cuales deben ser aprobadas por el grupo operativo. Este grupo igualmente se encarga de generar la base de datos cada vez que las validaciones de la informaci\u00f3n son ejecutadas. \n\nGrupo Tem\u00e1tico: el grupo tem\u00e1tico se encarga de dise\u00f1ar el cuestionario, los manuales de especificaciones de consistencia y de diligenciamiento, revisa la consistencia t\u00e9cnica de la informaci\u00f3n, realiza el an\u00e1lisis de consistencia y de contexto de los resultados (contrastando con informaci\u00f3n interna y externa) y elabora los documentos de resultados y cuadros de salida para su publicaci\u00f3n.  \n\nGrupo de Dise\u00f1os Muestrales (Estad\u00edstico): el grupo estad\u00edstico dise\u00f1a y selecciona la muestra, realiza y ejecuta los programas para detectar las inconsistencias t\u00e9cnicas en la base de datos y genera los cuadros de salida de los resultados obtenidos. \n\nGrupo del Marco Geoestad\u00edstico Nacional (Direcci\u00f3n de Geoestad\u00edstica): realiza los procesos de actualizaci\u00f3n del marco Maestro Rural y Agropecuario, para cada aplicaci\u00f3n de la ENA lo entrega al grupo estad\u00edstico para realizar el mantenimiento de la muestra. El grupo de marco geoestad\u00edstico tambi\u00e9n produce el material cartogr\u00e1fico que se entrega para la recolecci\u00f3n en campo, de acuerdo con la muestra enviada por el grupo estad\u00edstico, explora y genera nuevos registros alfanum\u00e9ricos referentes a la encuesta, controla la georreferenciaci\u00f3n por medio del portal web y realiza las actualizaciones del material que retorna una vez se concluye la recolecci\u00f3n en campo. Se encarga de revisar el traslape entre los marcos de \u00e1reas y lista, con el fin de extraer del marco de \u00e1reas, las \u00e1reas de las unidades de explotaci\u00f3n incluidas en la muestra de lista, para garantizar el traslape cero al momento de la estimaci\u00f3n de los resultados.  \n\nGrupo del Directorio Estad\u00edstico (Direcci\u00f3n de Geoestad\u00edstica): suministra al grupo estad\u00edstico el marco de lista codificado de grandes productores agropecuarios (productores de lista) seg\u00fan los par\u00e1metros que se establecen previamente, proporciona el listado de c\u00f3digos disponibles para nuevos productores en campo, brinda apoyo en el proceso de validaci\u00f3n y verificaci\u00f3n de la informaci\u00f3n suministrada por los productores en la encuesta y lleva a cabo la actualizaci\u00f3n del Directorio del Sector Agropecuario, utilizando la informaci\u00f3n resultante de los operativos de campo y de otras fuentes externas como registros administrativos.","act_min":"Con el prop\u00f3sito de llevar un mejor control en la cobertura y garantizar la calidad y oportunidad requerida en la recolecci\u00f3n de la informaci\u00f3n, la muestra de la ENA se organiza en trece (13) m\u00f3dulos operativos por regi\u00f3n, cada m\u00f3dulo corresponde al trabajo de campo que se asigna para ser recolectado en una semana. \n\nLos m\u00f3dulos se abordan en cada regi\u00f3n utilizando el sistema de barrido hasta cubrir totalmente la muestra asignada. En la ENA del primer semestre, la muestra de cada municipio se divide aleatoriamente en dos submuestras, de tal forma que, cada submuestra se recolecta en momentos diferentes en cada municipio dando un espacio de tiempo para mirar cambios en el comportamiento de la informaci\u00f3n; para el segundo semestre se distribuye la muestra en 10 m\u00f3dulos (semanas), visitando una sola vez cada municipio y tomando todos los conglomerados de una vez. \n\nEl levantamiento de la informaci\u00f3n se realiza por entrevista directa sobre cuestionario en el Dispositivo M\u00f3vil de Captura (DMC). En casos extremos relacionados con temas de seguridad, lugares de dif\u00edcil manejo o falla de los DMC, se emplea el cuestionario impreso y posteriormente, el encuestador diligencia la informaci\u00f3n en el DMC. En caso de requerirse, si la persona que da la informaci\u00f3n no es el productor(a) y quedan datos pendientes por completar se puede emplear la llamada telef\u00f3nica al productor(a). \n\nDurante el proceso de recolecci\u00f3n, para lograr el levantamiento de la informaci\u00f3n en el tiempo programado y con la calidad esperada, se llevan a cabo las siguientes estrategias:\n \n\u2022 Realizar monitoreo y seguimiento a la cobertura de cada regi\u00f3n seg\u00fan la programaci\u00f3n por m\u00f3dulo. \n\u2022 Llevar a cabo la revisi\u00f3n y verificaci\u00f3n del estado de la base de datos, comprobando que la informaci\u00f3n recolectada sea enviada y cargada a la base de forma oportuna. \n\u2022 En caso de requerirse, tramitar las correcciones de informaci\u00f3n entre DANE central y el personal de campo. \n\u2022 Realizar la verificaci\u00f3n de las \u00e1reas de las UPA recolectadas y el \u00e1rea del conglomerado a trav\u00e9s del aplicativo m\u00f3vil desarrollado para el operativo de campo, utilizando tabletas. \n\u2022 Realizar seguimiento al \u00e1rea de las explotaciones agropecuarias a trav\u00e9s del aplicativo web de productores de lista. \n\u2022 Verificar que los conglomerados reportados se encuentren en la muestra asignada a cada regi\u00f3n. \n\u2022 Solicitar certificaciones expedidas por autoridades locales civiles y militares de los conglomerados que presenten novedad. \n\nLas coordinaciones operativas de cada territorial y los encargados de las subsedes son los responsables directos del operativo de campo en cada regi\u00f3n; en cada una de estas, los equipos est\u00e1n conformados por una persona de coordinaci\u00f3n, una de an\u00e1lisis de informaci\u00f3n, uno o m\u00e1s supervisores y tres (3) o m\u00e1s encuestadores. Para cada regi\u00f3n existen tantos grupos como el tama\u00f1o de la muestra lo requiera.","weight":"AJUSTE FACTOR DE EXPANSI\u00d3N POR CALIBRACI\u00d3N CON VARIABLE AUXILIAR \u00c1REA TOTAL DEL MARCO MUESTRAL\n\nOtro de los factores de ajuste al factor de expansi\u00f3n es realizar un proceso de calibraci\u00f3n utilizando como variable auxiliar \"el \u00e1rea total del estrato\", la cual proveniente del marco muestral. Este proceso se realiza teniendo en cuenta que el \u00e1rea de la poblaci\u00f3n objetivo es constante, pero dado que es una muestra probabil\u00edstica las estimaciones presentan peque\u00f1as variaciones debido al proceso aleatorio de la muestra. \n\nCon el fin de corregir esta fuente de variaci\u00f3n, se aplica la metodolog\u00eda de calibraci\u00f3n donde la variable auxiliar est\u00e1 altamente correlacionada con la mayor\u00eda de las variables de la encuesta. Para este fin se construy\u00f3 un ponderador de ajuste con el \u00e1rea total en el marco y la estimaci\u00f3n del \u00e1rea total en cada estrato.\n\n\nESPECIFICACIONES DE PONDERADORES\n\nPonderadores diferenciales por tipo de variable a estimar. \n\nLa ENA tiene varias unidades de an\u00e1lisis y diferentes variables (\u00e1rea cosechada, inventario, caracter\u00edsticas del productor, entre otras) las cuales tienen una relaci\u00f3n diferente con la unidad de muestreo (conglomerado y la UPA) e igualmente la UPA puede estar contenida total o parcialmente dentro del conglomerado. Para solventar estas particularidades, se establece en la metodolog\u00eda de estimaci\u00f3n de la ENA, diferentes ponderadores asociados a unas variables espec\u00edficas, de tal forma que, para cada una de la UPA se entregan: \n\n\u2022 El factor b\u00e1sico de expansi\u00f3n que se aplica a todos los elementos que est\u00e1n medidos exclusivamente dentro del conglomerado (Conglomerado cerrado). \n\u2022 El ponderador utilizado para el inventario pecuario de especies mayores (Conglomerado ponderado por \u00e1rea en pastos fuera de la UPA). \n\u2022 El ponderador del \u00e1rea de la unidad de producci\u00f3n agropecuaria aplicado a las estimaciones de las caracter\u00edsticas asociadas al productor (Conglomerado ponderado por \u00e1rea total de la UPA). \n\u2022 Los ponderadores de ajuste para la estimaci\u00f3n asistida por modelos (Ponderado asistido por modelos con informaci\u00f3n auxiliar). \n\nPara las estimaciones de todas las variables asociadas a la actividad agr\u00edcola y al uso del suelo, las estimaciones se realizan a partir de la informaci\u00f3n que reportan los productores de lo encontrado dentro del conglomerado. Este m\u00e9todo se denomina de conglomerado cerrado, el cual implica recabar todos los datos referentes a las UPAs del \u00e1rea ubicada dentro del conglomerado. \n\nPara las variables asociadas a la actividad pecuaria, productores y caracter\u00edsticas de la UPA, se consulta al productor(a) por todo lo que existe en la UPA est\u00e9 o no dentro del conglomerado, pero que tenga continuidad geogr\u00e1fica con este, y se le asigna a la UPA el valor ponderado de la variable de inter\u00e9s asociada al \u00e1rea de la UPA que se encuentra dentro del conglomerado. Este m\u00e9todo se denomina de conglomerado ponderado. \n\nLa raz\u00f3n de realizar este proceso de ponderaci\u00f3n radica en que para las UPA que tienen su \u00e1rea fuera del conglomerado, al consultar por variables asociadas al inventario pecuario de especies mayores, no se le pregunta al productor por la cantidad de animales que est\u00e1n en la parte de la UPA dentro del conglomerado, y tampoco se puede expandir con el total reportado en la UPA ya que una parte de este inventario tuvo probabilidad de selecci\u00f3n en otro u otros conglomerados, por lo cual se tendr\u00eda sesgo en la estimaci\u00f3n al no corregir esta doble probabilidad. Por ello, se pondera el inventario de animales por el \u00e1rea de la UPA que tiene en pastos dentro y fuera del conglomerado. Este ponderador para el inventario se ha venido manejando siempre en las estimaciones de la ENA. \n\nRespecto a los procesos para estimar par\u00e1metros diferentes a aquellos asociados al \u00e1rea de las unidades de producci\u00f3n agropecuaria y el inventario pecuario como son, las caracter\u00edsticas del productor, maquinaria y otras variables asociadas a la UPA, fue necesario determinar un ponderador especial, ya que sucede lo mismo que con el de inventario. El \u00e1rea de la UPA que est\u00e1 fuera del conglomerado tuvo probabilidad de selecci\u00f3n en otros conglomerados, para este caso como son caracter\u00edsticas asociadas a toda la UPA el ponderado no se realiza por el \u00e1rea en pastos, sino por el \u00e1rea total de la UPA dentro y fuera del conglomerado. \n\nFinalmente, dentro de los procesos de mejora de la ENA y con el fin de evitar los problemas generados por la duplicidad de informaci\u00f3n, en la que diferentes operaciones estad\u00edsticas reportan datos diferentes para un mismo indicador, se estableci\u00f3 una metodolog\u00eda de estimaci\u00f3n asistida por modelos (Ver Anexo 6). En la cual para algunos productos en los que se tiene informaci\u00f3n de operaciones estad\u00edsticas m\u00e1s espec\u00edficas ya sea por muestreo como el caso de la Encuesta Nacional de Arroz Mecanizado (ENAM), que se realiza en convenio FEDEARROZ - DANE o por registros administrativos de algunos gremios, se realizan comparaciones entre los resultados de la ENA por producto y estrato y si se detecta alg\u00fan subestimaci\u00f3n o sobrestimaci\u00f3n, se aplica un proceso adicional. \n\nPor ejemplo, en la Encuesta Nacional de Arroz Mecanizado (ENAM), se publican oficialmente datos semestrales de \u00e1rea y rendimiento de arroz con un nivel de oportunidad muy alto, ya que los resultados se publican 40 d\u00edas despu\u00e9s de terminado el periodo de referencia y con un nivel de precisi\u00f3n mayor que la ENA, encontrando coeficientes de variaci\u00f3n menores del 2% por ser una encuesta especializada para un solo cultivo. En este caso y dada la calidad de la informaci\u00f3n de la ENAM a los resultados de la ENA para este cultivo, se les realiza un proceso de estimaci\u00f3n asistida por modelos, donde se calibran los resultados de la ENA con los reportados por la ENAM para no contar con dos datos diferentes para un mismo par\u00e1metro. \n\nDe igual forma a partir del an\u00e1lisis de contexto y el aprovechamiento de registros administrativos, se detectan en algunos casos problemas de subestimaci\u00f3n en resultados departamentales, dados por la baja prevalencia del indicador de algunos cultivos y se realiza una procedimiento de ajuste mediante estimaci\u00f3n asistida por modelos generando los ponderadores de ajuste que se presentan en el Anexo 6.","cleaning_operations":"DISE\u00d1O DEL PROCESAMIENTO\n\nCONSOLIDACI\u00d3N DE ARCHIVO DE DATOS \n\nRecibidos los archivos, la informaci\u00f3n es descargada del buz\u00f3n FTP y almacenada en una estructura jer\u00e1rquica por fecha y regi\u00f3n para proceder a desencriptar los datos. Una vez se seleccionan los archivos que se deben cargar en la base de datos, se realiza el proceso de carga utilizando el aplicativo web desarrollado para el proceso de cargue a la Base de datos. \n\nCODIFICACI\u00d3N\n\nSemanalmente se comparte la base de datos con el grupo de muestras y el grupo tem\u00e1tico, para realizar la validaci\u00f3n de inconsistencias de la informaci\u00f3n recolectada en campo. El equipo tem\u00e1tico tiene acceso al aplicativo web de control de cobertura e inconsistencias, en el cual por medio del m\u00f3dulo de solicitudes puede realizar el ajuste y codificaci\u00f3n de las variables sobre la base de datos, teniendo en cuenta las opciones disponibles en las tablas par\u00e1metro entregadas al grupo de sistemas. \n\nDICCIONARIO DE DATOS \n\nEl diccionario de datos contiene una forma de entender la informaci\u00f3n almacenada en la base de datos. En este caso, la ENA cuenta con una descripci\u00f3n de cada una de las variables que conforma las tablas, as\u00ed como, la longitud m\u00e1xima permitida, el tipo de dato de cada variable y los valores permitidos en las variables que se cargan de acuerdo con un dominio predefinido. La ENA 2019 cuenta con dos diccionarios de datos correspondientes a la primera y segunda aplicaci\u00f3n de la encuesta (Ver Anexos 7 y 8). \n\nREVISI\u00d3N Y VALIDACI\u00d3N\n\nDurante el proceso de recolecci\u00f3n de informaci\u00f3n los DMC realizan un primer control de calidad de la informaci\u00f3n, siguiendo las reglas establecidas en el manual de especificaci\u00f3n de consistencia; posteriormente, teniendo en cuenta la informaci\u00f3n de contexto, se identifican inconsistencias adicionales que son exportadas a tablas en Excel para su an\u00e1lisis por parte del grupo tem\u00e1tico y log\u00edstico. Entre las herramientas utilizadas para verificar la calidad y consistencia de la informaci\u00f3n recolectada en campo se tienen las siguientes: \n\nCobertura de conglomerados: se obtiene de cruzar los conglomerados que hacen parte de la muestra con los conglomerados terminados en campo. \n\nInforme de cobertura en campo versus sistemas: se obtiene de cruzar la informaci\u00f3n que las sedes y subsedes env\u00edan al DANE central en los res\u00famenes de cobertura, contra la informaci\u00f3n que es transmitida al \u00e1rea de sistemas. \n\nErrores e Inconsistencias: se obtiene de la realizaci\u00f3n de diversas pruebas y validaciones tem\u00e1ticas que ayudan a constatar que la informaci\u00f3n recolectada en campo y los c\u00e1lculos realizados sean coherentes. Con estas validaciones se verifican los datos que se salen de los est\u00e1ndares establecidos, tales como rendimientos altos o bajos, capacidad de carga animal alta o baja, cultivos transitorios presentes sin pasados, lotes sin cultivos, entre otros. \n\nEntre las herramientas tecnol\u00f3gicas utilizadas por el grupo de trabajo ENA para el an\u00e1lisis y validaci\u00f3n de la consistencia de la informaci\u00f3n se tienen: tablas, gr\u00e1ficos comparativos o gr\u00e1ficos con informaci\u00f3n hist\u00f3rica en Excel, as\u00ed como, el aplicativo de cargue, validaci\u00f3n y control de cobertura. \n\nDISE\u00d1O DE INSTRUMENTOS DE EDICI\u00d3N (VALIDACI\u00d3N Y CONSISTENCIA) E IMPUTACI\u00d3N DE DATOS\n \nLa ENA cuenta con el manual de especificaci\u00f3n de consistencia que describen las caracter\u00edsticas y condiciones que deben cumplir cada una de las variables que presenta la encuesta y las reglas para la validaci\u00f3n de la informaci\u00f3n recolectada en campo. \n\nAdicionalmente, luego del proceso de recolecci\u00f3n, se realiza una revisi\u00f3n de la consistencia de la informaci\u00f3n y en los casos en que se detectan valores at\u00edpicos y posibles errores en las respuestas, se hace una verificaci\u00f3n directamente con el productor(a) y a partir de esta, se procede a la correcci\u00f3n en la base, si es necesario. \n\nEn los casos en los que no es posible contactar al productor, el componente tem\u00e1tico a partir de su conocimiento especializado, genera reglas l\u00f3gicas de edici\u00f3n e imputaci\u00f3n de la informaci\u00f3n que fueron descritas en detalle en el numeral 2.1.9. \n\nEl manejo de la no respuesta total como se mencion\u00f3 anteriormente, est\u00e1 dirigido a la correcci\u00f3n del factor de expansi\u00f3n, y los vac\u00edos de informaci\u00f3n son verificados a partir del flujo del aplicativo de recolecci\u00f3n de la encuesta. \n\nDISE\u00d1O PARA LA GENERACI\u00d3N DE CUADROS DE RESULTADOS\n\nPara generaci\u00f3n de los cuadros de resultados se tiene en cuenta los dise\u00f1os entregados por el componente tem\u00e1tico que se ajustan con respecto a la informaci\u00f3n hist\u00f3rica, luego se elaboran programas en formato SAS de acuerdo con la metodolog\u00eda estad\u00edstica de estimaci\u00f3n a partir del dise\u00f1o muestral, dependiendo de su desagregaci\u00f3n geogr\u00e1fica o tem\u00e1tica, incluyendo la estimaci\u00f3n y sus correspondientes medidas de precisi\u00f3n. \n\nLos requerimientos funcionales para el desarrollo de las rutinas o los programas que generen los cuadros de salida de la encuesta est\u00e1n descritos en el manual de procesamiento de la encuesta. \n\n\nDISE\u00d1O DE LA DIFUSI\u00d3N \n\nDISE\u00d1O DE LOS SISTEMAS DE SALIDA\n\nSiguiendo los formatos de calidad de la entidad se adelanta la elaboraci\u00f3n del bolet\u00edn, los anexos y la presentaci\u00f3n de los resultados de la encuesta. Estos productos cuentan con varios niveles de revisi\u00f3n y aprobaci\u00f3n, siguiendo lo establecido en el procedimiento difusi\u00f3n de resultados de operaciones estad\u00edsticas en portal web DANE y seg\u00fan lo establecido en la Resoluci\u00f3n 3121 de 2018. \n\nADMINISTRACI\u00d3N DEL REPOSITORIO DE DATOS\n\nLa encuesta cuenta con un repositorio de datos que es un dep\u00f3sito o archivo centralizado donde se almacena y se mantiene informaci\u00f3n digital de la ENA siendo un servidor de ORACLE de acceso protegido con el fin de garantizar la seguridad de la informaci\u00f3n. Este repositorio dispone de un sistema de respaldo y mantenimiento preventivo y correctivo que permite la recuperaci\u00f3n de la informaci\u00f3n en caso de ser necesaria. \n\nLos microdatos de la encuesta son anonimizados siguiendo lo establecido en el manual de anonimizaci\u00f3n de la base de datos de la ENA y dispuestos en el Archivo Nacional de Datos (ANDA) en el siguiente enlace: http:\/\/microdatos.dane.gov.co\/index.php\/catalog\/MICRODATOS\/about_collection\/44. \n\nPRODUCTOS E INSTRUMENTOS DE DIFUSI\u00d3N  \n\nLos entregables de la investigaci\u00f3n son el bolet\u00edn, los anexos y la presentaci\u00f3n que se encuentran publicados en la p\u00e1gina web del DANE en el siguiente enlace: https:\/\/www.dane.gov.co\/index.php\/estadisticas-por-tema\/agropecuario\/encuesta-nacional-agropecuaria-ena. \n\nEn la p\u00e1gina web del DANE se public\u00f3 para la ENA 2019: un bolet\u00edn, una presentaci\u00f3n y 23 anexos en medio magn\u00e9tico asociados al m\u00f3dulo de energ\u00eda, al m\u00f3dulo de ciencia tecnolog\u00eda e innovaci\u00f3n y al m\u00f3dulo central en las tem\u00e1ticas de cultivos e inventario pecuario y la caracterizaci\u00f3n de las UPA y del productor(a). De forma conjunta con los entregables de la ENA 2019, se publicaron los resultados de la ENA 2018 incluyendo el bolet\u00edn, la presentaci\u00f3n y un anexo en medio magn\u00e9tico, correspondiente al componente de cultivos e inventario pecuario. \n\nENTREGA DE PRODUCTOS\n \nLa entrega de productos se realiza en la p\u00e1gina web de DANE (bolet\u00edn, anexos y presentaci\u00f3n) de acuerdo con el calendario establecido y en el Archivo Nacional de Datos (ANDA) se disponen los microdatos anonimizados. \n\nDe otro lado, se generaron cuadros de salida provisionales que pueden consultarse en el siguiente enlace: https:\/\/www.dane.gov.co\/index.php\/estadisticas-por-tema\/agropecuario\/encuesta-nacional-agropecuaria-ena\n\nAdicionalmente, la ENA cuenta con un geovisor que presenta los resultados de manera espacial y el DANE realiza un comit\u00e9 externo con los usuarios de la informaci\u00f3n en el cual se socializan los resultados de la encuesta, se aclaran inquietudes y reciben comentarios, observaciones y sugerencias para el desarrollo de la pr\u00f3xima publicaci\u00f3n. \n\nEl geovisor de los resultados de la ENA se puede consultar en el siguiente enlace: https:\/\/geoportal.dane.gov.co\/geovisores\/territorio\/resultados-ena\/?lt=4.456007353293281&lg=-73.2781601239999&z=5. \n\nEl bolet\u00edn y los anexos cuentan con una ficha metodol\u00f3gica que facilitan y orientan la lectura, interpretaci\u00f3n y uso de la informaci\u00f3n. As\u00ed mismo, los anexos cuentan con notas aclaratorias para entregar al usuario medidas de calidad de las estimaciones y facilitar el an\u00e1lisis y consulta de la informaci\u00f3n. \n\nESTRATEGIA DE SERVICIO\n \nLa orientaci\u00f3n y soporte a los usuarios en caso de dudas e inquietudes se adelanta en el comit\u00e9 externo antes descrito o mediante los canales de atenci\u00f3n al ciudadano implementados por la entidad (atenci\u00f3n presencial, atenci\u00f3n telef\u00f3nica, atenci\u00f3n virtual o atenci\u00f3n por correspondencia)33. Las consultas a realizar mediante correo electr\u00f3nico pueden dirigirse al correo: contacto@dane.gov.co. \n\nANONIMIZACI\u00d3N DE MICRODATOS\n \nVARIABLES QUE SE EXCLUYEN DE LA BASE DE DATOS\n\nCon el fin de disponer a los diferentes usuarios de la ENA los microdatos de la encuesta, el DANE ha desarrollado una serie de metodolog\u00edas para realizar los procesos de anonimizaci\u00f3n de las bases de datos, que garantizan que se preserve la reserva estad\u00edstica de las fuentes y que no hagan posible deducir de ellos informaci\u00f3n alguna de car\u00e1cter individual. \n\nLa metodolog\u00eda de anonimizaci\u00f3n aplicada a la base de datos de la ENA contempla varios procesos que se describen a continuaci\u00f3n. \n\nInicialmente se elimina de la base que se dispondr\u00e1 al p\u00fablico, varios tipos de variables, entre ellas: las variables de identificaci\u00f3n del conglomerado, la UPA, de los productores o de quien suministre la informaci\u00f3n, cuando no lo hace el productor directamente (administradores, familiares, gerentes, etc.). Esto incluye datos de coordenadas geogr\u00e1ficas, c\u00f3digos catastrales, nombres, n\u00fameros de identificaci\u00f3n, direcciones, n\u00fameros de tel\u00e9fono, etc. \n\nDe igual forma se eliminan variables operativas como las fechas del d\u00eda de la entrevista, de cargue, de env\u00edo, nombres y c\u00f3digos del personal de recolecci\u00f3n, encuestados, supervisor, analista, regi\u00f3n, etc. \n\nOtras variables que se eliminan son el nombre y c\u00f3digo del municipio, debido a que, hay caracter\u00edsticas de los productores que con un cruce de varias variables se pueden identificar, especialmente cuando son cultivos poco comunes. \n\nAdicionalmente, el tama\u00f1o de la muestra de la ENA en cada municipio es peque\u00f1o, por lo cual las inferencias que se realicen a nivel de municipio no son confiables. Al eliminar el nombre y c\u00f3digo del municipio de la base de datos garantizamos que los usuarios no generen informaci\u00f3n que pueda conducir a resultados equivocados, debido a que, se generan con muy pocas fuentes de informaci\u00f3n. \n\nVARIABLES RECODIFICADAS\n\nDado que, la base de datos de la ENA est\u00e1 conformada por varias tablas dependiendo de la unidad a trabajar, conglomerado, UPA, lote, maquinaria o tipo de cultivo, el cual dependiendo si son cultivos transitorios, permanentes, frutales dispersos o pastos, tendr\u00e1 asociadas diferentes variables, se debe tener un cuidado especial con las variables \"LLAVE\" que permiten relacionar las diferentes tablas. \n\nEn la base original, la llave que permite encadenar las diferentes tablas, se construye a partir de la identificaci\u00f3n del conglomerado, el cual a su vez esta codificado seg\u00fan el c\u00f3digo del departamento, el municipio y un consecutivo al interior de cada municipio. \n\nLa llave que conecta la UPA es la del conglomerado a la cual pertenece, m\u00e1s un consecutivo de UPA al interior del conglomerado y al del lote, un consecutivo al interior de cada UPA. \n\nDebido a que el c\u00f3digo del municipio se elimina de la base de datos, todas estas llaves, la de conglomerado, UPA y lote, se deben recodificar, pero con la misma l\u00f3gica de encadenamiento de un lote al interior de la UPA, y la UPA al interior del conglomerado. \n\nLa metodolog\u00eda consiste en transformar la variable anidada que act\u00faa como llave para las diferentes tablas, conglomerado, UPA, lote, por otras que desempe\u00f1en la misma funci\u00f3n pero que no permitan identificar el conglomerado en mapas al cruzarlo con informaci\u00f3n de otras fuentes. Esta transformaci\u00f3n se realiza utilizando algoritmos para generar c\u00f3digos consecutivos alfanum\u00e9ricos ordenados aleatoriamente. La oficina de sistemas conserva una correlativa entre las variables recodificadas y las originales. \n\nPor comparabilidad con a\u00f1os anteriores se presentan variables similares, por ejemplo, para los a\u00f1os 2010 - 2016 el conglomerado es el s\u00edmil del segmento y la UPA del PSM. Las llaves principales y las variables de c\u00f3digo de UPM, segmento, PSM, conglomerado y UPA se deben recodificar, de tal forma que, al cruzar la base de datos con otras bases de informaci\u00f3n no sea posible identificar al productor agropecuario. Esta recodificaci\u00f3n se realiza en todas las tablas para permitir el respectivo cruce entre estas. \n\nVARIABLES CONTINUAS CATEGORIZADAS \n\nAdicionalmente en la encuesta se adelanta una categorizaci\u00f3n de las siguientes variables: \n\n\u2022 \u00c1rea total de la Unidad de Producci\u00f3n Agropecuaria. \n\u2022 Cantidad de cabezas de ganado total, machos y hembras, as\u00ed como, las variables de grupos de edad del ganado y cualquier variable asociada al n\u00famero de cabezas de ganado, con la cual se pueda calcular la cantidad total de ganado. \n\u2022 Cantidad de otras especies, total de machos y hembras, as\u00ed como, sus variables desagregadas machos reproductores, hembras pre\u00f1adas y la cantidad de total por destino. \n\nCon el fin de permitir el an\u00e1lisis por tama\u00f1o de la UPA, salvaguardando la reserva estad\u00edstica, se realiza un proceso de transformaci\u00f3n de estas variables de dos maneras diferentes. \n\nLas variables \u00e1rea total de la UPA, se transforman de variable continua a variable categ\u00f3rica. Se utiliza la metodolog\u00eda de estimaci\u00f3n de \"conglomerado ponderado\", que toma la proporci\u00f3n del ganado de acuerdo con la proporci\u00f3n del \u00e1rea en pastos que este dentro de la UPA para las variables cantidad de cabezas de ganado total, machos y hembras, as\u00ed como, las variables de grupos de edad del ganado y cualquier variable asociada al n\u00famero de cabezas de ganado en la UPA. \n\nDe esta forma en la base de datos anonimizada, todas las variables que reportan cantidad de cabezas de ganado, se recalculan de acuerdo a la proporci\u00f3n que les corresponda dentro de la UPA. La ponderaci\u00f3n en este caso consiste en multiplicar cada variable por el ponderador de pasto dentro de la UPA, el cual es la que finalmente se utiliza en el proceso de estimaci\u00f3n. Tambi\u00e9n se recodifica la variable total de cabezas, para efectos de permitir el an\u00e1lisis de informaci\u00f3n por esta variable. \n\nPara las variables de cantidad de otras especies totales, machos y hembras, as\u00ed como, sus variables desagregadas machos reproductores, hembras pre\u00f1adas y la cantidad de total por destino en las categor\u00edas equina, mular, asnal y bufalino, se remplazan por nuevas variables donde se muestren la cantidad de animales de la especie que le corresponden a la UPA ponderada, en este caso, se deben multiplicar por el ponderador de pasto dentro de la UPA. \n\nPara las variables cantidad de maquinaria agr\u00edcola y pecuaria del m\u00f3dulo de energ\u00eda se categorizaron para evitar la identificaci\u00f3n de los productores de lista. \n\nLa encuesta cuenta con el manual de anonimizaci\u00f3n de la base de datos de la ENA que describe con mayor detalle las actividades a desarrollar en el proceso de anonimizaci\u00f3n y permite que la Oficina de Sistemas genere las bases de datos anonimizadas y las entregue para su verificaci\u00f3n y disposici\u00f3n al p\u00fablico en general. \n\nVERIFICACI\u00d3N DE LA ANONIMIZACI\u00d3N DE MICRODATOS\n\nLos microdatos anonimizados son remitidos a la coordinaci\u00f3n del componente tem\u00e1tico y estad\u00edstico con el fin de verificar que se respete la reserva estad\u00edstica y autorizar la entrega de la informaci\u00f3n como se indica en el manual de anonimizaci\u00f3n de los microdatos de la ENA 2019. \n\n\nDISE\u00d1O DE LA EVALUACI\u00d3N DE LAS FASES DEL PROCESO \n\nLa evaluaci\u00f3n de la operaci\u00f3n estad\u00edstica se realiza de manera continua para cada aplicaci\u00f3n, durante el desarrollo de las reuniones con los grupos de trabajo de la encuesta y teniendo en cuenta la informaci\u00f3n suministrada en las actividades de seguimiento y control. \n\nA partir de las evaluaciones se identifican propuestas mejora a ser implementadas en las versiones futuras de la operaci\u00f3n estad\u00edstica que se encuentran recopiladas en las actas de las reuniones de los grupos de trabajo. \n\nEntre los mecanismos de control de calidad de la encuesta, los grupos de trabajo adelantan actividades permanentes de monitoreo, seguimiento y evaluaci\u00f3n en cada una de las fases del proceso estad\u00edstico como se describe a continuaci\u00f3n: \n\nDetecci\u00f3n y an\u00e1lisis de requerimientos: el seguimiento lo realiza el personal de DANE central mediante la plataforma Orfeo de la entidad en la cual se verifica la respuesta a los requerimientos realizados por los actores externos mediante oficios. Igualmente como parte del seguimiento, se utiliza la matriz para la identificaci\u00f3n de necesidades de informaci\u00f3n estad\u00edstica para la caracterizaci\u00f3n de grupos de inter\u00e9s del DANE. \n\nDise\u00f1o y construcci\u00f3n: durante las fases de dise\u00f1o y construcci\u00f3n, el personal de DANE central realiza pruebas de escritorio que permiten verificar el adecuado funcionamiento del aplicativo de captura y la aplicaci\u00f3n de las reglas de validaci\u00f3n y consistencia. \n\nRecolecci\u00f3n o acopio: el operativo de campo cuenta con un seguimiento en dos niveles. El seguimiento adelantado por el DANE central y el realizado por el grupo operativo en las territoriales. Los supervisores realizan seguimiento al operativo y al reporte de informaci\u00f3n y se cuenta con el aplicativo de seguimiento de georreferenciaci\u00f3n en operativo, el aplicativo Web de seguimiento al desarrollo de la ENA y los formatos utilizados para el seguimiento y control a las actividades realizadas en el operativo como se describi\u00f3 en detalle en el cap\u00edtulo de dise\u00f1o de recolecci\u00f3n. \n\nProcesamiento y an\u00e1lisis: el seguimiento lo realiza el personal de DANE central, mediante la revisi\u00f3n permanente de la consistencia de la informaci\u00f3n. Las actividades desarrolladas en este componente se encuentran descritas en el procedimiento de an\u00e1lisis de contexto y consistencia de la informaci\u00f3n. \n\nDifusi\u00f3n: los comit\u00e9s externos e internos son organizados por el personal de DANE central y se constituyen en la estrategia utilizada para el seguimiento a la difusi\u00f3n. En dichos comit\u00e9s los participantes revisan y hacen aportes a los resultados de la encuesta. \n\nMONITOREO Y SEGUIMIENTO  \n\nEl operativo de campo cuenta con un seguimiento en dos niveles. El seguimiento adelantado por el DANE central y el realizado por el grupo operativo en las territoriales con el fin de realizar el manejo de las novedades operativas y garantizar la calidad de la informaci\u00f3n. \n\nEl DANE central realiza seguimiento a la recolecci\u00f3n de informaci\u00f3n y a la cobertura seg\u00fan lo indicado en el procedimiento de seguimiento y control a la toma de informaci\u00f3n y a la cobertura. Igualmente, identifica las inconsistencias que son remitidas a las territoriales para revisi\u00f3n y ajuste de los datos cuando se requiera. Como medida de control los grupos del DANE central con apoyo del Call Center del Directorio Estad\u00edstico realizan llamadas a los productores con el fin de verificar y validar la informaci\u00f3n. \n\nLos supervisores por su parte realizan seguimiento al operativo y al reporte de informaci\u00f3n. Los formatos utilizados para el seguimiento y control a las actividades realizadas en el operativo son los siguientes: \n\n- Formato E02 (Ubicaci\u00f3n en el Conglomerado): permite describir la forma de acceso al conglomerado, incluyendo los sitios que sirven de referencia (escuelas, r\u00edos, iglesias, entre otros) para la ubicaci\u00f3n en la zona. \n\n- Formato E03 (Control de aprovechamiento de la tierra y n\u00famero de lotes): permite identificar el aprovechamiento y uso del suelo el d\u00eda de la entrevista, \u00e1rea de los lotes, \u00e1rea de las UPA y sumatoria de todas las UPAs del conglomerado. \n\n- Cuestionarios ENA 2019 (DMC - impreso): el encuestador es quien diligencia los cuestionarios, creando una encuesta por cada UPA visitada. \n\n- Formato S01 (Control de Conglomerados Terminados): busca garantizar la cobertura, control del operativo y cantidad de informaci\u00f3n recolectada de cada conglomerado realizado por su grupo de trabajo. \n\n- Formato S02 (Control de Entrega de Informaci\u00f3n): tiene por objetivo garantizar la cobertura, control del operativo, la cantidad de encuestas (UPAs) recolectadas, enviadas y entregadas por parte del (la) supervisor (a) al analista de informaci\u00f3n de cada conglomerado realizado por el grupo de encuestadores. \n\n- Formato CS-01 (Entrega de Materiales): el formato permite llevar un control sobre los materiales y equipos a utilizar en el operativo de la ENA. \n\nDe otro lado la ENA, cuenta con el aplicativo de seguimiento de georreferenciaci\u00f3n en operativo que permite visualizar r\u00e1pidamente, el trabajo de los encuestadores respecto a la georreferenciaci\u00f3n de las Unidades Productivas Agropecuarias que se encuentran dentro de la unidad de medida de mapeo de la muestra que es el conglomerado. \n\nEl aplicativo Web de seguimiento al desarrollo de la Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA), utiliza los servicios disponibles de Google Maps y las im\u00e1genes (tiles) dispuestos por la operaci\u00f3n estad\u00edstica; as\u00ed como la informaci\u00f3n en tiempo real del trabajo de campo de los encuestadores, para la optimizaci\u00f3n de los recursos y el mejoramiento de la calidad del dato tomado en campo. \n\nEl aplicativo web contiene las siguientes funcionalidades generales: \n\n- Consulta por entidad territorial \n- B\u00fasqueda \n- Medici\u00f3n de distancias y \u00e1reas (generales) \n- Descarga de puntos georreferenciados \n\nEl aplicativo permite generar reportes y alertas de los puntos de posicionamiento del encuestador que no se encuentran dentro del pol\u00edgono con un rango de aceptaci\u00f3n de 100 metros. Estos reportes se env\u00edan al grupo de log\u00edstica quien se contacta con las territoriales y coordinadores para dar aviso y corregir las encuestas que no coinciden geogr\u00e1ficamente. \n\nDe otro lado, el aplicativo web de control de cobertura y seguimiento al operativo, permite a los distintos usuarios acceder a reportes de tipo operativo para poder realizar una validaci\u00f3n y seguimiento de la informaci\u00f3n recolectada en campo durante el operativo de la encuesta y as\u00ed tomar las mejores decisiones en el avance de este. \n\nNORMAS, ESPECIFICACIONES O REGLAS DE EDICI\u00d3N E IMPUTACI\u00d3N \n \nLa ENA 2019 cuenta con los manuales de especificaciones de consistencia del primer y segundo semestre de 2019 que describen las caracter\u00edsticas y condiciones que deben cumplir cada una de las variables que presenta la encuesta y las reglas para la validaci\u00f3n de la informaci\u00f3n recolectada en campo. \n\nPartiendo de las reglas de validaci\u00f3n y consistencia y los cuestionarios antes descritos, el grupo de sistemas elabor\u00f3 los aplicativos de captura de la informaci\u00f3n para el primer y segundo semestre que posteriormente, fueron revisados mediante pruebas de escritorio que realizan el grupo tem\u00e1tico y log\u00edstico de la investigaci\u00f3n. \n\nDe otro lado, tradicionalmente en la ENA no se realiza imputaci\u00f3n de informaci\u00f3n, dado que, el programa de captura no permite que quede informaci\u00f3n relevante sin diligenciar y cuenta con varios controles para garantizar la completitud de los datos recolectados. \n\nExisten varios puntos en el proceso de recolecci\u00f3n y validaci\u00f3n que detectan inconsistencias o falta de informaci\u00f3n, las cuales, en la medida de lo posible, se corrigen o se obtiene la informaci\u00f3n mediante otros procesos como verificaci\u00f3n telef\u00f3nica con el productor(a). \n\nSin embargo, para la ENA 2019, fue necesario realizar dos procesos de imputaci\u00f3n a saber: \n\nEl primero se realiz\u00f3 con el objetivo de unificar las muestras del primer y segundo semestre de 2019 para facilitar las estimaciones de las variables que se deben sumar en los dos semestres con el fin de obtener el total a\u00f1o y de esta forma, no tener que manejar factores de expansi\u00f3n diferenciados por semestre. \n\nEl proceso consisti\u00f3 en imputar la informaci\u00f3n de las UPA de los conglomerados que no se pudieron realizar en alg\u00fan semestre, pero si en el otro. De esta forma para el primer semestre de 2019 se imputaron 221 UPA y para el segundo 176 UPA. \n\nEl proceso de imputaci\u00f3n se realiz\u00f3 para el cap\u00edtulo de caracterizaci\u00f3n y los cap\u00edtulos agr\u00edcola y pecuario, con base en la informaci\u00f3n reportada por la fuente en el semestre que si respondi\u00f3. Debido a este proceso de imputaci\u00f3n inicialmente se publicaron los resultados del primer semestre con car\u00e1cter provisional y posteriormente, se entregaron los resultados definitivos de primer semestre con la entrega de resultados segundo semestre y total a\u00f1o. En la secci\u00f3n 2.2.12. (Ajustes de cobertura por no respuesta), se explica con m\u00e1s detalle este proceso. \n\nPara 2019, tambi\u00e9n se realiz\u00f3 un proceso de imputaci\u00f3n para algunas variables del m\u00f3dulo de energ\u00eda, debido a que, en el programa de captura, no se oblig\u00f3 a que estos campos tuvieran respuesta, y al cruzar con otras variables se identific\u00f3 que en algunas fuentes no era consistente el reporte de variables del m\u00f3dulo de energ\u00eda con otras variables. El valor del indicador de imputaci\u00f3n para este m\u00f3dulo es de 0,56% y para las dem\u00e1s variables de la encuesta no se realiz\u00f3 imputaci\u00f3n. \n\nEstos procesos de imputaci\u00f3n para 2019 generaron un impacto positivo y permitieron que los procesos de estimaci\u00f3n de total a\u00f1o fuesen m\u00e1s sencillos, al tener la misma muestra para los dos semestres, y manejar un \u00fanico factor de expansi\u00f3n para las estimaciones de total a\u00f1o. \n\nRespecto a la imputaci\u00f3n realizada en el m\u00f3dulo de energ\u00eda con este proceso se entreg\u00f3 informaci\u00f3n m\u00e1s completa de las variables del m\u00f3dulo, asociadas al uso de energ\u00e9ticos, generando estimaciones m\u00e1s consistentes con el contexto."},"analysis_info":{"response_rate":"Una vez realizado este proceso de imputaci\u00f3n de conglomerados perdidos y unificar la muestra de los dos semestres, la cobertura efectiva de la ENA 2019 fue del 97,2% y el porcentaje de no respuesta del 2,8%. \n\nPara estos conglomerados que no se realiz\u00f3 imputaci\u00f3n, se procedi\u00f3 a realizar ajuste por no respuesta al factor b\u00e1sico de expansi\u00f3n, asumiendo que los conglomerados perdidos tienen un comportamiento similar a los que si respondieron al interior de cada estrato.","sampling_error_estimates":"M\u00c9TODOS DE AN\u00c1LISIS DE RESULTADOS\n\nUtilizando las validaciones propuestas por el equipo tem\u00e1tico se identifican inconsistencias y valores at\u00edpicos en la informaci\u00f3n recolectada en campo. Luego se generan los cuadros de salida con resultados parciales para revisi\u00f3n con informaci\u00f3n hist\u00f3rica, detectar posibles valores que afecten las estimaciones por variable y revisar si las cifras son acordes a su comportamiento hist\u00f3rico. \n\nLa generaci\u00f3n de cuadros de salida preliminares permite analizar el comportamiento de la informaci\u00f3n con respecto a los fen\u00f3menos propios de la investigaci\u00f3n, teniendo en cuenta aspectos como contenido, integridad y contexto para determinar la validez de los resultados generados.\n\nEl an\u00e1lisis de los cuadros de salida preliminares se adelanta utilizando la informaci\u00f3n hist\u00f3rica y la informaci\u00f3n de contexto, entre ella, la informaci\u00f3n de los gremios, \u00cdndice de Precios al Productor (IPP), Sistema de Informaci\u00f3n de Precios (SIPSA), reportes del Instituto de Hidrolog\u00eda, Meteorolog\u00eda y Estudios Ambientales (IDEAM), Registros de Vacunaci\u00f3n Bovina (RUV), informaci\u00f3n del Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, entre otros.\n\nEntre los an\u00e1lisis que se realizan se tienen:\n\n\u2022 Comparaci\u00f3n de los resultados con respecto a su contexto hist\u00f3rico teniendo en cuenta los coeficientes de variaci\u00f3n estimados; adicionalmente se identifican valores at\u00edpicos con las reglas de validaci\u00f3n.\n\n\u2022 Comparaci\u00f3n de los resultados con respecto a su contexto hist\u00f3rico o tem\u00e1tico y otra variable relacionada, as\u00ed mismo, con desagregaciones adicionales para las principales variables.\n\n\u2022 Verificaci\u00f3n de la consistencia hist\u00f3rica o tem\u00e1tica de varias variables al tiempo para los principales cultivos, como por ejemplo la concordancia del rendimiento con respecto a la producci\u00f3n, el \u00e1rea sembrada, cosechada y el precio en las principales centrales de abastos.\n\nLas actividades realizadas para el an\u00e1lisis de contexto y consistencia de la informaci\u00f3n se describen en mayor detalle en el procedimiento de an\u00e1lisis de contexto y consistencia de la informaci\u00f3n desarrollado en la encuesta.\n\n\nCOMIT\u00c9 DE EXPERTOS  \n\nLos resultados de la ENA son presentados en comit\u00e9s de expertos internos y externos con el fin de recibir comentarios y aportes a dichos resultados antes de su publicaci\u00f3n. La convocatoria y organizaci\u00f3n de los comit\u00e9s se realiza seg\u00fan lo indicado en la Resoluci\u00f3n 3121 de 2018 \"Por la cual se crean y reglamentan instancias del proceso de la calidad de la informaci\u00f3n estad\u00edstica y se dictan otras disposiciones\"."}},"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. Calidad de la informaci\u00f3n. Los datos y la informaci\u00f3n en general que aparecen en este portal se han introducido siguiendo estrictos procedimientos de control de calidad. No obstante, el DANE no se responsabiliza por el uso e interpretaci\u00f3n realizado por terceros.","conditions":"El acceso a los microdatos anonimizados de uso p\u00fablico es de car\u00e1cter gratuito y estar\u00e1 disponible en la p\u00e1gina Web del DANE. \n\nEl acceso a los microdatos anonimizados por licencia,cuando requiera procesamientos adicionales, podr\u00e1 tener un costo que ser\u00e1 definido mediante acto administrativo.\n\n\n\nPara m\u00e1s informaci\u00f3n acerca de la difusi\u00f3n de informaci\u00f3n estad\u00edstica, consultar:\n\n\nhttp:\/\/www.dane.gov.co\/files\/acerca\/Normatividad\/Ley79_1993.pdf\n\nhttp:\/\/www.dane.gov.co\/files\/acerca\/Normatividad\/Resolucion1503_2011.pdf"}}}}