Red Nacional de Metadatos
La Red Nacional de Metadatos (RNM) es la herramienta implementada por el INEGI, como plataforma de difusión y consulta de los metadatos de los proyectos de información estadística básica; constituye un sistema de catalogación que permite a los usuarios realizar búsquedas y consultas generales sobre las operaciones estadísticas o específicas a nivel de variable de los proyectos estadísticos que han sido documentados de manera exhaustiva en la Iniciativa de Documentación de Datos (DDI, por sus siglas en inglés).
Encuesta Nacional Agropecuaria 2019
Mexico, 2019 - 2020
Instituto Nacional de Estadística y Geografía, Dirección General de Estadísticas Económicas, Dirección General Adjunta de Censos Económicos y Agropecuarios
Creado el
April 21, 2023
Última modificación
April 21, 2023
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Información general
Identificación
NÚMERO DE IDENTIFICACIÓN DEL PROYECTO ESTADÍSTICO
MEX-INEGI.EEC2.02-ENA-2019
Título
Encuesta Nacional Agropecuaria 2019
País
| Nombre | Código del País |
|---|---|
| México | Mex |
TIPO DE ESTUDIO
Encuesta
ANTECEDENTES DEL PROYECTO ESTADÍSTICO
La ENA 2019 representa el cuarto ejercicio de una serie que comenzó hace siete años ante la necesidad de establecer un sistema de información agropecuaria que integrara la información de censos y encuestas continuas.
En el año 1930 se llevó a cabo el primer Censo Agrícola, Ganadero y Forestal de México y continuó realizándose cada 10 años (1940, 1950, 1960, 1970, 1981), hasta el año 1991. Posteriormente se creó un vacío de información de 16 años, pues fue hasta el año 2007 cuando se llevó a cabo el siguiente Censo Agrícola, Ganadero y Forestal que, dicho sea de paso, es el último Censo de este tipo que se ha realizado en el país.
Por lo tanto, ante la necesidad de contar con estadísticas agropecuarias y forestales con mayor continuidad, en el año 2012 se realiza la primera Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA 2012) y a partir de entonces se sugiere que esta encuesta se efectúe de manera bienal, por lo que en el año 2014 se realiza la segunda Encuesta Nacional Agropecuaria 2014 (ENA 2014).
Posteriormente, se había propuesto realizar el Censo Agrícola, Ganadero y Forestal en el año 2017, por lo que se programó para el año 2016, la primera etapa que es la actualización del marco como etapa preparatoria para dicho Censo. En consecuencia, no se programó la Encuesta Nacional Agropecuaria 2016. Sin embargo, al no autorizarse el presupuesto para el evento censal en el año 2017, el INEGI decide llevar a cabo la tercera Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA 2017).
En el 2019 se levanta la cuarta Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA 2019), la cual ha sido concebida, para obtener estadísticas que permitan contar con un panorama de las pequeñas y medianas unidades de producción agropecuaria en el país, como un invaluable insumo que permita definir y evaluar de mejor manera las políticas públicas sobre los programas prioritarios y estratégicos que ha establecido el Gobierno Federal.
En el año 1930 se llevó a cabo el primer Censo Agrícola, Ganadero y Forestal de México y continuó realizándose cada 10 años (1940, 1950, 1960, 1970, 1981), hasta el año 1991. Posteriormente se creó un vacío de información de 16 años, pues fue hasta el año 2007 cuando se llevó a cabo el siguiente Censo Agrícola, Ganadero y Forestal que, dicho sea de paso, es el último Censo de este tipo que se ha realizado en el país.
Por lo tanto, ante la necesidad de contar con estadísticas agropecuarias y forestales con mayor continuidad, en el año 2012 se realiza la primera Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA 2012) y a partir de entonces se sugiere que esta encuesta se efectúe de manera bienal, por lo que en el año 2014 se realiza la segunda Encuesta Nacional Agropecuaria 2014 (ENA 2014).
Posteriormente, se había propuesto realizar el Censo Agrícola, Ganadero y Forestal en el año 2017, por lo que se programó para el año 2016, la primera etapa que es la actualización del marco como etapa preparatoria para dicho Censo. En consecuencia, no se programó la Encuesta Nacional Agropecuaria 2016. Sin embargo, al no autorizarse el presupuesto para el evento censal en el año 2017, el INEGI decide llevar a cabo la tercera Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA 2017).
En el 2019 se levanta la cuarta Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA 2019), la cual ha sido concebida, para obtener estadísticas que permitan contar con un panorama de las pequeñas y medianas unidades de producción agropecuaria en el país, como un invaluable insumo que permita definir y evaluar de mejor manera las políticas públicas sobre los programas prioritarios y estratégicos que ha establecido el Gobierno Federal.
RESUMEN
El Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) llevó a cabo la Encuesta Nacional Agropecuaria 2019 (ENA 2019) para ofrecer estadísticas de la producción de los cultivos y de las especies ganaderas que se caracterizan por ser los que mayormente participan en el Producto Interno Bruto del sector primario en México y que, según la Ley de Desarrollo Rural Sustentable, son aquellos productos para los cuales el Estado procura el abasto, promoviendo su acceso a los grupos sociales menos favorecidos. Asimismo, la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO por sus siglas en inglés) los considera trascendentales para la seguridad alimentaria, la sustentabilidad agrícola y el desarrollo rural.
La ENA 2019 permite continuar con la obtención de estadísticas básicas y estructurales del sector agrícola y ganadero, al ser la cuarta versión de una serie de Encuestas Nacionales Agropecuarias que el INEGI realizó en los años 2012, 2014 y 2017. Esta encuesta además de permitir conocer las características actuales de las unidades de producción agropecuarias ha sido enriquecida en cuanto a los resultados alcanzados, debido a que, para algunos cultivos prioritarios en los programas del Gobierno Federal, se obtuvieron datos de las unidades pequeñas y medianas que tienen la menor superficie sembrada en el país.
La ENA 2019 permite continuar con la obtención de estadísticas básicas y estructurales del sector agrícola y ganadero, al ser la cuarta versión de una serie de Encuestas Nacionales Agropecuarias que el INEGI realizó en los años 2012, 2014 y 2017. Esta encuesta además de permitir conocer las características actuales de las unidades de producción agropecuarias ha sido enriquecida en cuanto a los resultados alcanzados, debido a que, para algunos cultivos prioritarios en los programas del Gobierno Federal, se obtuvieron datos de las unidades pequeñas y medianas que tienen la menor superficie sembrada en el país.
TIPO DE DATO
Encuesta probabilística unidades agrícolas, agropecuarias o forestales
UNIDAD DE ANÁLISIS
Para la ENA 2019, la Unidad de Observación se define como la unidad económica conformada por uno o más terrenos ubicados en un mismo municipio, en donde al menos en alguno de ellos se realizan actividades agropecuarias o forestales, bajo el control de una misma administración. Si la administración tiene terrenos ubicados en otro municipio, se considera como otra unidad de producción; esto es, habrá tantas unidades de producción como municipios ocupen sus terrenos.
Cobertura temática
NOTAS
Agricultura y Ganadería
CLASIFICACIÓN POR SUBTEMAS
| Tema |
|---|
| - Categoría jurídica de los terrenos |
| - Organización y apoyo para la producción |
| - Clasificación de la unidad de producción |
| - Características generales de los terrenos |
| - Uso del suelo |
| - Sistemas de riego, calidad y origen del agua |
| - Agricultura |
| - Cría y explotación de animales |
| - Tractores, maquinaria y vehículos |
| - Mano de obra y remuneraciones |
| - Crédito y seguro |
| - Tecnologías informáticas y de comunicación |
| - Problemática que afectan la producción |
| - Acciones para proteger el medio ambiente |
| - Características sociodemográficas del productor |
Palabras Claves
| Palabra Clave |
|---|
| Unidad de Producción |
| Categoría jurídica |
| Terrenos |
| Organización |
| Suelo |
| Riego |
| Agua |
| Agricultura |
| Cultivos |
| Cría de animales |
| Reses |
| Bovinos |
| Porcinos |
| Aves de corral |
| Tractores |
| Maquinaria |
| Vehículos |
| Mano de obra |
| Remuneraciones |
| Crédito |
| Seguro |
| Tecnologías |
| Medio ambiente |
| Productor |
Cobertura
COBERTURA GEOGRÁFICA
Nacional y por Entidad Federativa.
UNIVERSO
El universo seleccionado para la ENA 2019 fue de 79 252 unidades de producción-producto, equivalente a 69 124 unidades de producción de las que se obtuvo información de interés. Estas unidades provienen de la Actualización del Marco Censal Agropecuario 2016 (AMCA 2016) y actualizadas con la información de la Encuesta Nacional Agropecuaria 2017 (ENA 2017). Este universo se definió a partir de los 28 productos de interés nacional, siendo 5 de estos productos pecuarios de importancia económica para el país.
Los productos seleccionados para la conformación del universo de trabajo de la ENA 2019 son 29 productos, 24 agrícolas: Aguacate, Alfalfa, Amaranto, Arroz, Cacao, Café, Calabaza, Caña de Azúcar, Cebolla, Chile, Fresa, Frijol, Jitomate (Tomate Rojo), Limón, Maíz Blanco, Maíz Amarillo, Mango, Manzana, Naranja, Plátano, Sorgo, Soya, Trigo y Uva; mientras que las cinco especies y productos pecuarios estuvieron conformadas por Bovinos, Porcinos, Aves de Corral, Leche y Huevo.
Los productos seleccionados para la conformación del universo de trabajo de la ENA 2019 son 29 productos, 24 agrícolas: Aguacate, Alfalfa, Amaranto, Arroz, Cacao, Café, Calabaza, Caña de Azúcar, Cebolla, Chile, Fresa, Frijol, Jitomate (Tomate Rojo), Limón, Maíz Blanco, Maíz Amarillo, Mango, Manzana, Naranja, Plátano, Sorgo, Soya, Trigo y Uva; mientras que las cinco especies y productos pecuarios estuvieron conformadas por Bovinos, Porcinos, Aves de Corral, Leche y Huevo.
Productores y Auspiciadores
INVESTIGADOR(ES) PRIMARIO(S)
| Nombre |
|---|
| Instituto Nacional de Estadística y Geografía |
| Dirección General de Estadísticas Económicas |
| Dirección General Adjunta de Censos Económicos y Agropecuarios |
Productores
| Name |
|---|
| Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural |
FINANCIAMIENTO
| Nombre | Abreviación |
|---|---|
| Instituto Nacional de Estadística y Geografía | INEGI |
| Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural | SADER |
Muestreo
Procedimiento de muestreo
DISEÑO MUESTRAL
Los elementos considerados para la definición y construcción del esquema de muestreo de la Encuesta Nacional Agropecuaria 2019 (ENA 2019), ayudan a determinar el tamaño, la selección y la distribución de la muestra; elementos necesarios y sustanciales para definir la precisión de la información, así como el análisis de la captación para la evaluación de las estimaciones finales, mediante cálculos como la varianza y el coeficiente de variación.
POBLACIÓN OBJETIVO
Está definida por todas las unidades de producción captadas en la Actualización del Marco Censal Agropecuario 2016 (AMCA 2016), actualizadas con información de la Encuesta Nacional Agropecuaria 2017 (ENA 2017) para la parte de productos agrícolas y para la parte de productores pecuarios se toma del Censo Agrícola, Ganadero y Forestal 2007 actualizado con la ENA 2017 que reportaron, en ese momento, producir alguno de los productos de interés, clasificados según su importancia de interés nacional y/o estatal.
COBERTURA GEOGRÁFICA Y SECTORIAL
La encuesta se diseñó para obtener información a nivel nacional para los productos de interés y por cada una de las entidades federativas para sus principales productos.
DOMINIO DE ESTUDIO
Se refiere a subconjuntos de la población objeto de estudio para los que se pretende obtener información y para los cuales se diseña de manera independiente una muestra en cada uno de ellos.
Al respecto, cabe mencionar que de los 29 productos del Universo de trabajo de la ENA 2019, 26 tuvieron un diseño probabilístico estratificado (para efectos del diseño muestral, el maíz cuenta como un solo producto sin considerar si es maíz grano blanco o maíz grano amarillo, motivo por el cual son 26 y no 27 productos); mientras que para los productos aves de corral y huevo, se consideró un diseño no probabilístico. Los subconjuntos objeto de estudio se presentan a continuación:
A. DOMINIO NACIONAL. Cada uno de los 26 productos por tamaño de productor (grandes productores y pequeños y medianos), obteniendo un total de 52 dominios, los productos considerados (Aguacate, Alfalfa, Amaranto, Arroz, Bovinos, Cacao, Café, Calabaza, Caña de azúcar, Cebolla, Chile, Fresa, Frijol, Jitomate (Tomate rojo), Leche, Limón, Maíz, Mango, Manzana, Naranja, Plátano, Porcinos, Sorgo, Soya, Trigo, Uva).
B. DOMINIO PRODUCTO-ENTIDAD FEDERATIVA. Para las principales entidades federativas por tamaño de productor, para este caso se consideraron 60 dominios producto-entidad federativa.
C. DOMINIO PRODUCTO-ENTIDAD FEDERATIVA-TAMAÑO DE UNIDAD DE PRODUCCIÓN POR SUPERFICIE. (Para diez productos es necesario el dominio entidad federativa-tamaño de unidad de producción por superficie) para este caso se consideraron 384 dominios.
UNIDAD DE MUESTREO
La unidad de observación es la Unidad de Producción (UDP), definida como: La unidad económica conformada por uno o más terrenos ubicados en un mismo municipio, en donde al menos en alguno de ellos se realizan actividades agropecuarias o forestales, bajo el control de una misma administración. Bajo este contexto, la Unidad de muestreo es la unidad de producción-producto. Si la unidad de producción tiene más de un producto o cultivo, se tendrá en dos o más dominios de estudio.
MARCO DE MUESTREO
Se integró de dos diferentes fuentes:
A. PRODUCTOS AGRÍCOLAS: el marco derivado de la AMCA 2016, actualizado con los resultados de la ENA 2017, fue el insumo para la determinación del marco de muestreo de la ENA 2019.
B. PRODUCTOS PECUARIOS: el Censo Agrícola, Ganadero y Forestal 2007, actualizado con los resultados de la ENA 2017.
ESTRATIFICACIÓN
Para los productos agrícolas, la variable de interés para la estratificación fue la superficie sembrada en hectáreas (ha), según la característica del cultivo, de cuatro a seis estratos. La determinación de los rangos de los estratos se obtiene por el método de Dalenius-Hodges. Según William G. Cochran (1977), "para una sola característica o variable, la mejor característica es, por supuesto, la distribución de frecuencia. La siguiente mejor es probablemente la distribución de frecuencia, dado el número de estratos, las ecuaciones para determinar los mejores límites entre ellos bajo asignación proporcional de Neyman, han sido obtenidas por Dalenius (1957)".
Para los productos pecuarios, se empleó la variable de número de cabezas.
ESQUEMA DE MUESTREO
Para los productos de interés, tanto grandes productores como pequeños y medianos, el diseño de muestreo es probabilístico estratificado con selección aleatoria simple dentro de cada dominio de estudio:
A. PROBABILÍSTICO. Las unidades de selección tuvieron una probabilidad conocida y distinta de cero de ser seleccionadas.
B. ESTRATIFICADO. Las unidades de muestreo con características similares se agruparon para formar estratos.
Los resultados de la muestra se generalizan a toda la población y es posible conocer la precisión de los resultados.
TAMAÑO DE LA MUESTRA
Se calcularon diferentes tamaños de muestra para:
A. TAMAÑO DE LA MUESTRA PARA DOMINIOS A NIVEL NACIONAL (PRODUCTO). Para los productos de interés nacional, el tamaño de muestra que se obtiene para estos dominios es de 19 320 unidades de producción-producto; 10 968 para grandes productores y 8 352 para pequeños y medianos productores.
B. TAMAÑOS DE MUESTRA PARA DOMINIOS A NIVEL PRODUCTO-ENTIDAD FEDERATIVA. Para los productos de interés estatal, el tamaño de muestra que se obtiene para estos dominios es de 19 320 unidades de producción-producto; 10 968 para grandes productores y 8 352 para pequeños y medianos productores.
C. TAMAÑOS DE MUESTRA PARA DOMINIOS A NIVEL PRODUCTO-ENTIDAD FEDERATIVA-TAMAÑO DE UNIDAD DE PRODUCCIÓN POR SUPERFICIE. En este caso se realizó el cálculo diferenciado por tamaño de productor, de tal forma que se robusteció el tamaño de muestra para pequeños y medianos productores, conforme las siguientes consideraciones:
i. DOMINIO DE GRANDES PRODUCTORES. El tamaño de muestra que se obtiene para estos dominios es de 3 255 unidades de producción-producto.
ii. DOMINIO DE PEQUEÑOS Y MEDIANOS PRODUCTORES. El tamaño de muestra que se obtiene para estos dominios es de 7 355 unidades de producción-producto.
D. TAMAÑOS DE MUESTRA PARA PRODUCTOS PECUARIOS
i. DOMINIO DE GRANDES PRODUCTORES. Para el producto de bovinos, se consideró un error relativo del 14%, para la muestra de diseño nacional.
ii. El tamaño de muestra que se obtiene para estos dominios es de 10 554 unidades. El interés de los bovinos es tanto el número de existencias como la producción de leche.
AFIJACIÓN DE LA MUESTRA.
Para los tres grandes niveles de interés, (Nacional (producto), Producto-entidad federativa y Producto-entidad federativa-tamaño de unidad de producción por superficie). Se asignó la muestra en cada estrato por el método de Neyman de acuerdo a la superficie sembrada o número de cabezas. Excepto para los pequeños y medianos productores en los dominios a nivel producto-entidad federativa-tamaño de unidad de producción por superficie.
SELECCIÓN DE MUESTRA
Se realiza de manera aleatoria e independiente para cada dominio de estudio. La muestra seleccionada para el diseño es de 79 252 unidades de producción-producto, equivalente a 69 124 unidades de producción en las que se obtiene información de interés.
CÁLCULO DE LOS FACTORES DE EXPANSIÓN
Se calcularon tres diferentes tipos de factores de expansión los cuales son:
A. Factores de expansión de unidades de producción-producto (para cada unidad de producción-producto)
B. Factores de expansión de unidades de producción (en base a los factores de expansión de diseño para las unidades de producción-producto)
C. Factores de expansión de productores (para cada productor, en base a los factores de expansión de diseño para las unidades de producción-producto)
AJUSTE A LOS FACTORES DE EXPANSIÓN
A. Factores de expansión por la tasa de no respuesta. Los factores de expansión a nivel de unidad de producción-producto se corrigen por no respuesta a nivel de estrato, debido a que algunas de las unidades de producción que fueron seleccionadas no contestaron.
B. Calibración de factores de expansión para aguacate. En las encuestas, el uso de información auxiliar puede mejorar en gran medida la precisión de las estimaciones para un total de la población. Para incorporar la información auxiliar en las estimaciones, existe un método propuesto por Deville y Sarndal; el cual propone el uso de estimadores calibrados, con la idea de obtener una mejor estimación para la población. Los estimadores de calibración que se usaron con los siguientes propósitos:
- Disminución de la varianza.
- Eliminar o disminuir los sesgos de selección causados por la falta de respuesta de la unidad o errores de marco.
- Obligar a las estimaciones a ser numéricamente consistentes con las medidas externas o información auxiliar.
En el caso del aguacate, el INEGI ha implementado un proceso de estimación de superficie sembrada mediante imágenes satelitales en las principales entidades federativas del país, con el objetivo de medir la subdeclaración que se observó por los productores en las encuestas nacionales agropecuarias pasadas.
Con el fin de dar estimaciones consistentes de la información recabada, en el análisis de las imágenes satelitales, se utiliza el método de calibración de factores de expansión por las ventajas mencionadas anteriormente.
ESTIMADORES
A. Estimadores a nivel de unidad de producción-producto (Para bovinos, porcinos y maíz, por la alta probabilidad de encontrar en la mayoría de unidades de producción la combinación de estos productos con cualquier otro de interés en la encuesta).
B. Estimadores a nivel de unidad de producción (característica de las unidades de producción)
C. Estimadores a nivel de productor (proporciones, tasas y promedios)
CÁLCULO DE INDICADORES DE PRECISIÓN
A. Cálculo de varianza a nivel de unidad de producción-producto (La estimación de la varianza del total de la característica)
B. Cálculo de varianza a nivel de unidad de producción y productor (La estimación de la varianza, desviación estándar y coeficiente de variación para el total de la característica a nivel de producción y productor)
C. Nivel de precisión de las estimaciones (La información obtenida se publicará en tabulados estadísticos, para facilitar su consulta. Para cada dato se dan a conocer los indicadores de precisión estadística (error estándar, intervalo de confianza y coeficiente de variación (CV)). Las estimaciones están coloreadas de acuerdo con su nivel de precisión, en Alta, Moderada y Baja, tomando como referencia el coeficiente de variación (%). Una precisión Baja requiere de un uso cauteloso de la estimación. Los niveles considerados son, Alta CV en el rango de (0-20), Moderada CV en el rango de [20,30) y Baja CV de 30% en adelante)
* Para mayores detalles de esté apartado, consulte el documento Encuesta Nacional Agropecuaria 2019. ENA. Metodología. Mismo que se encuentra en los Materiales de Referencia Externos de esta documentación.
Los elementos considerados para la definición y construcción del esquema de muestreo de la Encuesta Nacional Agropecuaria 2019 (ENA 2019), ayudan a determinar el tamaño, la selección y la distribución de la muestra; elementos necesarios y sustanciales para definir la precisión de la información, así como el análisis de la captación para la evaluación de las estimaciones finales, mediante cálculos como la varianza y el coeficiente de variación.
POBLACIÓN OBJETIVO
Está definida por todas las unidades de producción captadas en la Actualización del Marco Censal Agropecuario 2016 (AMCA 2016), actualizadas con información de la Encuesta Nacional Agropecuaria 2017 (ENA 2017) para la parte de productos agrícolas y para la parte de productores pecuarios se toma del Censo Agrícola, Ganadero y Forestal 2007 actualizado con la ENA 2017 que reportaron, en ese momento, producir alguno de los productos de interés, clasificados según su importancia de interés nacional y/o estatal.
COBERTURA GEOGRÁFICA Y SECTORIAL
La encuesta se diseñó para obtener información a nivel nacional para los productos de interés y por cada una de las entidades federativas para sus principales productos.
DOMINIO DE ESTUDIO
Se refiere a subconjuntos de la población objeto de estudio para los que se pretende obtener información y para los cuales se diseña de manera independiente una muestra en cada uno de ellos.
Al respecto, cabe mencionar que de los 29 productos del Universo de trabajo de la ENA 2019, 26 tuvieron un diseño probabilístico estratificado (para efectos del diseño muestral, el maíz cuenta como un solo producto sin considerar si es maíz grano blanco o maíz grano amarillo, motivo por el cual son 26 y no 27 productos); mientras que para los productos aves de corral y huevo, se consideró un diseño no probabilístico. Los subconjuntos objeto de estudio se presentan a continuación:
A. DOMINIO NACIONAL. Cada uno de los 26 productos por tamaño de productor (grandes productores y pequeños y medianos), obteniendo un total de 52 dominios, los productos considerados (Aguacate, Alfalfa, Amaranto, Arroz, Bovinos, Cacao, Café, Calabaza, Caña de azúcar, Cebolla, Chile, Fresa, Frijol, Jitomate (Tomate rojo), Leche, Limón, Maíz, Mango, Manzana, Naranja, Plátano, Porcinos, Sorgo, Soya, Trigo, Uva).
B. DOMINIO PRODUCTO-ENTIDAD FEDERATIVA. Para las principales entidades federativas por tamaño de productor, para este caso se consideraron 60 dominios producto-entidad federativa.
C. DOMINIO PRODUCTO-ENTIDAD FEDERATIVA-TAMAÑO DE UNIDAD DE PRODUCCIÓN POR SUPERFICIE. (Para diez productos es necesario el dominio entidad federativa-tamaño de unidad de producción por superficie) para este caso se consideraron 384 dominios.
UNIDAD DE MUESTREO
La unidad de observación es la Unidad de Producción (UDP), definida como: La unidad económica conformada por uno o más terrenos ubicados en un mismo municipio, en donde al menos en alguno de ellos se realizan actividades agropecuarias o forestales, bajo el control de una misma administración. Bajo este contexto, la Unidad de muestreo es la unidad de producción-producto. Si la unidad de producción tiene más de un producto o cultivo, se tendrá en dos o más dominios de estudio.
MARCO DE MUESTREO
Se integró de dos diferentes fuentes:
A. PRODUCTOS AGRÍCOLAS: el marco derivado de la AMCA 2016, actualizado con los resultados de la ENA 2017, fue el insumo para la determinación del marco de muestreo de la ENA 2019.
B. PRODUCTOS PECUARIOS: el Censo Agrícola, Ganadero y Forestal 2007, actualizado con los resultados de la ENA 2017.
ESTRATIFICACIÓN
Para los productos agrícolas, la variable de interés para la estratificación fue la superficie sembrada en hectáreas (ha), según la característica del cultivo, de cuatro a seis estratos. La determinación de los rangos de los estratos se obtiene por el método de Dalenius-Hodges. Según William G. Cochran (1977), "para una sola característica o variable, la mejor característica es, por supuesto, la distribución de frecuencia. La siguiente mejor es probablemente la distribución de frecuencia, dado el número de estratos, las ecuaciones para determinar los mejores límites entre ellos bajo asignación proporcional de Neyman, han sido obtenidas por Dalenius (1957)".
Para los productos pecuarios, se empleó la variable de número de cabezas.
ESQUEMA DE MUESTREO
Para los productos de interés, tanto grandes productores como pequeños y medianos, el diseño de muestreo es probabilístico estratificado con selección aleatoria simple dentro de cada dominio de estudio:
A. PROBABILÍSTICO. Las unidades de selección tuvieron una probabilidad conocida y distinta de cero de ser seleccionadas.
B. ESTRATIFICADO. Las unidades de muestreo con características similares se agruparon para formar estratos.
Los resultados de la muestra se generalizan a toda la población y es posible conocer la precisión de los resultados.
TAMAÑO DE LA MUESTRA
Se calcularon diferentes tamaños de muestra para:
A. TAMAÑO DE LA MUESTRA PARA DOMINIOS A NIVEL NACIONAL (PRODUCTO). Para los productos de interés nacional, el tamaño de muestra que se obtiene para estos dominios es de 19 320 unidades de producción-producto; 10 968 para grandes productores y 8 352 para pequeños y medianos productores.
B. TAMAÑOS DE MUESTRA PARA DOMINIOS A NIVEL PRODUCTO-ENTIDAD FEDERATIVA. Para los productos de interés estatal, el tamaño de muestra que se obtiene para estos dominios es de 19 320 unidades de producción-producto; 10 968 para grandes productores y 8 352 para pequeños y medianos productores.
C. TAMAÑOS DE MUESTRA PARA DOMINIOS A NIVEL PRODUCTO-ENTIDAD FEDERATIVA-TAMAÑO DE UNIDAD DE PRODUCCIÓN POR SUPERFICIE. En este caso se realizó el cálculo diferenciado por tamaño de productor, de tal forma que se robusteció el tamaño de muestra para pequeños y medianos productores, conforme las siguientes consideraciones:
i. DOMINIO DE GRANDES PRODUCTORES. El tamaño de muestra que se obtiene para estos dominios es de 3 255 unidades de producción-producto.
ii. DOMINIO DE PEQUEÑOS Y MEDIANOS PRODUCTORES. El tamaño de muestra que se obtiene para estos dominios es de 7 355 unidades de producción-producto.
D. TAMAÑOS DE MUESTRA PARA PRODUCTOS PECUARIOS
i. DOMINIO DE GRANDES PRODUCTORES. Para el producto de bovinos, se consideró un error relativo del 14%, para la muestra de diseño nacional.
ii. El tamaño de muestra que se obtiene para estos dominios es de 10 554 unidades. El interés de los bovinos es tanto el número de existencias como la producción de leche.
AFIJACIÓN DE LA MUESTRA.
Para los tres grandes niveles de interés, (Nacional (producto), Producto-entidad federativa y Producto-entidad federativa-tamaño de unidad de producción por superficie). Se asignó la muestra en cada estrato por el método de Neyman de acuerdo a la superficie sembrada o número de cabezas. Excepto para los pequeños y medianos productores en los dominios a nivel producto-entidad federativa-tamaño de unidad de producción por superficie.
SELECCIÓN DE MUESTRA
Se realiza de manera aleatoria e independiente para cada dominio de estudio. La muestra seleccionada para el diseño es de 79 252 unidades de producción-producto, equivalente a 69 124 unidades de producción en las que se obtiene información de interés.
CÁLCULO DE LOS FACTORES DE EXPANSIÓN
Se calcularon tres diferentes tipos de factores de expansión los cuales son:
A. Factores de expansión de unidades de producción-producto (para cada unidad de producción-producto)
B. Factores de expansión de unidades de producción (en base a los factores de expansión de diseño para las unidades de producción-producto)
C. Factores de expansión de productores (para cada productor, en base a los factores de expansión de diseño para las unidades de producción-producto)
AJUSTE A LOS FACTORES DE EXPANSIÓN
A. Factores de expansión por la tasa de no respuesta. Los factores de expansión a nivel de unidad de producción-producto se corrigen por no respuesta a nivel de estrato, debido a que algunas de las unidades de producción que fueron seleccionadas no contestaron.
B. Calibración de factores de expansión para aguacate. En las encuestas, el uso de información auxiliar puede mejorar en gran medida la precisión de las estimaciones para un total de la población. Para incorporar la información auxiliar en las estimaciones, existe un método propuesto por Deville y Sarndal; el cual propone el uso de estimadores calibrados, con la idea de obtener una mejor estimación para la población. Los estimadores de calibración que se usaron con los siguientes propósitos:
- Disminución de la varianza.
- Eliminar o disminuir los sesgos de selección causados por la falta de respuesta de la unidad o errores de marco.
- Obligar a las estimaciones a ser numéricamente consistentes con las medidas externas o información auxiliar.
En el caso del aguacate, el INEGI ha implementado un proceso de estimación de superficie sembrada mediante imágenes satelitales en las principales entidades federativas del país, con el objetivo de medir la subdeclaración que se observó por los productores en las encuestas nacionales agropecuarias pasadas.
Con el fin de dar estimaciones consistentes de la información recabada, en el análisis de las imágenes satelitales, se utiliza el método de calibración de factores de expansión por las ventajas mencionadas anteriormente.
ESTIMADORES
A. Estimadores a nivel de unidad de producción-producto (Para bovinos, porcinos y maíz, por la alta probabilidad de encontrar en la mayoría de unidades de producción la combinación de estos productos con cualquier otro de interés en la encuesta).
B. Estimadores a nivel de unidad de producción (característica de las unidades de producción)
C. Estimadores a nivel de productor (proporciones, tasas y promedios)
CÁLCULO DE INDICADORES DE PRECISIÓN
A. Cálculo de varianza a nivel de unidad de producción-producto (La estimación de la varianza del total de la característica)
B. Cálculo de varianza a nivel de unidad de producción y productor (La estimación de la varianza, desviación estándar y coeficiente de variación para el total de la característica a nivel de producción y productor)
C. Nivel de precisión de las estimaciones (La información obtenida se publicará en tabulados estadísticos, para facilitar su consulta. Para cada dato se dan a conocer los indicadores de precisión estadística (error estándar, intervalo de confianza y coeficiente de variación (CV)). Las estimaciones están coloreadas de acuerdo con su nivel de precisión, en Alta, Moderada y Baja, tomando como referencia el coeficiente de variación (%). Una precisión Baja requiere de un uso cauteloso de la estimación. Los niveles considerados son, Alta CV en el rango de (0-20), Moderada CV en el rango de [20,30) y Baja CV de 30% en adelante)
* Para mayores detalles de esté apartado, consulte el documento Encuesta Nacional Agropecuaria 2019. ENA. Metodología. Mismo que se encuentra en los Materiales de Referencia Externos de esta documentación.
Desviaciones del diseño muestral
La no respuesta que se presento en la ENA 2019, fue del 8.7%, (8.1% de Productores no levantados lo que equivalente al 8.7% de UP), ocasionada por dos motivos principalmente: El primero fue que las unidades de producción seleccionadas por algún cultivo o especie pecuaria, al momento de la entrevista ya no se dedicaban a alguna actividad agropecuaria, por abandono de estas unidades. El segundo motivo fue el hecho de no encontrar o poder localizar al informante de la unidad de producción, por lo que no se levantó la información.
Tasa de respuesta
La tasa de respuesta para los diferentes tipos de dominios como lo son: a nivel nacional (producto), estatal producto-entidad federativa, producto-entidad federativa-tamaño de unidad de producción por superficie de grandes productores; para productos pecuarios en el dominio de grandes, medianos y pequeños productores; el calculó se realizó de manera independiente para cada dominio, tomando un nivel de confianza de 95%, un error relativo de 9% y una Tasa de No Respuesta Esperada (TNR) del 30%, mediante el empleo de la expresión en el muestreo estratificado para estimar un total.
Para el nivel producto-entidad federativa-tamaño de unidad de producción por superficie del dominio de pequeños y medianos productores tomando un nivel de confianza de 95%, un error relativo de 12%, una proporción de 50% y TNR del 15%, mediante el empleo de la expresión en el muestreo estratificado para estimar una proporción.
Para el nivel producto-entidad federativa-tamaño de unidad de producción por superficie del dominio de pequeños y medianos productores tomando un nivel de confianza de 95%, un error relativo de 12%, una proporción de 50% y TNR del 15%, mediante el empleo de la expresión en el muestreo estratificado para estimar una proporción.
Factores de expansión
FACTORES DE EXPANSIÓN DE UNIDADES DE PRODUCCIÓN-PRODUCTO
Se definen factores de expansión para cada unidad de producción-producto.
FACTORES DE EXPANSIÓN DE UNIDADES DE PRODUCCIÓN
Se definen factores de expansión para cada unidad de producción, en base a los factores de expansión de diseño para las unidades de producción-producto.
FACTORES DE EXPANSIÓN DE PRODUCTORES
Se definen factores de expansión para cada productor, en base a los factores de expansión de diseño para las unidades de producción-producto.
* Para mayor detalle sobre los Factores de Expansión de las Unidades de Producción-Producto, Unidades de Producción, y los Productores, consultar el documento Encuesta Nacional Agropecuaria 2019. ENA. Metodología. Mismo que se encuentra en los Materiales de Referencia Externos de esta documentación.
Se definen factores de expansión para cada unidad de producción-producto.
FACTORES DE EXPANSIÓN DE UNIDADES DE PRODUCCIÓN
Se definen factores de expansión para cada unidad de producción, en base a los factores de expansión de diseño para las unidades de producción-producto.
FACTORES DE EXPANSIÓN DE PRODUCTORES
Se definen factores de expansión para cada productor, en base a los factores de expansión de diseño para las unidades de producción-producto.
* Para mayor detalle sobre los Factores de Expansión de las Unidades de Producción-Producto, Unidades de Producción, y los Productores, consultar el documento Encuesta Nacional Agropecuaria 2019. ENA. Metodología. Mismo que se encuentra en los Materiales de Referencia Externos de esta documentación.
Recolección de Datos
Periodo de ejecución del proyecto estadístico
| Inicio | Fin | Período |
|---|---|---|
| 2019-04-01 | 2019-07-31 | Diseño del cuestionario |
| 2019-06-17 | 2019-10-04 | Actividades previas a la captación |
| 2019-10-07 | 2019-10-18 | Capacitación operativa |
| 2019-10-21 | 2019-11-29 | Captación de información |
| 2019-12-02 | 2019-12-31 | Cierre del operativo |
| 2019-11-04 | 2020-03-31 | Procesamiento y análisis |
| 2020-04-01 | 2020-04-17 | Cálculo de factores de expansión, expansión de la muestra y análisis del resultado del diseño estadístico |
| 2020-04-20 | 2020-04-30 | Generación de tabulados y comparación con otras fuentes |
| 2020-04-20 | 2020-04-30 | Cálculo de tabulados con indicadores de precisión estadística |
| 2020-05-04 | 2020-07-13 | Análisis y entrega de resultados (prioritarios y no prioritarios) INEGI-SADER |
Periodo de referencia
| Inicio | Fin | Período |
|---|---|---|
| 2018-10-01 | 2019-09-30 | Categoría jurídica de los terrenos, Organización y apoyo para la producción, Clasificación de la unidad de producción, Características generales de los terrenos, Uso del suelo, Sistemas de riego, Calidad y origen del agua, Agricultura a cielo abierto, Agricultura orgánica, Agricultura protegida, Fertilizantes y abonos, Destino de la producción, Pérdida de alimentos, Comercialización, Tecnologías agropecuarias, Instalaciones agropecuarias, Ventas de la producción, Tractores, Mano de obra, Sueldos y salarios, Crédito y seguro, Tecnologías informáticas y de comunicación, Problemática que afectan la producción, Acciones para proteger el medio ambiente |
| 2014-01-01 | 2019-09-30 | Factores ambientales |
| 2019-09-30 | 2019-09-30 | Existencias ganaderas, Maquinaria y equipo |
| 2019-03-31 | 2019-03-31 | Existencias ganaderas |
Modo de recolección de datos
Entrevista directa asistida por dispositivo de cómputo móvil y a papel
SUPERVISIÓN
El compromiso para obtener información confiable requirió de acciones para detectar y corregir oportunamente las inconsistencias en su captación, y así evitar interferencia en la calidad de los datos y en la cobertura del operativo.
La actividad de asesoría y apoyo consistió en acudir a observar la forma como obtenían los entrevistadores los datos solicitados, para cuidar que se apegaran a la metodología establecida, detectar desviaciones y corregirlas de inmediato. El registro de las situaciones detectadas se llevó mediante una cédula.
Los supervisores tenían la instrucción de alinear y reencausar los procedimientos para: el desarrollo de la entrevista, la conformación de la unidad de producción y la aplicación del cuestionario.
La actividad de asesoría y apoyo consistió en acudir a observar la forma como obtenían los entrevistadores los datos solicitados, para cuidar que se apegaran a la metodología establecida, detectar desviaciones y corregirlas de inmediato. El registro de las situaciones detectadas se llevó mediante una cédula.
Los supervisores tenían la instrucción de alinear y reencausar los procedimientos para: el desarrollo de la entrevista, la conformación de la unidad de producción y la aplicación del cuestionario.
Notas sobre la recolección de datos
MARCO GEOESTADÍSTICO NACIONAL
Es un sistema único y de carácter nacional diseñado por el INEGI, para referenciar correctamente la información estadística de los censos y encuestas con los lugares geográficos correspondientes, proporciona la ubicación de las localidades, municipios y entidades federativas del país, utilizando coordenadas geográficas.
El Marco Geoestadístico Nacional (MGN) utilizado en la ENA 2019, está conformado por los resultados de la Actualización del Marco Censal Agropecuario (AMCA) realizado en 2016 y complementado con información de la Encuesta Nacional Agropecuaria 2017. Este Marco, integra los nuevos municipios creados hasta diciembre del 2018.
Con base en este Marco se generaron los materiales cartográficos utilizados en el operativo de captación de datos en campo.
Para la ENA 2019, se consideró emplear principalmente cartografía digital precargada en Dispositivos de Cómputo Móvil (DCM), así como la impresión de algunos materiales cartográficos que facilitaron a los entrevistadores la ubicación de localidades y domicilios de los productores.
La cartografía en formato digital se integró en el módulo cartográfico, instalado en el DCM que utilizaron los entrevistadores, el cual contenía información de municipios, localidades rurales y urbanas, calles, manzanas, Áreas Geoestadísticas Básicas (AGEB), corrientes y cuerpos de agua, vías de comunicación, y rasgos físicos y culturales.
Las principales capas de archivos cartográficos digitales utilizadas correspondieron a:
- Vectoriales del MGN (entidad federativa, municipio, AGEB).
- Vectoriales del MGN urbano (manzanas, sentidos de vialidad).
- Vectoriales de servicios urbanos (mercados, escuelas, servicios médicos, entre otros).
- Vectoriales de la carta topográfica 1:50 000 (ríos, arroyos, carreteras, caminos, presas, etcétera).
- Vectoriales de localidades urbanas y rurales.
- Catálogos del MGN y derivados (municipios y cabeceras municipales, AGEB, Catálogo Integral General de Localidades, entre otros).
LOS PRODUCTOS CARTOGRÁFICOS IMPRESOS USADOS FUERON:
Condensado Estatal con Marco Geoestadístico
Croquis Municipal con Marco Geoestadístico
Plano de Localidad Urbana
Plano de Área Geoestadística Básica (AGEB) Urbana
Plano de Localidad Rural
COBERTURA GEOGRÁFICA
La ENA 2019 tuvo una cobertura geográfica nacional y por entidad federativa. Comprendió una muestra de las Unidades de Producción que se dedican a actividades agropecuarias y que tienen alguno de los productos seleccionados con representatividad nacional y/o con representatividad estatal.
La cobertura de municipios fue de 1 663, que corresponden a los domicilios del total de productores visitados.
ESTRATEGIA DE CAPTACIÓN
Se utilizó la estrategia de captación por visita dirigida, que consistió en acudir a los domicilios de los productores o informantes adecuados y, mediante una entrevista directa, se corroboraron y completaron los datos de los productores, se confirmó la ubicación de sus unidades de producción y se captaron las variables de interés.
Para obtener los datos de las unidades de producción se usaron Dispositivos de Cómputo Móvil, que llevaban instalado el Sistema de captación de información, el cual estaba integrado por los tres módulos siguientes:
RUTINA OPERATIVA: posibilitó la identificación del productor, el registro y control de las situaciones presentadas en campo, captando las características de cómo se desarrolló cada entrevista.
MÓDULO CARTOGRÁFICO: utilizado para verificar visualmente la ubicación de los domicilios de los productores y realizar el punteado de éstos sobre la cartografía, lo que permitió obtener coordenadas geográficas de los domicilios, que serán de gran utilidad en futuros proyectos estadísticos del sector.
CUESTIONARIO DIGITAL: posibilitó un llenado fluido del cuestionario, validando las respuestas al momento de la entrevista, asegurando así la calidad de los datos captados
SISTEMA DE CAPACITACIÓN DE INFORMACIÓN
RUTINA OPERATIVA
- Permite identificar si el productor manejó o no la unidad de producción en el periodo de referencia.
- Lleva el control de las situaciones presentadas en el campo con cada productor.
- Elabora reportes de seguimiento.
MÓDULO CARTOGRÁFICO
- Permite georreferenciar la ubicación de las viviendas de los productores.
MÓDULO DE CUESTIONARIO
- Capta las variables de interés.
- Realiza validaciones para cuidar la calidad.
- Codifica las variables.
PROCESO DE CAPTACIÓN
En este proceso, se acudió al domicilio de cada productor registrado en el directorio para realizar una entrevista directa; los entrevistadores indagaron para identificar al productor o bien al informante adecuado, es decir a quién conociera el manejo de la unidad de producción y pudiera responder la entrevista.
CAPACITACIÓN
La capacitación es de gran relevancia para cualquier proyecto de esta naturaleza, de ella depende la preparación del personal operativo, responsable de captar los datos. En la medida en que mejor se asimilen los elementos del evento, los entrevistadores podrán apegarse a los lineamientos y tomar decisiones en campo que apoyen la calidad de la información recabada.
En la capacitación de la ENA 2019, se transmitieron conocimientos sobre el sustento metodológico, el marco conceptual, los procedimientos operativos, los instrumentos de captación y el manejo del sistema de captura.
Para la encuesta se empleó la estrategia de capacitación presencial en dos niveles: central y estatal, con las siguientes características:
- Se propició una comunicación directa entre instructor y capacitandos, lo que facilitó la retroalimentación continua.
- Los manuales incluyeron las funciones y procedimientos específicos a desarrollar por cada puesto y, en conjunto con el uso de presentaciones, material didáctico, ejercicios en aula y prácticas de campo, proporcionaron el conocimiento y aprendizaje requeridos para el desarrollo de las actividades.
- Los dos niveles de capacitación se ejecutaron como sigue: instructores centrales a instructores estatales e instructores estatales a personal operativo.
- En total se capacitó a 1 190 personas de las cuales 882 fueron entrevistadores.
SEGUIMIENTO Y CONTROL
Con el registro de las situaciones encontradas en campo durante la captación de información se elaboraron reportes de avance, que se generaban directamente en los DCM, lo que facilitó el monitoreo del control de avance durante el operativo para asegurar que, en todas las unidades planeadas se captara cuestionario o se identificaran las causas por la que no se captaron los datos.
Con cada envío de información que realizaron los entrevistadores desde sus DCM, a través de la Web, se actualizaban automáticamente los reportes para todos los responsables del control y seguimiento del operativo de campo.
El sistema elaborado para el seguimiento y control de avance contribuyó a la solución inmediata de la problemática, lo que evitó que pudiera impactar los resultados y la cobertura de la ENA 2019.
Es un sistema único y de carácter nacional diseñado por el INEGI, para referenciar correctamente la información estadística de los censos y encuestas con los lugares geográficos correspondientes, proporciona la ubicación de las localidades, municipios y entidades federativas del país, utilizando coordenadas geográficas.
El Marco Geoestadístico Nacional (MGN) utilizado en la ENA 2019, está conformado por los resultados de la Actualización del Marco Censal Agropecuario (AMCA) realizado en 2016 y complementado con información de la Encuesta Nacional Agropecuaria 2017. Este Marco, integra los nuevos municipios creados hasta diciembre del 2018.
Con base en este Marco se generaron los materiales cartográficos utilizados en el operativo de captación de datos en campo.
Para la ENA 2019, se consideró emplear principalmente cartografía digital precargada en Dispositivos de Cómputo Móvil (DCM), así como la impresión de algunos materiales cartográficos que facilitaron a los entrevistadores la ubicación de localidades y domicilios de los productores.
La cartografía en formato digital se integró en el módulo cartográfico, instalado en el DCM que utilizaron los entrevistadores, el cual contenía información de municipios, localidades rurales y urbanas, calles, manzanas, Áreas Geoestadísticas Básicas (AGEB), corrientes y cuerpos de agua, vías de comunicación, y rasgos físicos y culturales.
Las principales capas de archivos cartográficos digitales utilizadas correspondieron a:
- Vectoriales del MGN (entidad federativa, municipio, AGEB).
- Vectoriales del MGN urbano (manzanas, sentidos de vialidad).
- Vectoriales de servicios urbanos (mercados, escuelas, servicios médicos, entre otros).
- Vectoriales de la carta topográfica 1:50 000 (ríos, arroyos, carreteras, caminos, presas, etcétera).
- Vectoriales de localidades urbanas y rurales.
- Catálogos del MGN y derivados (municipios y cabeceras municipales, AGEB, Catálogo Integral General de Localidades, entre otros).
LOS PRODUCTOS CARTOGRÁFICOS IMPRESOS USADOS FUERON:
Condensado Estatal con Marco Geoestadístico
Croquis Municipal con Marco Geoestadístico
Plano de Localidad Urbana
Plano de Área Geoestadística Básica (AGEB) Urbana
Plano de Localidad Rural
COBERTURA GEOGRÁFICA
La ENA 2019 tuvo una cobertura geográfica nacional y por entidad federativa. Comprendió una muestra de las Unidades de Producción que se dedican a actividades agropecuarias y que tienen alguno de los productos seleccionados con representatividad nacional y/o con representatividad estatal.
La cobertura de municipios fue de 1 663, que corresponden a los domicilios del total de productores visitados.
ESTRATEGIA DE CAPTACIÓN
Se utilizó la estrategia de captación por visita dirigida, que consistió en acudir a los domicilios de los productores o informantes adecuados y, mediante una entrevista directa, se corroboraron y completaron los datos de los productores, se confirmó la ubicación de sus unidades de producción y se captaron las variables de interés.
Para obtener los datos de las unidades de producción se usaron Dispositivos de Cómputo Móvil, que llevaban instalado el Sistema de captación de información, el cual estaba integrado por los tres módulos siguientes:
RUTINA OPERATIVA: posibilitó la identificación del productor, el registro y control de las situaciones presentadas en campo, captando las características de cómo se desarrolló cada entrevista.
MÓDULO CARTOGRÁFICO: utilizado para verificar visualmente la ubicación de los domicilios de los productores y realizar el punteado de éstos sobre la cartografía, lo que permitió obtener coordenadas geográficas de los domicilios, que serán de gran utilidad en futuros proyectos estadísticos del sector.
CUESTIONARIO DIGITAL: posibilitó un llenado fluido del cuestionario, validando las respuestas al momento de la entrevista, asegurando así la calidad de los datos captados
SISTEMA DE CAPACITACIÓN DE INFORMACIÓN
RUTINA OPERATIVA
- Permite identificar si el productor manejó o no la unidad de producción en el periodo de referencia.
- Lleva el control de las situaciones presentadas en el campo con cada productor.
- Elabora reportes de seguimiento.
MÓDULO CARTOGRÁFICO
- Permite georreferenciar la ubicación de las viviendas de los productores.
MÓDULO DE CUESTIONARIO
- Capta las variables de interés.
- Realiza validaciones para cuidar la calidad.
- Codifica las variables.
PROCESO DE CAPTACIÓN
En este proceso, se acudió al domicilio de cada productor registrado en el directorio para realizar una entrevista directa; los entrevistadores indagaron para identificar al productor o bien al informante adecuado, es decir a quién conociera el manejo de la unidad de producción y pudiera responder la entrevista.
CAPACITACIÓN
La capacitación es de gran relevancia para cualquier proyecto de esta naturaleza, de ella depende la preparación del personal operativo, responsable de captar los datos. En la medida en que mejor se asimilen los elementos del evento, los entrevistadores podrán apegarse a los lineamientos y tomar decisiones en campo que apoyen la calidad de la información recabada.
En la capacitación de la ENA 2019, se transmitieron conocimientos sobre el sustento metodológico, el marco conceptual, los procedimientos operativos, los instrumentos de captación y el manejo del sistema de captura.
Para la encuesta se empleó la estrategia de capacitación presencial en dos niveles: central y estatal, con las siguientes características:
- Se propició una comunicación directa entre instructor y capacitandos, lo que facilitó la retroalimentación continua.
- Los manuales incluyeron las funciones y procedimientos específicos a desarrollar por cada puesto y, en conjunto con el uso de presentaciones, material didáctico, ejercicios en aula y prácticas de campo, proporcionaron el conocimiento y aprendizaje requeridos para el desarrollo de las actividades.
- Los dos niveles de capacitación se ejecutaron como sigue: instructores centrales a instructores estatales e instructores estatales a personal operativo.
- En total se capacitó a 1 190 personas de las cuales 882 fueron entrevistadores.
SEGUIMIENTO Y CONTROL
Con el registro de las situaciones encontradas en campo durante la captación de información se elaboraron reportes de avance, que se generaban directamente en los DCM, lo que facilitó el monitoreo del control de avance durante el operativo para asegurar que, en todas las unidades planeadas se captara cuestionario o se identificaran las causas por la que no se captaron los datos.
Con cada envío de información que realizaron los entrevistadores desde sus DCM, a través de la Web, se actualizaban automáticamente los reportes para todos los responsables del control y seguimiento del operativo de campo.
El sistema elaborado para el seguimiento y control de avance contribuyó a la solución inmediata de la problemática, lo que evitó que pudiera impactar los resultados y la cobertura de la ENA 2019.
Recolector(es) de datos
| Nombre | Abreviación |
|---|---|
| Instituto Nacional de Estadística y Geografía | INEGI |
Cuestionarios
Cuestionarios
La captación de información estadística de la ENA 2019 se realizó a través de un Cuestionario.
Este instrumento se editó en idioma español y está estructurado por preguntas pre-codificadas y algunas abiertas. La aplicación del cuestionario se realizó a través de medios electrónicos y a papel en casos especiales.
Este instrumento se editó en idioma español y está estructurado por preguntas pre-codificadas y algunas abiertas. La aplicación del cuestionario se realizó a través de medios electrónicos y a papel en casos especiales.
Procesamiento de Datos
Edición de Datos
ANÁLISIS Y PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN
El procesamiento y análisis de la información representa una parte primordial para garantizar la calidad, consistencia, completitud y oportunidad de la información generada en eventos estadísticos censales o muestrales agropecuarios.
Para la Encuesta Nacional Agropecuaria 2019 (ENA 2019), se contemplaron actividades específicas de procesamiento de la información con la finalidad garantizar la congruencia y calidad de esta. Los procesos de validación y análisis se llevaron a cabo desde el momento de la entrevista con criterios de validación en el Dispositivo de Cómputo Móvil (DCM) directamente con el informante, hasta la revisión y presentación de los resultados.
Por lo anterior, la información captada en la ENA 2019, fue sometida a un conjunto de procesos para identificar datos que no cumplen con los requisitos de congruencia lógica y aritmética, completes e integridad, a fin de aplicar una solución bajo criterios específicos y homogéneos, que aseguren la consistencia y calidad de la información.
Dentro del procesamiento de la ENA 2019 se definieron diversas etapas para llevar a cabo el análisis y validación de la información. Las etapas del procesamiento fueron las siguientes:
- Validación en línea
- Monitoreo
- Codificación y Normalización
- Validación al interior del cuestionario
- Validación entre cuestionarios
- Comparación con fuentes internas y externas
VALIDACIÓN EN LÍNEA
La validación en línea es la primera etapa del procesamiento y tuvo el propósito de detectar y solucionar inconsistencias en la información al momento de la entrevista directamente con el informante, esto durante la aplicación del cuestionario con el DCM. Esta validación permitió que una vez que el entrevistador haya registrado los datos proporcionados por el informante, si el sistema detectaba alguna inconsistencia, mandaba un mensaje de error para que fuese corregida en ese momento con el informante. Los criterios de validación en línea fueron más de 200. Estos se diseñaron para garantizar que el cuestionario contara con la información mínima necesaria, detectar variables sin respuestas, así como validar los desgloses del destino de la producción de cultivos, existencias ganaderas, entre otros.
Finalizada la captura de cuestionarios, la información fue transferida vía internet a la base de datos de captura nacional de oficinas centrales del INEGI.
MONITOREO
El monitoreo de la información se llevó a cabo a la par del operativo de campo y con la información de la base de datos de captura. Tuvo como objetivo dar seguimiento a la información captada en los cuestionarios y verificar su completitud durante el operativo de campo, a fin de detectar de manera oportuna inconsistencias en la captación de la información que no fueran detectadas durante la validación en línea. De igual forma, fungió como un sistema de alertas para monitorear la calidad y completitud en la información y ofreció elementos para reinstruir al personal operativo en caso de omisiones o faltas reiterativas en la captura de la información.
CODIFICACIÓN DE CONCEPTOS
Para la generación de estadísticas es necesario que la información recopilada de cada variable, sea catalogada para su clasificación adecuada y quede identificada para su integración en la base de datos, para su procesamiento, análisis, así como para una ordenada presentación de resultados.
En las estadísticas agropecuarias (censos y encuestas), se utilizan catálogos para clasificar las opciones de respuesta de cada variable contenida en el cuestionario; los catálogos contienen conceptos codificados que se desarrollan a partir de la investigación y análisis de cada variable, para integrar las opciones de respuesta, tantas como sea factible que respondan los informantes, según las características de cada pregunta del cuestionario.
La primera codificación se realizó al momento de la entrevista dado que el dispositivo de cómputo móvil tenía integrados los catálogos, de tal manera que, durante la entrevista, el dispositivo permitió desplegar el catálogo del cual el entrevistador podía elegir el concepto según correspondiera con la respuesta del productor, al elegir un concepto del catálogo integrado en el dispositivo de cómputo móvil, en ese momento quedaba almacenada la clave del concepto elegido del catálogo. En los casos en que la respuesta que proporcionó el informante no coincidía con ninguno de los conceptos del catálogo, el sistema de captura permitía capturar la respuesta y todos estos casos se codificaron una vez que se integró la información capturada en una base de datos, mediante dos procesos: la codificación electrónica y la codificación manual.
Los cuestionarios captados en el dispositivo de cómputo móvil de cada entrevistador, eran transferidos semanalmente a la base de datos concentrada a nivel estatal y cada coordinación estatal transfería a su vez a una base de datos nacional, integrada en las oficinas centrales del Instituto.
La información ya concentrada en la base de datos de oficinas centrales, se procesaron por un sistema y aquellos casos que en el momento de la captura no quedaron codificados porque no se localizaron en el catálogo al momento de la entrevista, pasaron a una codificación electrónica, es decir por medio de un sistema electrónico automatizado se cotejaron los conceptos captados con los contenidos en los catálogos para hacer un filtro que permitiera detectar aquellos casos que sí eran coincidentes y que por algún motivo al momento de la entrevista no fue localizado, por este medio electrónico quedaron codificados de manera automatizada los casos con los descritos en los catálogos.
Posterior al proceso de codificación electrónica, los casos que quedaron pendientes de codificar, se transfieren a una codificación manual, en este proceso se agrupan por tipo de catálogo para su revisión y análisis por personal de oficinas centrales, en donde se detectaron sinónimos con conceptos que sí estén contenidos en el catálogo o bien tenían una escritura errónea en el momento de su captura; a estos se les asignó la clave correspondiente del concepto contenido en el catálogo; por otro lado, los casos que se identificaron como nuevos, después de la revisión, el análisis y la investigación, incluso de consultas con personal de las oficinas estatales, se les asignó una clave nueva y se dieron de alta en el catálogo correspondiente para su codificación.
NORMALIZACIÓN
En México a lo largo de su territorio existen diversos regionalismos y las unidades de medida que se refieren a superficie y volumen no son la excepción. La información que es captada en las estadísticas agropecuarias y que corresponde a variables cuantitativas, que se refieren a extensiones de superficie o bien a cuantificar la capacidad o el volumen. En algunos casos los productores agropecuarios las expresan en medidas que no siempre son del sistema métrico decimal (metros, hectáreas, litros, kilogramos, toneladas, etc.), según el lugar geográfico en que se sitúen, proporcionan unidades regionales que acostumbran manejar en su comunidad, tales como almud, tarea, media, mecate, entre otras medidas.
Para la publicación de resultados es necesario homogeneizar las medidas al sistema métrico decimal, a este proceso de homogeneización se le llama Normalización, en este proceso se revisan y analizan las unidades de medida diferentes al sistema métrico decimal y se aplica una equivalencia para realizar una conversión a las medidas con las que serán publicadas (hectáreas, toneladas, litros, etcétera).
Primero se realiza una normalización electrónica que, mediante un proceso electrónico automatizado, se realiza la conversión de las unidades de medida que son de equivalencia fija (metro cuadrado, yarda, acre, libra, galón, etc.), a unidades de medidas que se presentan en los resultados publicados: litro, metro o hectárea, kilogramo o tonelada, según la variable de que se trate como la superficie sembrada, superficie cosechada o producción.
Por otra parte, en la normalización manual se analizan e investigan todas las unidades captadas que no corresponden al sistema métrico decimal y que no tienen una equivalencia establecida, dado que puede variar su valor, según la región donde haya sido captada. A estos casos, una vez que se determina su equivalencia por medio de una exhaustiva investigación y haber verificado su congruencia con otras variables, se convierte su valor a unidades de medida publicables, homogeneizando así los valores para poder agregar la información y presentarla en los resultados de la Encuesta.
VALIDACIÓN AL INTERIOR DEL CUESTIONARIO
La validación al interior del cuestionario garantiza la consistencia de la información al interior de este, verificando la congruencia entre variables relacionadas. Para ello, se contó con un significativo número de validaciones lógicas que fueron aplicadas a cada uno de los cuestionarios. Este proceso se realizó una vez liberados los procesos previos de codificación y normalización. Por lo cual, la validación al interior del cuestionario, y para cada uno de ellos, inició con la información normalizada y se ejecutó hasta que ningún cuestionario presentó errores o discrepancias de acuerdo con los criterios establecidos. En la ENA 2019, se elaboraron 157 criterios de validación.
Para la validación al interior de cuestionarios, se estableció que se utilizara el método de 'vectores teóricos', en el cual se definieron previamente funciones en donde a sus variables dependientes se les asignaron valores de acuerdo con las preguntas y respuestas de cada capítulo del cuestionario. A partir de estos valores las funciones proporcionaron un conjunto de 'imágenes' que correspondían a todas las combinaciones posibles de respuestas a las preguntas objeto de estudio, cada imagen identificó una y solo una combinación. Posterior a ello, cada imagen fue sometida a una metodología de análisis y corrección para las inconsistencias que se pudieran presentar, de tal forma que los registros que no cumplían con los criterios establecidos serían en algunos casos corregidos automáticamente y en otros diagnosticados para su depuración manual.
VALIDACIÓN ENTRE CUESTIONARIOS
La etapa del procesamiento de validación entre cuestionarios tuvo como objetivo que la información fuera consistente de forma agrupada. Para ello, se realizó un análisis entre diferentes grupos definidos de acuerdo con la actividad principal o el tamaño de la unidad de producción, etc.; como, por ejemplo: unidades de producción de maíz o unidades de producción pecuaria con afinidad de alguna especie, con ello fue posible detectar registros que mostraran comportamiento diferente en ciertas variables con respecto al grupo al que pertenecen. Esto se realizó mediante la aplicación de herramientas estadísticas para datos agrupados como el análisis multivariado y univariado. Para el análisis univariado se definieron estadísticamente los intervalos entre los cuales los datos de estas variables podrían fluctuar sin salirse del comportamiento promedio de los demás. Los intervalos sirvieron para detectar todas aquellas unidades de producción que registraron datos atípicos al salirse de la fluctuación acotada, es decir, todos aquellos datos cuya dimensión fue superior o inferior a lo que registra el comportamiento promedio predeterminado de los demás. Por otro lado, para el análisis multivariado, se definieron las variables que estuvieran correlacionadas y fueran dependientes entre sí; en función de ello, se detectaron las unidades de producción con atipicidades en el comportamiento agrupado de dichas variables.
La validación entre cuestionarios se llevó a cabo al contar con todos los cuestionarios codificados y normalizados. Esta etapa se desarrolló a la par de la validación al interior de los cuestionarios, al tener toda la base normalizada, y se continuó con ella hasta finalizar el procesamiento. En los casos que resultaron inconsistentes se elaboró un reporte para analizar su depuración automática o manual en caso de ser necesario.
Durante las etapas de validación al interior y entre cuestionarios, se dispuso de un sistema de reconsulta, el cual permitió llevar a cabo un intercambio de información entre los ámbitos central y estatal, en relación con los casos reportados como inconsistentes para que pudieran ser analizados estatalmente y si se consideraba necesario reconsultarlos en campo directamente con el informante, para ratificar los datos o aplicar ajustes a los mismos.
COMPARACIÓN CON FUENTES INTERNAS Y EXTERNAS
Con el propósito de garantizar la calidad de la información captada por la ENA 2019, fue importante llevar a cabo una confronta de información con la generada por otras fuentes, tanto internas como de instituciones relacionadas con el Sector Agropecuario. Las fuentes de consulta empleadas fueron las siguientes:
FUENTES INTERNAS: información del censo 2007 y Encuestas Agropecuarias 2012, 2014 y 2017.
FUENTES EXTERNAS: información del SIAP-SADER, SEMARNAT, CONAGUA, RAN, etcétera.
La confronta mencionada se realizó bajo dos niveles, nacional y estatal, con base en la prioridad a ciertas variables, tales como: superficie, cultivos, producción, rendimientos, inventarios de cabezas de ganado, etcétera.
Para lo anterior, fue necesario contar con los tabulados de diagnóstico o preliminares, que permitieran llevar a cabo el análisis correspondiente en cuanto a corroborar las cifras muestrales expandidas, así como realizar reconsultas con los productores, con la finalidad de determinar si la información era correcta o bien se debían hacer los ajustes pertinentes y, en último caso, realizar la justificación correspondiente.
Finalmente, esta actividad permitió detectar similitudes y/o diferencias de los datos estadísticos expandidos, o bien, determinar si estas diferencias se debían a aspectos de tipo conceptual u operativo.
El procesamiento y análisis de la información representa una parte primordial para garantizar la calidad, consistencia, completitud y oportunidad de la información generada en eventos estadísticos censales o muestrales agropecuarios.
Para la Encuesta Nacional Agropecuaria 2019 (ENA 2019), se contemplaron actividades específicas de procesamiento de la información con la finalidad garantizar la congruencia y calidad de esta. Los procesos de validación y análisis se llevaron a cabo desde el momento de la entrevista con criterios de validación en el Dispositivo de Cómputo Móvil (DCM) directamente con el informante, hasta la revisión y presentación de los resultados.
Por lo anterior, la información captada en la ENA 2019, fue sometida a un conjunto de procesos para identificar datos que no cumplen con los requisitos de congruencia lógica y aritmética, completes e integridad, a fin de aplicar una solución bajo criterios específicos y homogéneos, que aseguren la consistencia y calidad de la información.
Dentro del procesamiento de la ENA 2019 se definieron diversas etapas para llevar a cabo el análisis y validación de la información. Las etapas del procesamiento fueron las siguientes:
- Validación en línea
- Monitoreo
- Codificación y Normalización
- Validación al interior del cuestionario
- Validación entre cuestionarios
- Comparación con fuentes internas y externas
VALIDACIÓN EN LÍNEA
La validación en línea es la primera etapa del procesamiento y tuvo el propósito de detectar y solucionar inconsistencias en la información al momento de la entrevista directamente con el informante, esto durante la aplicación del cuestionario con el DCM. Esta validación permitió que una vez que el entrevistador haya registrado los datos proporcionados por el informante, si el sistema detectaba alguna inconsistencia, mandaba un mensaje de error para que fuese corregida en ese momento con el informante. Los criterios de validación en línea fueron más de 200. Estos se diseñaron para garantizar que el cuestionario contara con la información mínima necesaria, detectar variables sin respuestas, así como validar los desgloses del destino de la producción de cultivos, existencias ganaderas, entre otros.
Finalizada la captura de cuestionarios, la información fue transferida vía internet a la base de datos de captura nacional de oficinas centrales del INEGI.
MONITOREO
El monitoreo de la información se llevó a cabo a la par del operativo de campo y con la información de la base de datos de captura. Tuvo como objetivo dar seguimiento a la información captada en los cuestionarios y verificar su completitud durante el operativo de campo, a fin de detectar de manera oportuna inconsistencias en la captación de la información que no fueran detectadas durante la validación en línea. De igual forma, fungió como un sistema de alertas para monitorear la calidad y completitud en la información y ofreció elementos para reinstruir al personal operativo en caso de omisiones o faltas reiterativas en la captura de la información.
CODIFICACIÓN DE CONCEPTOS
Para la generación de estadísticas es necesario que la información recopilada de cada variable, sea catalogada para su clasificación adecuada y quede identificada para su integración en la base de datos, para su procesamiento, análisis, así como para una ordenada presentación de resultados.
En las estadísticas agropecuarias (censos y encuestas), se utilizan catálogos para clasificar las opciones de respuesta de cada variable contenida en el cuestionario; los catálogos contienen conceptos codificados que se desarrollan a partir de la investigación y análisis de cada variable, para integrar las opciones de respuesta, tantas como sea factible que respondan los informantes, según las características de cada pregunta del cuestionario.
La primera codificación se realizó al momento de la entrevista dado que el dispositivo de cómputo móvil tenía integrados los catálogos, de tal manera que, durante la entrevista, el dispositivo permitió desplegar el catálogo del cual el entrevistador podía elegir el concepto según correspondiera con la respuesta del productor, al elegir un concepto del catálogo integrado en el dispositivo de cómputo móvil, en ese momento quedaba almacenada la clave del concepto elegido del catálogo. En los casos en que la respuesta que proporcionó el informante no coincidía con ninguno de los conceptos del catálogo, el sistema de captura permitía capturar la respuesta y todos estos casos se codificaron una vez que se integró la información capturada en una base de datos, mediante dos procesos: la codificación electrónica y la codificación manual.
Los cuestionarios captados en el dispositivo de cómputo móvil de cada entrevistador, eran transferidos semanalmente a la base de datos concentrada a nivel estatal y cada coordinación estatal transfería a su vez a una base de datos nacional, integrada en las oficinas centrales del Instituto.
La información ya concentrada en la base de datos de oficinas centrales, se procesaron por un sistema y aquellos casos que en el momento de la captura no quedaron codificados porque no se localizaron en el catálogo al momento de la entrevista, pasaron a una codificación electrónica, es decir por medio de un sistema electrónico automatizado se cotejaron los conceptos captados con los contenidos en los catálogos para hacer un filtro que permitiera detectar aquellos casos que sí eran coincidentes y que por algún motivo al momento de la entrevista no fue localizado, por este medio electrónico quedaron codificados de manera automatizada los casos con los descritos en los catálogos.
Posterior al proceso de codificación electrónica, los casos que quedaron pendientes de codificar, se transfieren a una codificación manual, en este proceso se agrupan por tipo de catálogo para su revisión y análisis por personal de oficinas centrales, en donde se detectaron sinónimos con conceptos que sí estén contenidos en el catálogo o bien tenían una escritura errónea en el momento de su captura; a estos se les asignó la clave correspondiente del concepto contenido en el catálogo; por otro lado, los casos que se identificaron como nuevos, después de la revisión, el análisis y la investigación, incluso de consultas con personal de las oficinas estatales, se les asignó una clave nueva y se dieron de alta en el catálogo correspondiente para su codificación.
NORMALIZACIÓN
En México a lo largo de su territorio existen diversos regionalismos y las unidades de medida que se refieren a superficie y volumen no son la excepción. La información que es captada en las estadísticas agropecuarias y que corresponde a variables cuantitativas, que se refieren a extensiones de superficie o bien a cuantificar la capacidad o el volumen. En algunos casos los productores agropecuarios las expresan en medidas que no siempre son del sistema métrico decimal (metros, hectáreas, litros, kilogramos, toneladas, etc.), según el lugar geográfico en que se sitúen, proporcionan unidades regionales que acostumbran manejar en su comunidad, tales como almud, tarea, media, mecate, entre otras medidas.
Para la publicación de resultados es necesario homogeneizar las medidas al sistema métrico decimal, a este proceso de homogeneización se le llama Normalización, en este proceso se revisan y analizan las unidades de medida diferentes al sistema métrico decimal y se aplica una equivalencia para realizar una conversión a las medidas con las que serán publicadas (hectáreas, toneladas, litros, etcétera).
Primero se realiza una normalización electrónica que, mediante un proceso electrónico automatizado, se realiza la conversión de las unidades de medida que son de equivalencia fija (metro cuadrado, yarda, acre, libra, galón, etc.), a unidades de medidas que se presentan en los resultados publicados: litro, metro o hectárea, kilogramo o tonelada, según la variable de que se trate como la superficie sembrada, superficie cosechada o producción.
Por otra parte, en la normalización manual se analizan e investigan todas las unidades captadas que no corresponden al sistema métrico decimal y que no tienen una equivalencia establecida, dado que puede variar su valor, según la región donde haya sido captada. A estos casos, una vez que se determina su equivalencia por medio de una exhaustiva investigación y haber verificado su congruencia con otras variables, se convierte su valor a unidades de medida publicables, homogeneizando así los valores para poder agregar la información y presentarla en los resultados de la Encuesta.
VALIDACIÓN AL INTERIOR DEL CUESTIONARIO
La validación al interior del cuestionario garantiza la consistencia de la información al interior de este, verificando la congruencia entre variables relacionadas. Para ello, se contó con un significativo número de validaciones lógicas que fueron aplicadas a cada uno de los cuestionarios. Este proceso se realizó una vez liberados los procesos previos de codificación y normalización. Por lo cual, la validación al interior del cuestionario, y para cada uno de ellos, inició con la información normalizada y se ejecutó hasta que ningún cuestionario presentó errores o discrepancias de acuerdo con los criterios establecidos. En la ENA 2019, se elaboraron 157 criterios de validación.
Para la validación al interior de cuestionarios, se estableció que se utilizara el método de 'vectores teóricos', en el cual se definieron previamente funciones en donde a sus variables dependientes se les asignaron valores de acuerdo con las preguntas y respuestas de cada capítulo del cuestionario. A partir de estos valores las funciones proporcionaron un conjunto de 'imágenes' que correspondían a todas las combinaciones posibles de respuestas a las preguntas objeto de estudio, cada imagen identificó una y solo una combinación. Posterior a ello, cada imagen fue sometida a una metodología de análisis y corrección para las inconsistencias que se pudieran presentar, de tal forma que los registros que no cumplían con los criterios establecidos serían en algunos casos corregidos automáticamente y en otros diagnosticados para su depuración manual.
VALIDACIÓN ENTRE CUESTIONARIOS
La etapa del procesamiento de validación entre cuestionarios tuvo como objetivo que la información fuera consistente de forma agrupada. Para ello, se realizó un análisis entre diferentes grupos definidos de acuerdo con la actividad principal o el tamaño de la unidad de producción, etc.; como, por ejemplo: unidades de producción de maíz o unidades de producción pecuaria con afinidad de alguna especie, con ello fue posible detectar registros que mostraran comportamiento diferente en ciertas variables con respecto al grupo al que pertenecen. Esto se realizó mediante la aplicación de herramientas estadísticas para datos agrupados como el análisis multivariado y univariado. Para el análisis univariado se definieron estadísticamente los intervalos entre los cuales los datos de estas variables podrían fluctuar sin salirse del comportamiento promedio de los demás. Los intervalos sirvieron para detectar todas aquellas unidades de producción que registraron datos atípicos al salirse de la fluctuación acotada, es decir, todos aquellos datos cuya dimensión fue superior o inferior a lo que registra el comportamiento promedio predeterminado de los demás. Por otro lado, para el análisis multivariado, se definieron las variables que estuvieran correlacionadas y fueran dependientes entre sí; en función de ello, se detectaron las unidades de producción con atipicidades en el comportamiento agrupado de dichas variables.
La validación entre cuestionarios se llevó a cabo al contar con todos los cuestionarios codificados y normalizados. Esta etapa se desarrolló a la par de la validación al interior de los cuestionarios, al tener toda la base normalizada, y se continuó con ella hasta finalizar el procesamiento. En los casos que resultaron inconsistentes se elaboró un reporte para analizar su depuración automática o manual en caso de ser necesario.
Durante las etapas de validación al interior y entre cuestionarios, se dispuso de un sistema de reconsulta, el cual permitió llevar a cabo un intercambio de información entre los ámbitos central y estatal, en relación con los casos reportados como inconsistentes para que pudieran ser analizados estatalmente y si se consideraba necesario reconsultarlos en campo directamente con el informante, para ratificar los datos o aplicar ajustes a los mismos.
COMPARACIÓN CON FUENTES INTERNAS Y EXTERNAS
Con el propósito de garantizar la calidad de la información captada por la ENA 2019, fue importante llevar a cabo una confronta de información con la generada por otras fuentes, tanto internas como de instituciones relacionadas con el Sector Agropecuario. Las fuentes de consulta empleadas fueron las siguientes:
FUENTES INTERNAS: información del censo 2007 y Encuestas Agropecuarias 2012, 2014 y 2017.
FUENTES EXTERNAS: información del SIAP-SADER, SEMARNAT, CONAGUA, RAN, etcétera.
La confronta mencionada se realizó bajo dos niveles, nacional y estatal, con base en la prioridad a ciertas variables, tales como: superficie, cultivos, producción, rendimientos, inventarios de cabezas de ganado, etcétera.
Para lo anterior, fue necesario contar con los tabulados de diagnóstico o preliminares, que permitieran llevar a cabo el análisis correspondiente en cuanto a corroborar las cifras muestrales expandidas, así como realizar reconsultas con los productores, con la finalidad de determinar si la información era correcta o bien se debían hacer los ajustes pertinentes y, en último caso, realizar la justificación correspondiente.
Finalmente, esta actividad permitió detectar similitudes y/o diferencias de los datos estadísticos expandidos, o bien, determinar si estas diferencias se debían a aspectos de tipo conceptual u operativo.
Organización y preparación
La estructura organizacional del INEGI está orientada al desarrollo de la normatividad a nivel central y delegar la ejecución de los programas estadísticos en los ámbitos regionales y estatales.
La muestra para la ENA 2019 se obtuvo del universo de unidades de producción resultantes de la Actualización del Marco Censal Agropecuario 2016 y de la ENA 2017, el levantamiento de la información se realizó con una estructura operativa integrada por Entrevistadores (ENT) y Supervisores de Entrevistadores (SENT).
La planeación constituyó un proceso básico, ya que permitió calcular la plantilla de personal operativo y de control necesaria para el levantamiento de la información; así como definir y distribuir equitativamente las cargas de trabajo mediante la conformación de áreas geográficas de responsabilidad, de esta manera se determinaron los recursos materiales necesarios y para efectos de establecer una adecuada organización del trabajo y optimizar el control del operativo de campo.
La planeación general del operativo de campo se basó en el cálculo de recursos humanos necesarios para satisfacer las necesidades de la Encuesta, la planeación operativa se definió en función del tamaño de la muestra y la dispersión de las localidades donde se ubicaba el domicilio de los productores, accesibilidad, tiempo promedio de identificación, total de terrenos y conformación de la Unidad de Producción; además se consideran otras variables como el número de días del operativo de campo y el promedio de cuestionarios por día que aplicaría el Entrevistador; con estos elementos se definieron las cargas y áreas de trabajo, lo que determinó la cantidad de Entrevistadores.
En la primera fase de planeación, se señaló el universo de localidades objeto de levantamiento y se describen los factores y criterios considerados en el sistema de planeación para realización del cálculo de la fracción de Entrevistador y Supervisor de Entrevistadores requerido por localidad.
En la segunda fase de planeación se detallaron los criterios y lineamientos para la conformación de las Áreas de Entrevistadores y Supervisor de Entrevistadores que se describieron en los reportes generados por sistema para la asignación de cargas de trabajo de estas figuras.
Adicionalmente se realizó una sesión de reforzamiento en campo, con el propósito de retroalimentar al personal respecto a posibles inconsistencias. La sesión consistió en la aplicación de la pregunta: “¿Cuantos terrenos manejo en este municipio?”, si el número que manifestaba era igual al que se tenía registrado, se continuaba con la aplicación del cuestionario; si no coincidía el numero solo se anotaba la cantidad de terrenos que el informante decía poseer.
Por último, se elaboraron reportes de avance, generados con información resguardada en el DCM y transferida al Sistema de Administración de Control y Seguimiento de los Procesos Operativos (SACSPO) vía Web, con el propósito de mantener el control sobre el grado de avance de las actividades desarrolladas en cada área de responsabilidad en las entidades y de acuerdo a ello, trazar las medidas pertinentes en aquellos casos en que se consideraron necesarios.
La estructura de organización de la ENA 2019 se definió, en función de las cargas de trabajo, de la forma siguiente:
Jefe de Control (JC)
Responsable de planear el operativo, coordinar, asesorar, supervisar y apoyar las tareas que realiza el personal a su cargo, dar seguimiento y solucionar las situaciones de acuerdo con los lineamientos que se han establecido, con el fin de asegurar la planeación, capacitación, seguimiento del control del operativo, así como, el requerimiento de recursos financieros y materiales. Además, realiza la concertación de apoyos, difusión del proyecto con autoridades municipales y líderes locales para su desarrollo; y, la contratación del personal operativo participante de la encuesta.
Soporte Informático
Es el encargado del administrador del sistema para la operación de los dispositivos de cómputo móvil, se encarga de asesorar y apoyar a los ENT, para el envío de información del DCM a través de la Web; también brinda asesoría al personal en el uso y manejo del dispositivo, previa solicitud del JC.
Por último, se encargó de generar los reportes de seguimiento para las reuniones semanales o bien cuando le eran requeridos por el JC.
Instructor Agropecuario (IA)
Se encargó de impartir capacitación al personal operativo como lo son: SENT, ENT, AI, Auxiliar Administrativo de zona (AA), también capacitó al personal contratado para sustituir las vacantes por renuncias de personal operativo. El IA realiza actividades de supervisión del operativo de campo, es decir al SENT y al ENT; además apoya al JC en las actividades que realiza en caso de que este se lo solicitara.
Analista de Información (AI)
Dentro de las actividades realizadas fue revisar y analizar los reportes de análisis con posibles inconsistencias generados por los sistemas de Monitoreo y Validación automatizada, mismas que hace del conocimiento al JC, en el caso de las inconsistencias de información a las que se les dio solución tanto en campo como en gabinete, debe de registrarlas en el Módulo de Reconsulta, hasta corroborar que al regresar contuvieran la información correcta, motivo por el cual la comunicación con el Sistema de Reconsulta fue directa.
Supervisor de Entrevistadores (SENT)
Responsable de supervisar que los ENT realicen las actividades de captación adecuadamente. Entrega el DCM cargado con el Sistema de Captación de Información de la ENA 2019. Proporciona los materiales necesarios (control, apoyo, auxiliar y oficina) para el desempeño de las actividades. Asigna la carga inicial. En conjunto con los ENT establece la programación semanal de visitas a productores. Asesora y apoya en la solución de la problemática. Supervisa la correcta captación de la información de las unidades de producción (UP) seleccionadas. Revisa el avance del operativo con base en el análisis de los reportes de seguimiento. Verifica que los envíos de información a través de la Web se realicen de forma completa y oportuna.
Entrevistador (ENT)
Encargado de captar mediante una entrevista directa, la información de las unidades de observación asignadas en su área de responsabilidad, con base en la planeación y la estrategia estipulada en el manual del entrevistador para la generación de información de la encuesta.
La muestra para la ENA 2019 se obtuvo del universo de unidades de producción resultantes de la Actualización del Marco Censal Agropecuario 2016 y de la ENA 2017, el levantamiento de la información se realizó con una estructura operativa integrada por Entrevistadores (ENT) y Supervisores de Entrevistadores (SENT).
La planeación constituyó un proceso básico, ya que permitió calcular la plantilla de personal operativo y de control necesaria para el levantamiento de la información; así como definir y distribuir equitativamente las cargas de trabajo mediante la conformación de áreas geográficas de responsabilidad, de esta manera se determinaron los recursos materiales necesarios y para efectos de establecer una adecuada organización del trabajo y optimizar el control del operativo de campo.
La planeación general del operativo de campo se basó en el cálculo de recursos humanos necesarios para satisfacer las necesidades de la Encuesta, la planeación operativa se definió en función del tamaño de la muestra y la dispersión de las localidades donde se ubicaba el domicilio de los productores, accesibilidad, tiempo promedio de identificación, total de terrenos y conformación de la Unidad de Producción; además se consideran otras variables como el número de días del operativo de campo y el promedio de cuestionarios por día que aplicaría el Entrevistador; con estos elementos se definieron las cargas y áreas de trabajo, lo que determinó la cantidad de Entrevistadores.
En la primera fase de planeación, se señaló el universo de localidades objeto de levantamiento y se describen los factores y criterios considerados en el sistema de planeación para realización del cálculo de la fracción de Entrevistador y Supervisor de Entrevistadores requerido por localidad.
En la segunda fase de planeación se detallaron los criterios y lineamientos para la conformación de las Áreas de Entrevistadores y Supervisor de Entrevistadores que se describieron en los reportes generados por sistema para la asignación de cargas de trabajo de estas figuras.
Adicionalmente se realizó una sesión de reforzamiento en campo, con el propósito de retroalimentar al personal respecto a posibles inconsistencias. La sesión consistió en la aplicación de la pregunta: “¿Cuantos terrenos manejo en este municipio?”, si el número que manifestaba era igual al que se tenía registrado, se continuaba con la aplicación del cuestionario; si no coincidía el numero solo se anotaba la cantidad de terrenos que el informante decía poseer.
Por último, se elaboraron reportes de avance, generados con información resguardada en el DCM y transferida al Sistema de Administración de Control y Seguimiento de los Procesos Operativos (SACSPO) vía Web, con el propósito de mantener el control sobre el grado de avance de las actividades desarrolladas en cada área de responsabilidad en las entidades y de acuerdo a ello, trazar las medidas pertinentes en aquellos casos en que se consideraron necesarios.
La estructura de organización de la ENA 2019 se definió, en función de las cargas de trabajo, de la forma siguiente:
Jefe de Control (JC)
Responsable de planear el operativo, coordinar, asesorar, supervisar y apoyar las tareas que realiza el personal a su cargo, dar seguimiento y solucionar las situaciones de acuerdo con los lineamientos que se han establecido, con el fin de asegurar la planeación, capacitación, seguimiento del control del operativo, así como, el requerimiento de recursos financieros y materiales. Además, realiza la concertación de apoyos, difusión del proyecto con autoridades municipales y líderes locales para su desarrollo; y, la contratación del personal operativo participante de la encuesta.
Soporte Informático
Es el encargado del administrador del sistema para la operación de los dispositivos de cómputo móvil, se encarga de asesorar y apoyar a los ENT, para el envío de información del DCM a través de la Web; también brinda asesoría al personal en el uso y manejo del dispositivo, previa solicitud del JC.
Por último, se encargó de generar los reportes de seguimiento para las reuniones semanales o bien cuando le eran requeridos por el JC.
Instructor Agropecuario (IA)
Se encargó de impartir capacitación al personal operativo como lo son: SENT, ENT, AI, Auxiliar Administrativo de zona (AA), también capacitó al personal contratado para sustituir las vacantes por renuncias de personal operativo. El IA realiza actividades de supervisión del operativo de campo, es decir al SENT y al ENT; además apoya al JC en las actividades que realiza en caso de que este se lo solicitara.
Analista de Información (AI)
Dentro de las actividades realizadas fue revisar y analizar los reportes de análisis con posibles inconsistencias generados por los sistemas de Monitoreo y Validación automatizada, mismas que hace del conocimiento al JC, en el caso de las inconsistencias de información a las que se les dio solución tanto en campo como en gabinete, debe de registrarlas en el Módulo de Reconsulta, hasta corroborar que al regresar contuvieran la información correcta, motivo por el cual la comunicación con el Sistema de Reconsulta fue directa.
Supervisor de Entrevistadores (SENT)
Responsable de supervisar que los ENT realicen las actividades de captación adecuadamente. Entrega el DCM cargado con el Sistema de Captación de Información de la ENA 2019. Proporciona los materiales necesarios (control, apoyo, auxiliar y oficina) para el desempeño de las actividades. Asigna la carga inicial. En conjunto con los ENT establece la programación semanal de visitas a productores. Asesora y apoya en la solución de la problemática. Supervisa la correcta captación de la información de las unidades de producción (UP) seleccionadas. Revisa el avance del operativo con base en el análisis de los reportes de seguimiento. Verifica que los envíos de información a través de la Web se realicen de forma completa y oportuna.
Entrevistador (ENT)
Encargado de captar mediante una entrevista directa, la información de las unidades de observación asignadas en su área de responsabilidad, con base en la planeación y la estrategia estipulada en el manual del entrevistador para la generación de información de la encuesta.
Indicadores de la Calidad/Evaluación de la Calidad
Evaluación de datos
A través de los siguientes vínculos se pueden consultar los indicadores de calidad sobre precisión y confiabilidad estadística aprobados por el Comité de Aseguramiento de la Calidad del INEGI.
Coeficiente de variación, error estándar e intervalo de confianza
ENA, 2019.
Coeficiente de variación, error estándar e intervalo de confianza
ENA, 2019.
Política de Acceso a los microdatos
Autorización de accceso
| Name | Affiliation | Coreo Electrónico | URL |
|---|---|---|---|
| INEGI | Organismo Autónomo del Gobierno Federal | atencion.usuarios@inegi.org.mx | www.inegi.org.mx |
Contactos
| Name | Afiliación | Correo electrónico | URL |
|---|---|---|---|
| Atención a usuarios | INEGI | atencion.usuarios@inegi.org.mx | https://www.inegi.org.mx/inegi/contacto.html |
Confidencialidad
Conforme a las disposiciones de la Ley del Sistema Nacional de Información Estadística y Geográfica en vigor:
ARTÍCULO 37.- "Los datos que proporcionen para fines estadísticos los Informantes del Sistema a las Unidades en términos de la presente Ley, serán estrictamente confidenciales y bajo ninguna circunstancia podrán utilizarse para otro fin que no sea el estadístico.
El Instituto no deberá proporcionar a persona alguna, los datos a que se refiere este artículo para fines fiscales, judiciales, administrativos o de cualquier otra índole."
ARTÍCULO 38.- "Los datos e informes que los Informantes del Sistema proporcionen para fines estadísticos y que provengan de registros administrativos, serán manejados observando los principios de confidencialidad y reserva, por lo que no podrán divulgarse en ningún caso en forma nominativa o individualizada, ni harán prueba ante autoridad judicial o administrativa, incluyendo la fiscal, en juicio o fuera de él.
Cuando se deba divulgar la información a que se refiere el párrafo anterior, ésta deberá estar agregada de tal manera que no se pueda identificar a los Informantes del Sistema y, en general, a las personas físicas o morales objeto de la información.
El Instituto expedirá las normas que aseguren la correcta difusión y el acceso del público a la Información, con apego a lo dispuesto en este artículo".
ARTÍCULO 45.- "Los Informantes del Sistema estarán obligados a proporcionar, con veracidad y oportunidad, los datos e informes que les soliciten las autoridades competentes para fines estadísticos, censales y geográficos, y prestarán apoyo a las mismas.
La participación y colaboración de los habitantes de la República en el levantamiento de los censos, será obligatoria y gratuita en los términos señalados en el artículo 5o. de la Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos.
Los propietarios, poseedores o usufructuarios de predios ubicados en el territorio nacional, prestarán apoyo en los trabajos de campo que realicen las autoridades para captar Información."
ARTÍCULO 47.- "Los datos que proporcionen los Informantes del Sistema, serán confidenciales en términos de esta Ley y de las reglas generales que conforme a ella dicte el Instituto.
La Información no queda sujeta a la Ley Federal de Transparencia y Acceso a la Información Pública Gubernamental, sino que se dará a conocer y se conservará en los términos previstos en la presente Ley.
Sin perjuicio de lo señalado en el párrafo anterior, el Instituto, respecto de la información correspondiente a su gestión administrativa, quedará sujeto a lo dispuesto en la Ley Federal de
Transparencia y Acceso a la Información Pública Gubernamental."
Condición de acceso
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Fuente: INEGI. Encuesta Nacional Agropecuaria 2019.
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Producción del metadato
NÚMERO DE IDENTIFICACIÓN DEL DOCUMENTO DE METADATOS
DDI-MEX-INEGI-ENA-2019-V01
| Nombre | Abreviación |
|---|---|
| Instituto Nacional de Estadística y Geografía | INEGI |
| Dirección General de Estadísticas Económicas | DGEE |
| Dirección General Adjunta de Censos Económicos y Agropecuarios | DGACEA |
| Dirección de Censos y Encuestas Agropecuarias | DCEA |
| Coordinación de Diseño Conceptual y Resultados | CDCR |
| Subdirección de Diseño Conceptual | SDC |
FECHA DE CONCLUSIÓN DE LA DOCUMENTACIÓN
2020-08-06