INTRODUCCIÓN
El artículo 13 de la Norma para el Aseguramiento de la Calidad de la Información Estadística y Geográfica del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (Norma) estipula que, para evaluar la calidad de la Información Estadística y Geográfica, las Unidades Administrativas, como mínimo, deberán calcular los indicadores de calidad y aplicar las metodologías de evaluación en los términos y periodicidad aprobados por el Comité. De acuerdo con el artículo 18 de la citada Norma, las Unidades Administrativas informarán al Comité los resultados de los indicadores y evaluaciones aplicados a los Procesos de Producción a su cargo, los cuales serán integrados en el Informe Anual de Resultados del Comité.
Considerando lo anterior y, para efectos de las atribuciones del Comité conforme al artículo 26 fracción IV de la Norma, se presenta la información del siguiente indicador de calidad.
1. MARCO DE REFERENCIA DEL INDICADOR
1.1 Nombre del indicador
Coeficiente de variación
1.2 Acuerdos del CoAC mediante los cuales fue aprobado el indicador:
Acuerdo CAC- 004/03/2017 en la tercera sesión del 2017 del Comité de Aseguramiento de la Calidad.
Mediante el acuerdo CAC-006/01/2018 en la primera sesión del 2018, el Comité aprobó por unanimidad de votos de sus integrantes presentes, los umbrales y especificaciones para la publicación en los tabulados de la cobertura de la variable de diseño.
1.3 Fecha de inicio para reportar el indicador:
A partir del segundo trimestre de 2018, el coeficiente de variación deberá de ser calculado y publicado en la forma estandarizada que se defina para las variables principales y dominios de estudio de todos los procesos de producción con muestreo probabilístico.
1.4 Principio de la Política de Calidad Institucional que mide el indicador:
Veracidad (precisión y confiabilidad)
1.5 Uso previsto del indicador:
El coeficiente de variación es un indicador de uso combinado, internamente se utiliza por los responsables de procesos de producción para analizar la calidad de la estimación. Externamente, para facilitar a los usuarios la interpretación de la precisión estadística de las estimaciones y su confiabilidad.
1.6 Procesos estadísticos para los cuales no aplica el cálculo de este indicador:
• Encuesta de Origen Destino de la Ciudad de México y la Zona Metropolitana del Valle de México (EOD).
• Encuesta Nacional sobre Renta de Vivienda y Servicio Doméstico (ENREVID).
• Encuesta Nacional de Vivienda (ENVI).
• Encuesta Nacional sobre Discriminación (ENADIS).
• Encuesta Nacional sobre Renta de Vivienda y Servicio Doméstico (ENREVID).
• Encuesta Nacional de Vivienda (ENVI).
• Encuesta Nacional sobre Discriminación (ENADIS).
1.7 Fuentes de la metodología y/o estándares utilizados en el cálculo del indicador:
• Técnicas de Muestreo, 1991. Cochran William.
• Muestreo de encuestas, 1972. Kish Leslie.
• Model Assisted Survey Sampling, 2003. Carl‐Erik Särndal et al.
• Muestreo de encuestas, 1972. Kish Leslie.
• Model Assisted Survey Sampling, 2003. Carl‐Erik Särndal et al.
1.8 Persona(s) participante(s) en la integración de la ficha del indicador:
Unidad Administrativa o Grupo de trabajo.- Grupo de trabajo para la definición de indicadores de precisión para encuestas.
Araceli Martínez Gama, directora de Marcos y Muestreo, Dirección General de Estadísticas Económicas.
Gonzalo Pérez de la Cruz, director en la Coordinación de asesores.
José de Jesús Jiménez Martínez, subdirector de Diseño Estadístico. Dirección General de Estadísticas Económicas.
Sofia Isabel Pérez Gutiérrez, jefa del departamento de Diseño Muestral de Encuestas Continuas. Dirección General de Estadísticas Económicas.
Mario Alberto Santillana Zapata, director general adjunto de Modelos de Información Gubernamental. Dirección General de Estadísticas de Gobierno, Seguridad Pública y Justicia.
Gerardo Barragán Romero, subdirector de Diseño Estadístico e Implementación de Encuestas Nacionales de Gobierno. Dirección General de Estadísticas de Gobierno, Seguridad Pública y Justicia.
Octavio Heredia Hernández, director general adjunto de Diseño y Marcos Estadísticos. Dirección General de Estadísticas Sociodemográficas.
Jaime Mojíca Cuevas, subdirector de Diseño Muestral de Vivienda. Dirección General de Estadísticas Sociodemográficas.
Noriki Armando Ibarra Medina, jefe del departamento de Selección y Control de Muestras Regulares, Dirección General de Estadísticas Sociodemográficas.
Fabián García Montaño, subdirector de Planeación, Análisis y Seguimiento. Dirección General de Geografía y Medio Ambiente.
Hortencia Medina Uribe, subdirectora de Estadísticas Ambientales en Actividades Económicas y Hogares. Dirección General de Geografía y Medio Ambiente.
Hugo Reginaldo Correa Bayardo, jefe del departamento de Análisis y Gestión del Subsistema. Vicepresidencia de Información Demográfica y Social.
Araceli Martínez Gama, directora de Marcos y Muestreo, Dirección General de Estadísticas Económicas.
Gonzalo Pérez de la Cruz, director en la Coordinación de asesores.
José de Jesús Jiménez Martínez, subdirector de Diseño Estadístico. Dirección General de Estadísticas Económicas.
Sofia Isabel Pérez Gutiérrez, jefa del departamento de Diseño Muestral de Encuestas Continuas. Dirección General de Estadísticas Económicas.
Mario Alberto Santillana Zapata, director general adjunto de Modelos de Información Gubernamental. Dirección General de Estadísticas de Gobierno, Seguridad Pública y Justicia.
Gerardo Barragán Romero, subdirector de Diseño Estadístico e Implementación de Encuestas Nacionales de Gobierno. Dirección General de Estadísticas de Gobierno, Seguridad Pública y Justicia.
Octavio Heredia Hernández, director general adjunto de Diseño y Marcos Estadísticos. Dirección General de Estadísticas Sociodemográficas.
Jaime Mojíca Cuevas, subdirector de Diseño Muestral de Vivienda. Dirección General de Estadísticas Sociodemográficas.
Noriki Armando Ibarra Medina, jefe del departamento de Selección y Control de Muestras Regulares, Dirección General de Estadísticas Sociodemográficas.
Fabián García Montaño, subdirector de Planeación, Análisis y Seguimiento. Dirección General de Geografía y Medio Ambiente.
Hortencia Medina Uribe, subdirectora de Estadísticas Ambientales en Actividades Económicas y Hogares. Dirección General de Geografía y Medio Ambiente.
Hugo Reginaldo Correa Bayardo, jefe del departamento de Análisis y Gestión del Subsistema. Vicepresidencia de Información Demográfica y Social.
1.9 Medios de difusión:
Difusión externa: Página Web del INEGI, según proceso y apartado de evaluación estadística de la calidad de los datos en la Red Nacional de Metadatos para cada proceso de producción.
1.10 Fecha de integración de la ficha:
20/10/2017. (Con base a la entrada en vigor de la NTPPIEG, se ajustaron algunos conceptos dentro de la ficha del indicador, los cuales no alteran en ningún sentido los aspectos técnicos del mismo; Dichos ajustes se aplicaron con fecha del 17/11/2021).
2. ESPECIFICACIONES TÉCNICAS DEL INDICADOR
2.1 Ámbito de aplicación:
Encuestas probabilísticas y por muestreo mixto.
2.2 Objetivo del indicador:
Es una medida de la calidad de las estimaciones en procesos de producción con muestreo probabilístico que indica el porcentaje que representa el error estándar respecto a la estimación del parámetro.
2.3 Periodicidad:
Se calculará el indicador según la frecuencia de levantamiento de información de cada muestra.
2.4 Tiempo límite para el reporte del indicador:
El indicador se reportará a más tardar 30 días naturales a partir de la publicación de la información preliminar o definitiva de la muestra.
2.5 Periodo de referencia o ámbito de aplicación:
Periodo de levantamiento de la información de la muestra.
2.6 Definiciones o conceptos relevantes:
El coeficiente de variación de una estimación es una medida relativa de su precisión; conforme sus valores son más próximos a cero, la estimación es más precisa, y viceversa.
La estimación de la varianza estimada del estimador, 𝑉̂(𝜃̂), se puede realizar por varios métodos, incluyendo aquellos de remuestreo.
La estimación de la varianza estimada del estimador, 𝑉̂(𝜃̂), se puede realizar por varios métodos, incluyendo aquellos de remuestreo.
2.7 Fórmula de cálculo:
2.8 Parámetro de interés
Porcentaje
2.9 Fuentes de información del indicador
El estimador del parámetro de interés, 𝜃̂, se calcula con información del mismo proceso de producción para el cual se calcula el indicador.
El estimador de la varianza, 𝑉̂(𝜃̂), también se calcula con información del mismo proceso de producción para el cual se calcula el indicador. Así que el error estándar sólo requiere de la información de la muestra y de las variables usadas en el diseño muestral (factores de expansión, estratos de diseño, conglomerados, etcétera).
El estimador de la varianza, 𝑉̂(𝜃̂), también se calcula con información del mismo proceso de producción para el cual se calcula el indicador. Así que el error estándar sólo requiere de la información de la muestra y de las variables usadas en el diseño muestral (factores de expansión, estratos de diseño, conglomerados, etcétera).
2.10 Nivel de agregación
El coeficiente de variación se calcula individualmente para las variables principales generadas a partir de procesos de producción con muestreo probabilístico. Su desagregación está asociada a los dominios de estudio y cobertura sectorial para los cuales fue diseñado el proceso de producción por lo que no es posible su agregación a nivel institucional.
2.11 Observaciones y/o especificaciones técnicas
El coeficiente de variación es el cociente de la raíz cuadrada de la varianza estimada del estimador entre el estimador del parámetro de interés por cien.
Este coeficiente será considerado como el principal indicador de precisión estadística.
Para cada proceso de producción se deberán especificar las variables principales y los dominios de estudio. También, se deberá indicar cual fue la metodología usada para la estimación de la varianza del estimador. En el caso de que la estimación del parámetro de interés sea cero, se deberá indicar que así fue y que no se calculará el indicador. También se deberá tener cuidado con la interpretación del coeficiente de variación cuando el parámetro de interés es un porcentaje.
Este coeficiente será considerado como el principal indicador de precisión estadística.
Para cada proceso de producción se deberán especificar las variables principales y los dominios de estudio. También, se deberá indicar cual fue la metodología usada para la estimación de la varianza del estimador. En el caso de que la estimación del parámetro de interés sea cero, se deberá indicar que así fue y que no se calculará el indicador. También se deberá tener cuidado con la interpretación del coeficiente de variación cuando el parámetro de interés es un porcentaje.
2.12 Valores de referencia o estándar de calidad utilizado
A partir de algunas pruebas ya realizadas sobre la distribución de los coeficientes de variación y del análisis de algunas de las experiencias internacionales, se establecieron, en el acuerdo CAC-006/01/2018 los límites de aceptación que se mencionan a continuación con el propósito de proporcionar mayores elementos al usuario para la interpretación de la calidad de los datos.
Para los procesos de producción en unidades económicas (incluye unidades agropecuarias):
Para los procesos de producción en Viviendas / Hogares / Otras unidades diferentes a las económicas:
Además, a fin de facilitar la interpretación de la precisión estadística de las estimaciones, actualmente, en algunos procesos de producción con muestreo probabilístico, se utilizan colores de fondo para identificar el rango al que corresponden sus respectivos coeficientes de variación. A este procedimiento se le denomina semaforización y se aplica, en algunos procesos, a los resultados que se publican a través de tabulados.
Para asegurar la uniformidad de la tonalidad de los colores utilizados en la semaforización, se considera conveniente el uso de los mismos valores del código de colores RGB como se ejemplifica a continuación:
Para los procesos de producción en unidades económicas (incluye unidades agropecuarias):
| Nivel de Cobertura | Rango | Interpretación |
|---|---|---|
| Alta | [0%-20%] | Si el coeficiente de variación se encuentra entre el 0% y el 20%, la estimación es considerada "Alta", es decir, que tiene un alto grado de confiabilidad. |
| Media | [20%-30%] | Si el coeficiente de variación es mayor al 20% pero menor a 30%, la estimación se considera "Moderada", lo que indica que la estimación tiene un grado de confiabilidad tolerable. |
| Baja | >= 30% | Si el coeficiente de variación es mayor o igual a 30%, dicha estimación deberá ser considerada "Baja" y con reserva, en razón de su baja confiabilidad, por lo que se deberá utilizar únicamente para fines descriptivos o identificación de tendencias. El origen de esta situación puede estar asociado tanto a factores de diseño como ajenos al mismo. |
| Nivel de Cobertura | Rango | Interpretación |
|---|---|---|
| Alta | [0%-15%] | Si el coeficiente de variación se encuentra entre el 0% y el 15%, la estimación es considerada "Alta", es decir, que tiene un alto grado de confiabilidad. |
| Media | [15%-30%] | Si el coeficiente de variación es mayor al 15% pero menor a 30%, la estimación se considera "Moderada", lo que indica que la estimación tiene un grado de confiabilidad tolerable. |
| Baja | >= 30% | Si el coeficiente de variación es mayor o igual a 30%, dicha estimación deberá ser considerada "Baja" y con reserva, en razon de su baja confiabilidad, por lo que se deberá utilizar únicamente para fines descriptivos o identificación de tendencias. El origen de esta situación puede estar asociado tanto a factores de diseño como ajenos al mismo. |
Para asegurar la uniformidad de la tonalidad de los colores utilizados en la semaforización, se considera conveniente el uso de los mismos valores del código de colores RGB como se ejemplifica a continuación:
| Características de la estimación | Semaforización | Mezcla aditiva de colores | ||
|---|---|---|---|---|
| Rojo | Verde | Azul | ||
| Alta | Blanco | 255 | 255 | 255 |
| Media | Amarillo | 255 | 234 | 0 |
| Baja | Naranja | 255 | 84 | 0 |