Desafíos y Soluciones (2/2)

Desafío 3: Cómo asegurar la calidad de los datos

Es fundamental que la PNIN brinden datos confiables para fortalecer la credibilidad de la iniciativa.
No existe una solución mágica para la calidad de los datos. En todo caso, se aplica un proceso riguroso para definir si la calidad de los datos es suficiente para que se incluyan en el análisis y para permitir una interpretación confiable y coherente.
Este proceso riguroso debe responder las siguientes preguntas:

• ¿Qué mecanismos de control de calidad de los datos se han implementado para este indicador? ¿Los mecanismos contemplan múltiples aspectos de la calidad de los datos (capacitación, diseño de muestras, diferencias entre relevamientos, valores atípicos)?
• ¿Hay una sección de calidad de datos en el informe de la encuesta? ¿Qué dice? (Por ejemplo, las Encuestas nacionales de nutrición que siguen la metodología SMART deberían generar un informe de veracidad de los datos con un puntaje general).
• ¿Hay disparidades regionales en la calidad de los datos? (Por ejemplo, en una encuesta nacional, el acceso por motivos de logística o seguridad a una región puede haber sido difícil. La toma de muestras puede haber sido excelente en nueve regiones, pero pobre en una. Esta es una situación frecuente. Para una aplicación nacional puede que ello sea suficiente, pero para una aplicación regional esta situación puede ser problemática para la región en cuestión).
• ¿Los datos son coherentes con otras fuentes de información?
• ¿Se hizo una interpretación excesiva dada la calidad de los datos?

Siempre:

• ¡Haga su tarea! Nunca dé por sentada la calidad de los datos. La evaluación rigurosa de la calidad de los datos permite al usuario confiar en el análisis de los datos así como en los resultados cuando se presentan a los tomadores de decisiones, además, permite poder responder con rigor en caso de dudas sobre la calidad de los datos.
• Sea uniforme en las decisiones acerca de dejar ciertos indicadores y mantener otros. Decida en grupo sobre la base de criterios bien definidos.
• Sea conservador: ante dudas sobre la calidad de los datos, la mejor y única opción es apartar ese indicador específico del tablero.
• Sea transparente: el tablero debería proporcionar información suficiente (definición de indicador, ámbito geográfico, año, fuente de información) para permitir que cada usuario reproduzca el tablero con la misma información.

Consulte sección 3.3 para obtener orientación sobre la calidad de los datos antropométricos.