Estudio sobre Tendencias del Mercado Laboral en Asunción y el Departamento Central (ETML2024), Tendencias del Mercado Laboral

Para el procesamiento de los datos de la encuesta, se desarrollaron e implementaron múltiples sistemas y módulos para garantizar la calidad, consistencia y seguridad de la información recolectada:

Sistemas y módulos de carga:
La recolección de datos se realizó mediante el uso de tabletas utilizando el software CSPro, adaptado específicamente para facilitar la carga de información en el campo y mejorar la precisión en el registro de datos.

Sistema de carga en CSPro:
Se desarrolló un sistema de carga en CSPro que permitía a los encuestadores capturar los datos directamente en las tabletas. Este sistema estaba diseñado para optimizar la experiencia en dispositivos Android, incluyendo menús específicos para encuestadores y supervisores.

Menú para encuestadores y supervisores:
El sistema CSPro contaba con un menú para los encuestadores, facilitando el acceso rápido a los cuestionarios y permitiendo el ingreso de datos en tiempo real. Los supervisores tenían un menú adicional para revisar las entrevistas y realizar ajustes cuando fuera necesario, asegurando un control de calidad continuo.

Sistema de Transferencia de Archivos y Respaldo en la Nube:
Diariamente, los encuestadores transferían los datos recopilados al servidor central mediante un sistema de transferencia automatizado, que también incluía un módulo de respaldo en la nube para el INE. Esto garantizaba la seguridad de la información y permitía generar reportes de cobertura y consistencia.

Módulos de Verificación y Consistencias:
El sistema CSPro integraba módulos de verificación y consistencia de datos en tiempo real, que alertaban al encuestador sobre posibles errores (como datos fuera de rango o campos no completados) durante la captura. Estos controles de consistencia ayudaban a corregir errores de manera inmediata, minimizando la necesidad de validación posterior.

Se implementaron dos sistemas de consistencia: el primero verificaba los datos en el momento de la carga, alertando al encuestador de cualquier error en tiempo real (como datos fuera de rango o campos no llenados).

Posteriormente, los datos pasaban por un sistema de verificación adicional que utilizaba códigos delimitadores y reglas de validación para detectar cualquier inconsistencia no resuelta, aplicando reglas de control de IDs, sentencias de borrado o modificación y notificaciones de datos erróneos.

Una vez recibidos, los datos fueron compilados en un único archivo de salida, aplicando un proceso de doble verificación y modificado en el sistema antes de exportarlos a SPSS. En SPSS, se organizaron las bases de datos de acuerdo con las variables solicitadas, y posteriormente se enviaron al área de validación y análisis para su revisión.
Verificación y Validación de Datos:

Diariamente, la información era verificada y validada tanto a nivel micro (individual) como a nivel agregado. Para asegurar la consistencia, el área de análisis y validación aplicó una sintaxis de verificación que revisaba las consistencias mínimas, aritméticas y lógicas en cada variable del cuestionario.

Tres aspectos básicos guiaron la revisión:

1. Instrucciones generales de llenado del cuestionario.
2. Información mínima y lógica necesaria.
3. Congruencia entre las informaciones.

En caso de inconsistencias, el equipo de validación remitía la consulta al área de recolección para obtener aclaraciones. Este proceso actuaba como un primer filtro para asegurar que los datos fueran completos y coherentes.

Tabulados de Control y Validación Periódica:
De forma periódica, se generaban tabulados de control que presentaban la información estadística de cada variable, así como tabulados de resultados agregados con cruces de variables. Esto permitía revisar y validar la información en comparación con fuentes externas, asegurando la coherencia y precisión de los datos generados.
Una vez depurados los datos, se procedió a la tabulación en SPSS. Se generaron tablas de control y de resultados agregados con cruces de variables, las cuales fueron revisadas periódicamente para asegurar que los resultados fueran consistentes. Estos tabulados también se contrastaron con fuentes externas para validar la coherencia de los datos finales.

Validación y Depuración:
Posteriormente, los datos pasaron por una validación exhaustiva en SPSS, utilizando una sintaxis de validación que verificaba consistencias mínimas, aritméticas y lógicas para cada variable. Este proceso se realizó en dos etapas:

-La primera etapa estuvo a cargo del equipo de informática, que aplicó filtros iniciales para detectar inconsistencias.
-En la segunda etapa, los técnicos estadísticos realizaron una validación detallada utilizando reglas de control de IDs y sentencias de verificación, detectando y corrigiendo cualquier inconsistencia persistente.
-En caso de encontrar errores o inconsistencias, se contactaba al área de recolección para aclarar y corregir la información.