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Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del Tercer Sector

Francisco Pérez Hernández

Enero-Febrero 2010

Universidad Autónoma de Madrid

Facultad de Económicas y Empresariales

Master en Administración y Dirección de Fundaciones, Asociaciones y Otras

Entidades No Lucrativas

1. ¿Porqué Fundamentar Nuestros Proyectos con Información Estadística?

2. El Proceso de Investigación.

Esquema General de Obtención, Elaboración y Análisis de Datos

Variables y Escalas de Medida: La Naturaleza del Análisis Estadístico

Tipos de Información Estadística en Tiempo y Espacio

3. Fuentes de Información Estadística del Tercer Sector.

Fuentes Secundarias del Tercer Sector

Internacionales

Nacionales

Fuentes Primarias

4. Elaboración de Datos Primarios.

¿Por qué elaborar Datos Primarios?

Tipos de Datos Primarios

Cuestionarios y Encuestas

Tipos de Cuestionarios

Fases para el Diseño de Cuestionarios

Índice


5. Muestreo

Población y Muestra.

Métodos de Muestreo

Tamaño de la Muestra y Errores de Muestreo

6. Encuesta sobre Hábitos de Consumo de los Inmigrantes en la Comunidad

de Madrid

Datos Técnicos de la Encuesta

Tabulación y Análisis Primario de Datos con SPSS


Índice

¿Porqué Fundamentar Nuestros Proyectos con Información Estadística?

Importancia de la Información Estadística*

El Tercer Sector debe ser uno de los pilares del Estado de Bienestar.

Existen más de 300.000 Entidades sin Ánimo de Lucro en España, y juntas suponen el 4,5% del PIB de en España.

Sin embargo, más del 70% de los proyectos con origen en estas entidades no satisfacen completamente las necesidades de la sociedad, e incluso, algunos se pierden con el tiempo.

Esta realidad se debe a dos razones significativas:

La demanda de financiación supera sustancialmente a la oferta.

1 de cada 10 proyectos que reciben financiación, justifican o mejor dicho garantizan el impacto de la ayuda con un estudio a priori basado en la información estadística. El resto de proyectos está en función de las motivaciones y experiencias personales o profesionales.

* Según una serie de estudios del Observatorio del Tercer Sector e Informes de la Fundación BBVA


2. El Proceso de Investigación.

Esquema General de Obtención, Elaboración y Análisis de Datos

Variables y Escalas de Medida: La Naturaleza del Análisis Estadístico

Tipos de Información Estadística en Tiempo y Espacio

El Proceso de Investigación

A) Esquema General del Proceso de Obtención, Elaboración y Análisis de Resultados.

Esquema General (Vicens 2005)

• Universo Poblacional.

• Métodos de Muestreo.

• Tamaños y Errores de Muestro.

•Tabulación de la Información.

• Fuentes Secundarias

• DETERMINACIÓN DEL OBJETIVO

• OBTENCIÓN DE INFORMACIÓN

• ANÁLISIS TÉCNICO

• INFORME DE RESULTADOS

• Fuentes Primarias

• Internacionales.

• Nacionales.

• Tablas y Gráficos.

• Estadística Descriptiva.

• Análisis de Correlación ( ).

• Simple

• Análisis de Dependencia. (MBRL, ANOVA, Análisis Discriminante, LOGIT, PROBIT, TOBIT, REGRESIÓN COX…)

• Análisis de Interdependencia. (Análisis Factorial, Análisis Cluster,…)

• Multivariante

2


B) Variables y Escalas de Medida.

En Estadística, cuando nos refiramos al concepto de variable estamos hablando del carácter o fenómeno que estemos estudiando en la realidad. Las variables generalmente son de carácter cuantitativo, pero cuando estas sean de carácter cualitativo las llamaremos atributos.

Mediante el análisis estadístico podemos resumir y organizar datos obtenidos de fuentes de información secundaria o primaria, de tal forma que se pueda utilizar para elaborar un proyecto o informe robusto y completo que garantice el beneficio de la ayuda que exige el Tercer Sector.

Así, es importante distinguir la naturaleza de la información estadística: su propiedad métrica. Es decir, ¿Qué tipo de variables y escalas de medida existen?

• CUALITATIVAS • CUANTITATIVAS

• Discretas • Continuas• Nominal • Ordinal


• CUALITATIVAS

• Cuando la información dada se puede clasificar en categorías no numéricas mutuamente excluyentes, entre las cuales no se puede establecer ninguna relación de orden, por tanto, no se puede fijar ningún origen que sirva de referencia.

Ej. Sexo, Estado Civil, Nacionalidad,…

• Nominal

• Ordinal

• Este tipo de medidas es igual a la escala nominal, pero se diferencian de éstas ya que en este tipo de escalas si se puede establecer algún tipo de orden, existiendo algún punto de referencia para tal ordenación.

Ej. Nivel de Estudios, Edad por tramos, Situación Económica


• CUANTITATIVAS

• Discretas

• Continuas

•En este caso puede establecerse de antemano algún tipo de unidad de medida, pudiéndose cuantificar numéricamente la distancia que existe entre dos observaciones. Ésta es una escala verdaderamente cuantitativa.

Ej. Salarios, Ventas,…

• En esta categoría se incluyen aquellas mediciones en las que además de ser relevantes las propiedades de las variables discretas, tiene pleno sentido de fijación un punto de origen.

Ej. Edad, Stocks,…


C) Tipos de Información Estadística en Tiempo y Espacio.

La información estadística pueden adoptar tres tipos de dimensiones: la temporal, la espacial o ambas a la vez. Así, y definiendo, existen tres tipos de datos:

• Series Temporales

• Los datos se refieren a la evolución de una o más variables a lo largo de un determinado tiempo.

PIB per cápita (ppp) de México

10.101,2

13.406,7

8000

9000

10000

11000

12000

13000

14000

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

Fuente: World Bank


• Corte Transversal

• Los datos se refieren al comportamiento de una variable para diferentes individuos.

Índice de Concentración de Gini (2008)

0,412

0,584 0,594

0,000

0,100

0,200

0,300

0,400

0,500

0,600

0,700

Ar

Bo Br

Cl

Co Cr

Ec

Mx Ni

Pa

Pe

R.D

om Uy

Ve

Fuente: Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL)


• POOL (PANEL DATA)• Combinan la variabilidad temporal y transversal de una variable.

IED Mundial PIB Const Población Tipo Cambio Vol. Int. Comercial Valor AñadidoArgentina 2000 10.418,3 284.203,8 36.895,7 0,999 63.675,1 267.549,6Argentina 2001 2.166,1 271.673,7 37.274,4 0,999 59.957,2 255.640,7Argentina 2002 2.148,9 242.076,2 37.642,2 3,063 46.837,4 229.931,1Argentina 2003 1.652,0 263.468,6 38.005,1 2,901 54.087,1 247.244,8Argentina 2004 4.124,7 287.258,7 38.371,5 2,923 64.670,8 267.487,2Argentina 2005 5.265,3 313.626,0 38.747,2 2,904 75.203,5 290.902,1Argentina 2006 5.537,3 340.177,8 39.134,3 3,054 83.327,2 315.234,7Argentina 2007 6.473,2 369.614,5 39.503,5 3,096 95.200,7 341.789,1Argentina 2008 8.852,9 395.373,3 39.876,1 3,144 101.768,0 357.985,0Brasil 2000 32.779,2 644.701,8 174.174,5 1,829 140.028,4 558.430,2Brasil 2001 22.457,4 653.149,8 176.659,1 2,350 147.638,5 566.448,1Brasil 2002 16.590,2 670.512,7 179.123,4 2,920 143.804,7 584.042,4Brasil 2003 10.143,5 678.201,9 181.537,4 3,077 150.618,0 591.294,3Brasil 2004 18.145,9 716.969,3 183.863,5 2,925 172.319,9 624.391,2Brasil 2005 15.066,3 739.613,9 186.074,6 2,434 187.753,4 642.165,1Brasil 2006 18.822,2 768.970,3 188.158,4 2,175 208.202,2 667.652,1Brasil 2007 34.584,9 812.567,1 190.120,0 1,947 235.844,5 705.504,7Brasil 2008 45.058,2 853.814,8 191.971,5 1,834 256.813,8 741.317,7Chile 2000 4.860,0 75.210,5 15.411,8 539,6 46.125,6 68.097,4Chile 2001 4.199,8 77.750,4 15.596,3 634,9 48.757,6 70.420,2Chile 2002 2.549,9 79.448,6 15.775,7 688,9 49.690,4 71.965,7Chile 2003 4.307,4 82.560,5 15.951,0 691,4 53.680,5 74.639,8Chile 2004 7.172,7 87.548,0 16.123,8 609,5 62.155,0 79.046,8Chile 2005 6.983,8 92.415,2 16.295,1 559,8 68.814,7 83.401,9Chile 2006 7.298,4 96.657,0 16.432,7 530,3 74.414,7 87.126,3Chile 2007 12.577,2 101.180,9 16.594,6 522,5 82.818,5 90.849,3Chile 2008 16.786,9 104.381,2 16.758,1 522,5 89.363,9 94.238,0UNIDAD Mill US$ Mill US$ Miles LCU/US$ Mill US$ Mill US$FUENTE UNCTAD World Bank World Bank World Bank World Bank World Bank

P I B per cápita (ppp) de México

8 0009 000

1 00001 1 0001 2 0001 3 0001 4 000


3. Fuentes de Información Estadística del Tercer Sector.

Fuentes Secundarias del Tercer Sector

InternacionalesNacionales

Fuentes Primarias

Fuentes de Información Estadística del Tercer Sector

Son las más utilizadas en la investigación, informes y justificaciones de proyectos. El ahorro de tiempo y dinero hacen necesario utilizar información estadística ya elaborada y disponible en distintas fuentes de información.

Importancia de las Fuentes Secundarias

Es importante destacar que, la utilización de Fuentes Secundarias está condicionada o en función del conocimiento o investigación teórica del Investigador.

Se hace evidente que es IMPOSIBLE conocer todas las fuentes secundarias existentes dad su gran cantidad y diversidad estadística.

Las Fuentes Secundarias pueden ser de dos tipos:

Soporte de Papel

Web (vía electrónica)



• Observatorio del Tercer Sector.

• Consejería de Inmigración y Cooperación de Madrid.

• Coordinadora ONG para el Desarrollo en España.

• Centro de Investigación y Cooperación en Remesas de Emigrantes.

• Internacionales

• Fuentes Secundarias • Fuentes Primarias

• Nacionales

• The World Bank. World Development Indicators

• International Monetary Fund (IMF). World Economic Outlook (WEO)

• United Nations (UN). UNdata y Objetivos de Desarrollo del Nuevo Milenio

• International Labour Organization (ILO). Child Labour in Africa

• Comsión Económica para América Latina y el caribe (CEPAL).

• Central Intelligence Agency. The World Factbook

• Resource Alliance. Worldwide Fundraiser's Handbook

• Gloobal. Indicadores Sociales y Ambientales

????????????????

http://www.imf.org/external/ns/cs.aspx?id=28






http://data.un.org/

http://data.un.org/

http://data.un.org/

http://data.un.org/

http://data.un.org/

http://www.ilo.org/dyn/clsurvey/lfsurvey.list?p_lang=es&p_country=XE






http://www.eclac.org/estadisticas/bases/

http://www.eclac.org/estadisticas/bases/

https://www.cia.gov/library/publications/the-world-factbook/index.html






4. Elaboración de Datos Primarios.

¿Por qué elaborar Datos Primarios?

Tipos de Datos Primarios

Cuestionarios y Encuestas

Tipos de CuestionariosFases para el Diseño de Cuestionarios

Elaboración de Datos Primarios

En el Tercer Sector, el número de fuentes de información secundaria es muy limitado. Y en la mayoría de las ocasiones, los proyectos de ayuda (humanitaria, social, económica, etc.) se ven afectados por el problema de la falta de información estadística ya elaborada sobre la problemática planteada por la Entidad sin Ánimo de Lucro.

A) ¿Por qué elaborar Datos Primarios?.

Ante la falta de información disponible sobre el tercer sector, el equipo de trabajo de la Entidad no Lucrativa se ve en la necesidad de elaborar y crear los datos primarios.

¿Por qué? ¿No son suficientes las buenas intenciones? ¿Acaso la experiencia no basta para diseñar un proyecto de ayuda?

Según el Observatorio del Tercer Sector, en su libro “El Tercer Sector Social en España (2002)”, señala que la utilización a priori de información estadística primaria generada adecuadamente facilitará a la ayuda social en tres grandes objetivos:

1º Adecuación de la ayuda social en función de las necesidades reales que carece la sociedad actual.

2º Confianza total por parte de las entidades colaboradoras y reguladoras.

3º Impacto asegurado en la sociedad y amplias posibilidades de renovación.


Clasificaremos los tipos de datos primarios en seis grupos considerados los más importantes en la literatura estadística:

B) Tipos de Datos Primarios.

• Características Demográficas

•Se refieren a individuos y son fundamentalmente variables de clasificación. Ejemplo: Edad, Sexo, Religión,…

• Actitudes

• Conocimientos

• Conducta

• Motivaciones

• Expectativas

•Son las preferencias, inclinaciones o estados hacia algún ente ya sea persona o idea. Ejemplo ¿Considera buena la propuesta del Contrato de Inmigrante?.

•Se refieren al conocimiento o desconocimiento de un grupo de personas sobe un ente determinado. Ejemplo: ¿Conoce usted a…?

•Estos datos analizan si la persona o institución hace o no hace. Ejemplo: ¿Pertenece a alguna Asociación o Fundación?

•Las motivaciones son impulso o deseos que mueven a una persona o entidad a realizar una acción correcta. Ejemplo: ¿Estaría dispuesto a realizar voluntariado?

•Tienen por objetivo medir el comportamiento futuro del sujeto que responde a uno cuestión o acción. Ejemplo: ¿Piensa usted residir en España?


Según Vicens (2005), dos son las formas de obtención de datos primarios: Comunicación y Observación. La diferencia entre éstas radica en que mientras la comunicación requiere a una persona o entidad a transmitir la información a través de un cuestionario; en la observación no existe tal disposición ni se efectúan preguntas.

Así, existen distintos tipos de cuestionarios atendiendo a que éste se realice o no estructuradamente y esté o no oculto su principal objetivo de acción. Los posibles tipos de cuestionarios son:

C) Cuestionarios y Encuestas.

• Tipos de Cuestionarios

Estructurado (No Oculto)

* ¿Podría decirme, por favor, su país de nacimiento?

Ecuador Colombia Perú Bolivia Rumania

Marruecos Asia Resto África Resto

Europa Resto

América Latina

No Estructurado (No Oculto)

* ¿Cuál es su país de origen?_____________

No Estructurado (Oculto)

* En España, la educación es_____________

Estructurado (Oculto)

* Valoración sobre la educación

5 4 3 2 1


Fases del Diseño del Cuestionario

• Determinación del Problema

• Elección del Tipo de Cuestionario

• Establecimiento del Tipo de Respuesta

• Examen de las Anteriores Fases

Para el diseño de un cuestionario consistente y homogéneo, es necesario seguir y revisar 6 etapas:

• Contenido de las Preguntas

• Número de Preguntas


5. Muestreo.

Población y Muestra.

Métodos de Muestreo

Tamaños de la Muestra y Errores de Muestreo

Muestreo

Después de tener definido el cuestionario, para completar la elaboración de datos primarios es necesario cumplir las siguiente etapas:

Procedimiento Estadístico para la Elaboración de Datos

Primarios

• Determinación del Universo

Poblacional

• Determinación del Tamaño de

la Muestra

• Elección del Método de Muestreo

• Cálculo de los Errores

de Muestreo

• Trabajo de Campo (Aplicación de la

Encuesta)

1º 5º2º 3º 4º

Muestreo

El análisis estadístico puede extenderse o no, a todo el conjunto de elementos que participan en nuestra investigación. En este sentido, todo el conjunto de individuos o elementos que tienen características comunes recibe el nombre de población.

Por razones obvias de coste, sólo podemos analizar una parte de esta población que se denomina muestra. Por tanto, una muestra será todo subconjunto representativo del total de la población.

En el caso de que nuestra investigación se dirija a toda la población se dice que se realiza un censo, mientras que la recogida muestral recibe el nombre de encuesta.

A) Población y Muestra.

• Una muestra debe

cumplir:

Perfecta Acotación del Universo

Conocimiento preciso de las unidades que lo componen

Obtención de un Censo

Muestreo

Definición de Muestreo: Momento de elección de elementos de la población que serán tenidos en cuenta o no para otras etapas como la determinación del tamaño de la muestra, estratificación y el cálculo del error muestral.

B) Métodos de Muestreo.

Tipos de Muestreo:

1º Muestreo Aleatorio Simple

2º Muestreo Aleatorio por Sistemático

3º Muestreo Aleatorio Estratificado

4º Muestreo Aleatorio por Conglomerados

5º Muestreo Aleatorio por Cuotas

• Aleatorios

• No Aleatorios

Este método es el más utilizado por los investigadores del Tercer Sector

Muestreo

Para la determinación del Tamaño de la Muestra debemos considerar que intervienen las siguientes variables:

C) Tamaño de la Muestra y Errores de Muestreo.

1º Error de Muestreo ( )

2º Tamaño de la Población ( )

3º Varianza Poblacional ( )

N

S

Adicionalmente habrá que tener en cuenta para decidir el tamaño muestral lo siguiente:

1º Tipo de Muestreo utilizado

2º El nivel de confianza • El nivel de confianza óptimo es de 95%. Esto es que podríamos equivocarnos un 5%

k

Muestreo

Para el cálculo de errores de muestro es necesario diferenciar entre estimaciones medias y totales o de proporciones.

1º Error de Muestreo para Medias y Totales

2º Error de Muestreo para Proporciones

n

qp

1N

nN2k

N = Tamaño de la población= Tamaño de la muestra= Proporción muestral = (1- )

npq p

n

S

N

nNk

´2

= Tamaño de la población= Tamaño de la muestra= Cuasi varianza muestral

n

´S

N

Un buen estimador debe se insesgado, eficiente y consistente.

La media de la muestra es un buen estimador para pequeñas muestras.

Para muestras grandes y en virtud del teorema del límite central, la distribución de las muestras distintas seguirá una distribución normal.

Sigue los mismos criterios de estimación que en el caso de medias y totales.

Si el cuestionario contiene en su globalidad variables de escala nominal la fórmula más adecuada para el cálculo de los errores de muestreo es mediante proporciones. Éste es el método que utilizó la UAM para estimar los errores de muestreo de la Encuesta de Inmigración.


6. Encuesta sobre Hábitos de Consumo de los Inmigrantes en la Comunidad de Madrid

Datos Técnicos de la Encuesta

Tabulación y Análisis Primario de Datos con SPSS

Encuesta sobre Hábitos de Consumo de los Inmigrantes en la Comunidad de Madrid

Ficha Técnica de la Encuesta sobre Hábitos de Consumo de los Inmigrantes en la Comunidad de Madrid

• Entidades que Participan

Consejería de Inmigración de la Comunidad de Madrid e Instituto de Predicción Económica L.R. Klein de la UAM

• Ámbito

• UniversoPersonas mayores de 18 años con nacionalidad ecuatoriana, colombiana, peruana, boliviana, rumana, marroquí y resto (inmigración económica).

• Muestra 1545 encuestas. (46 encuestadores)

Amplia variedad de zonas de trabajo de campo: calle, parques, locutorios, metro, asociaciones, tren de cercanías….

• Distribución de la Muestra

12 municipios de la Comunidad y 19 distrititos del municipio de Madrid con mayor concentración de inmigrantes.

• Aplicación de la Encuesta

15 – 29 Octubre de 2007.

• Error de Muestro

Error de muestreo del 2,55% para el conjunto y de entre el10% para los resultados por nacionalidad.

• Datos Primarios

179 variables creadas y analizadas.

Encuesta sobre Hábitos de Consumo de los Inmigrantes en la Comunidad de Madrid

Esquema General de Trabajo de la Encuesta sobre Hábitos de Consumo de los Inmigrantes en la Comunidad de Madrid

DE TERMINACIÓN OBJETIVOS:

Consumo e Inversión de los Inmigrantes

Análisis de la Población y del Entorno

Economía de la Comunidad de Madrid

Inmigración y Economía en la Comunidad de Madrid

Importancia del Consumo y de la Inversión de la

Inmigración

Determinación de los Métodos y Errores de

Muestreo

Diseño del Cuestionario

Cuestionario Definitivo

Trabajo de Campo

ANÁLISIS DE RESULTADOS

1º Hábitos de consumo

2º Expectativas de futuro

3º Renta, Ahorro y Remesas

4º Inversión

BIBLIOGRAFÍA:

Pardo, Antonio (2003). “SPSS 11 Guía para el Análisis de Datos” Editorial McGraw Hill.

Pérez, Cesar (2007). “Econometría Básica Técnicas y Herramientas ” Editorial Pearson-Prentice Hall.

Pérez, Cesar (1999). “Técnicas de Muestreo Estadístico Teoría, Práctica y Aplicaciones Informáticas” Editorial Ra-ma.

Pérez, Victor y López, Joaquín (2002). “El Tercer Sector Social en España” Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales de España.

Santos, Julián (2003). “Diseño de Encuestas para Estudios de Mercado Técnicas de Muestreo y Análisis Multivariante Casos prácticos” Centro de Estudios Ramón Areces.

Vicens, José; Mahía, Ramón, De Arce, Rafael; Del Sur, Ana; Herrarte, Ainoa; Medina, Eva; Pérez, Francisco; García, Sofía y Ortea, María (2008). “Hábitos de Consumo de los Inmigrantes en la Comunidad de Madrid” Comunidad de Madrid, Consejería de Economía e Innovaciíon Tecnológica.

Vicens, José; Mahía, Ramón, De Arce, Rafael; Salas, Álvaro; Medina, Eva; Pérez, Carmen; García, Sofía y Chasco, Pedro (2006). “Impacto Macroeconómico de la Inmigración en la Comunidad de Madrid” Comunidad de Madrid, Consejería de Economía e Innovaciíon Tecnológica.

Vicéns, José. (2005). “Obtención y Análisis de Datos” Universidad Autónoma de Madrid.

Francisco Pérez HernándezUniversidad Autónoma de Madrid

Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales.

Departamento de Financiación e Investigación ComercialModulo XVI Despacho 207

Tel. 00 (34) 914977682

Instituto de Predicción Económica L.R. KleinModulo E-XIV Despacho 201

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