ANEXO 2

DISEÑO RAPIDO E IMPURO DE ENCUESTAS
Un paquete estadístico
por Ronald Ng, ASTAG, Banco Mundial

En la actualidad, este paquete contiene una serie de cuatro programas diseñados para quienes no son estadísticos y realizan actividades de seguimiento y evaluación. Dos de estos programas permiten al usuario determinar el tamaño mínimo de una muestra para el análisis de parámetros claves, cuya importancia para la ejecución del proyecto ha sido precisada. Estos programas ofrecen la ventaja de que son participativos. El tamaño de la muestra se determina sobre la base de cálculos estadísticos correctos, así como sobre la base de la información de la cual disponen los usuarios para los parámetros que habrán de estudiarse. Así, los usuarios determinan el tamaño de la muestra insertando, en forma interactiva, "lo que ya conocen" respecto de la situación, lo cual les permite escoger el tamaño mínimo manejable de la muestra para comprobar sus hipótesis de trabajo. Este programa es "impuro" porque depende de la calidad de información aportada por el usuario. Si los datos son bastante confiables, la encuesta se vuelve menos "impura"; si los datos sofí incorrectos, entonces el proceso es más "impuro". No obstante, el paquete estadistíco programado es muy sofisticado en su concepción y muy bien concebido.

El programa es ideal como parte de un proceso repetitivo de seguimiento y evaluación, mediante el cual y basándose en un diagnóstico rápido anterior, los usuarios pueden desarrollar una muestra estadísticamente válida para una encuesta, con el fin de estudiar más formalmente los parámetros claves identificados durante el diagnóstico rápido. Los resultados de la encuesta más formal pueden constituir, a su vez, la base para dialogar con los beneficiarios sobre los problemas y asuntos que serán resueltos mediante la intervención efectuada por el proyecto.

Ambos programas de muestreo emplean una metodología de muestreo de conglomerados. Es lógico que se haya escogido este método de muestreo, por la sencilla razón que no es práctico viajar largos trechos a fin de identificar elementos aleatorios para el estudio, haciendo más facil hacer un muestreo de un conglomerado. Además, aunque una muestra estratificada sería la más eficiente en la mayoría de los casos, se presupone que los usuarios no disponen de la información requerida para construir una muestra apropiada para tal fin. Por lo tanto, lo lógico es seleccionar una muestra de conglomerados.

La opción "C" sirve para calcular el tamaño de la muestra a fin de medir la incidencia de un parámetro cuantitativo, tal como "las cifras de rendimiento de las cosechas" o el "ingreso familiar". La opción "D" sirve para calcular el tamaño de la muestra a fin de encuestar un parámetro proporcional, tal como "la proporción de hogares que son agricultores arrendatarios" o la proporción de agricultores que han adoptado una nueva tecnología".

Basándose en la amplitud de la variación encontrada en las observaciones preliminares respecto de un parámetro determinado, se vuelve posible que el usuario forme un juicio razonado en cuanto al número óptimo de conglomerados que deberán encuestarse.

instrucciones para la utilización de los programas de muestreo

Con el objeto de definir el tamaño de una muestra, el usuario deberá ingresar la información que ha obtenido de sus propios diagnósticos rápidos de la zona del proyecto o sobre la población en cuestión. Si hay varias variables respecto de las cuales el usuario quiere obtener información de la misma muestra, cada programa puede ejecutarse repetidamente utilizando los mismos datos del diagnóstico rápido. El objetivo puede ser el de recopilar información tanto sobre el "rendimiento de las cosechas" como "datos sobre el ingreso". Se debe ejecutar la opción C consecutivamente para cada parámetro, y el tamaño óptimo de la muestra será el mayor de las dos muestras recomendadas. Así mismo, si han de medirse dos o más proporciones, el usuario "ejecutará" la opción D para cada proporción y hará un muestreo del mayor número recomendado de conglomerados y entrevistados. A veces, el usuario puede querer recopilar en la misma encuesta información tanto cuantitativa como proporcional ("la proporción de adoptantes de nuevas tecnologías" y el "ingreso promedio" o el "número promedio de árboles plantados"). En tal caso, el usuario debe formarse un juicio razonado en cuanto al tamaño óptimo o práctico de la muestra, basándose en los tamaños de las muestras recomendadas para cada una de las opciones CyD.

Por ejemplo, si la muestra está diseñada para conocer el ingreso familiar y los rendimientos de los cultivos de maíz con prácticas mejoradas, el usuario ejecutará la opción C para cada uno de estos parámetros y hará un muestreo de los dos tamaños de muestras recomendados (tanto de los conglomerados como de los entrevistados). Si la encuesta está diseñada para conocer el porcentaje de adopción de prácticas mejoradas, el porcentaje de agricultores con tierras de regadío, y el porcentaje de agricultores que son propietarios-labradores, ENTONCES el usuario ejecutaría la opción "D" del programa para cada una de estas variables y registraría el tamaño de muestra indicado para cada parámetro. Los resultados podrían ser como sigue:

Población: No. de conglomerados: 125 poblados
Tamaño de los conglomerados: promedio de 100 hogares/poblado

Para los parámetros cuantitativos, el tamaño de la muestra sería de 10 conglomerados, de 20 entrevistados por conglomerado. Si el usuario quiere obtener ambas clases de información, deberá sacrificar en algo -presuntamente por motivos prácticos- el nivel de precisión de las proporciones referentes a "prácticas mejoradas", ya que es impráctico llegar a 20 conglomerados para seis parámetros cuando sólo uno requiere un tamaño tan grande de conglomerados.

Por lo tanto, cada opción del programa puede ejecutarse varias veces con los diferentes conjuntos de información disponibles. Los usuarios toman su propia decisión respecto de cual muestra encuentran más lógica y confiable, en la certeza que los cálculos que determinan esa muestra son correctos. Este aspecto se describirá en mayor detalle para cada una de las opciones.

Una observación: Por cuanto el programa está escrito en BASIC, es imposible introducir algunas características que facilitan su utilización por el usuario. Hay una característica importante que debería conocer el usuario: si el dato ingresado fue mal digitado es imposible regresar a la línea anterior y volver a digitar ese elemento de información. En vez de ello, el usuario deberá ingresar todos los demás datos, no perdiendo de vista el error, y ejecutar normalmente el programa. Al final de la opción, el programa preguntará ¿END PROGRAM Y/N (TERMINAR EL PROGRAMA S/N)? Al contestar N, el usuario puede modificar cualquier información existente. Sin cambiar ni el PARAMETRO DE DISEÑO ni EL NIVEL DE PRECISION, el usuario deberá digitar YES (SI) para cambiarla "PILOT INFORMATION" (INFORMACION PILOTO). Esto le da la oportunidad devolver a la información mal ingresada y digitar las observaciones correctamente para ejecutar de nuevo el programa:

Ingreso de los datos

Opción C

El programa primeramente pide información sobre la población- universo de la cual se sacará la muestra. Generalmente, esta información se dará en términos de poblados, comunidades, unidades administrativas o distritos. El programa pide el número de dichas unidades en el universo: por ejemplo, ¿No. de conglomerados? 260.

Luego, el programa pide información sobre el tamaño promedio del conglomerado. Si se trata de un poblado, este tamaño podría ser 45 ó 145. Si se trata de una unidad administrativa, podría ser 500 o más. ¿Tamaño promedio de los conglomerados? 145

A continuación, el usuario indica el parámetro que habrá de estudiarse: por ejemplo, el ingreso familiar. El programa pide al usuario que indique el número de conglomerados para los cuales existe información. Si esta información se basó en un diagnóstico rápido, el número podría ser4 - 10. Ejemplo: ¿No. de conglomerados para las cuales existe información?

Luego, el usuario ingresa el número de observaciones correspondientes al primero conglomerado. ¿Hablaron con 5 agricultores de ese poblado? Digite 5.

Entonces, la computadora pedirá las cifras correspondientes al ingreso de cada uno de esos cinco agricultores. Digite el ingreso para cada observación, después de los signos de interrogación.

Luego, la computadora pide las observaciones para el segundo conglomerado. Ingrese el número de observaciones y oprima la tecla <RETURN>. Ingrese cada una de las observaciones según el signo de interrogación respectivo.

Continúe con este proceso hasta que haya ingresado todos los datos para todas las observaciones. Este programa NO permite retroceder para corregir. Si ha ingresado datos incorrectos o se ha saltado una línea, deberá reiniciar el proceso desde el comienzo. El programa de computadora NO imprimirá los resultados, por lo cual deberá llevar un registro escrito de todas las cifras digitadas.

Una vez que se haya ingresado la información:

¿No. de observaciones? 5

?25000

?8900

?34000

?22000

?12000

¿No. de Observaciones? 6

?34000

?8900

?7000

?12000

?13000

?8900

Y así sucesivamente

ENTONCES, presione nuevamente la tecla <RETURN> y el programa le indicará las características de esta información. (INTRA-CLASS CORRELATION, MEAN, STANDARD DEVIATION) (CORRELACION INTRACLASES, LA MEDIA, DESVIACION ESTANDAR).

Ahora, el programa le pedirá que ingrese información sobre el nivel de precisión requerido para los resultados de su encuesta. Debe ingresar el nivel de precisión deseado como un número ordinal (El nivel de precisión es una sentencia respecto del grado de exactitud con el cual se espera que los datos se agrupen alrededor de la media). Recuerde que el nivel de confiabilidad está fijado a 95% por el programa mismo.

Nivel de precisión

.05 es 5

.1 es 10

.2 es 20

.001 es 1

Puede cambiar este nivel de precisión al concluir el programa, sin ingresar nuevamente los datos, y el programa ajustará el tamaño necesario de su muestra para que concuerde con este nuevo nivel de precisión.

Entonces, le indicará el tamaño óptimo de muestra que necesita para comprobar este parámetro. El último paso es el de ingresar información sobre el costo de recopilar información, expresado en tiempo y logística. Este conjunto de información se empleará para asignar el tamaño de muestra requerido para los conglomerados. La información sobre el precio del día-hombre está incluida sólo como un servicio para el usuario. No se la emplea en el reparto de la muestra a los conglomerados y sólo se consignan los datos referentes al costo del tiempo para recopilar los datos.

Datos:

No. de días para listar los elementos en un conglomerado:

Tiempo de viaje entre conglomerados:

Tiempo requerido en localizar los elementos (hogar, agricultores) dentro de un conglomerado: Tiempo requerido para conducir la encuesta:

Costo unitario por hombre-día por encuestador:

El resultado será el reparto del tamaño de la muestra a los conglomerados, basado en la logística necesaria para obtener el conglomerado y en el costo resultante de la recopilación de datos dentro de ese conglomerado.

Ya ha concluido un parámetro. Puede ajustar la información para el mismo parámetro, ingresando nuevas observaciones, cambiando el nivel de precisión deseado, o conservando las mismas observaciones pero cambiando la información sobre los costos de recolección, para lo cual el programa introducirá el ajuste. Puede ejecutarlo para otros parámetros cuantitativos. O puede concluir el programa y ejecutar "D" para los parámetros de diseño proporcional incluidos en su encuesta.

Opción D - DISEÑO DE MUESTREO PARA UN PARAMETRO PROPORCIONAL

Observación general: El programa en esta opción propondrá al usuario una muestra que indica el número mínimo de conglomerados que deben incluirse en el muestreo para obtener información confiable respecto de un parámetro determinado. El programa puede recomendar que la encuesta incluya un número inconveniente de conglomerados. En tal caso, el usuario debería experimentar con niveles inferiores de precisión y determinar si esto es más factible y si el nivel más bajo de precisión es aceptable para el usuario final de los resultados de la muestra.

RECUERDE: Se trata de una proporción (una relación) y NO de un porcentaje. ES DECIR: un 0.125 o 1/8 de la población es adoptante, y NO un 12.5% de la población es adoptante. Esto determinará cómo se ingresarán los datos. No debe cometer el error de ingresar porcentajes; sólo debe ingresar proporciones.

Procedimiento - Opción D

El programa primero pide información referente a la población-universo de la cual se tomará la muestra. Esta información se ingresará, generalmente, en la forma de comunidades, poblados, unidades administrativas o distritos. El programa pedirá el número de unidades en el universo; por ejemplo: ¿cuál es el número de conglomerados? 260

Luego, el programa pide información sobre el tamaño promedio del conglomerado. Si la unidad de muestreo es un poblado, podría haber 45 ó 145 hogares. Si es una unidad administrativa, podría haber 500 hogares ó más. Ejemplo: ¿Tamaño promedio de los conglomerados? 145

Entonces, el usuario indica el parámetro que habrá de estudiarse, por ejemplo, la proporción de agricultores con tenencia privada, la proporción de adoptantes de una tecnología mejorada, la proporción de familias que sufren de escasez de alimentos durante 6 meses del año o más, etc. Esta información se digita para los propios fines del usuario.

En respuesta a esta pregunta, el programa de computación pide al usuario indicar el número de conglomerados para los cuales se tiene información. Si se laobtuvo mediante el diagnóstico rápido la cifra podría ser 4 - 10. ¿No. de conglomerados para los cuales se tiene información? 7

Acontinuación, el usuario ingresa las proporciones conocidas de hogares con el parámetro en cuestión. La proporción debe ingresarse como un decimal.

Una vez que haya ingresado la información referente a todos los conglomerados conocidos- en este caso serían 7 poblados- oprima la tecla RETURN y el programa calculará la relación estadística entre estas proporciones indicativas.

El programa entonces le pide que especifique el grado de precisión requerido para el análisis de datos. La mayoría de las veces, variará entre 5 y 10%. Para un nivel de precisión de.05 (5% de precisión), digite.05; para un nivel de precisión de .10 (10%), digite .10.

Por último, el programa indica al usuario cuántos conglomerados deberán incluirse en la muestra para poder evaluar el parámetro especifico deseado. Esta opción D deberá repetirse para cada parámetro cualitativo (proporcional) que habrá de estudiarse. El número máximo de conglomerados indicado es el tamaño de muestra óptimo.

ANNEXO 3

CAPACITACION OFRECIDA EN LOS CENTROS DE DRR

NOMBRE DE LA ORGANIZACION	TIPOS DE CURSOS DE CAPACITACION OFRECIDOS Y DURACION	TIPOS DE PARTICIPANTES	CAPACIDAD (No. DE CURSOS)
Intercooperation Maulbeerstrasse 10, Postfach 6724, CH-300, Berna Suiza	Análisis de agroecosistemas (en colaboración con IIED/IDS); 5 días	Funcionarios gubernamentales y de las ONGs con sede en Suiza, personal de proyectos	1 curso (unos 20 participantes por año)
GRAAP -Groupe de Recherche et d'Appui pour l'Autopromotion Paysanne. B.P. 785, Bobo-Dioulasso, Burkina Faso	Dedicado a la capacitación/participación de extensionistas agrícolas para desarrollo comunal, gestión de recursos, etc.
International Institute for Environment and Development (IIED), Londres. Reino Unido	Capacitación en métodos de DRR con énfasis en el análisis de agroecosistemas y herramientas de planificación interactiva.	Profesionales en desarrollo, funcionarios de las ONGs, personal de proyectos, planificadores, funcionarios de gobiernos, investigadores	Negociable. Cursos en los países en desarrollo y también en Londres.
Institute for Development Studies, University of Sussex Brighton BNI 9RE, Reino Unido.	Talleres realizados en el IDS y cursos para otras organizaciones en la metodología de DRRy aspectos relativos al desarrollo.	Estudiantes PHD, planificadores, funcionarios de gobiernos, profesionales en desarrollo	Incluye un curso de 3 meses para planificadores de nivel superior impartido en el IDS.