Control de calidad y consistencia de datos en investigaciones

(Manuel Santos-Marco de la Cruz)
Lima, enero, 2016
ORIENTACIONES BÁSICAS PARA EL
PROCESAMIENTO Y LA CONSISTENCIACIÓN DE
INFORMACION CLAVE
(CONTROL DE CALIDAD DE LOS PROCESOS Y DE LOS RESULTADOS)

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Índice
Presentación.................................................................................................................................. 2
Introducción.................................................................................................................................. 3
SECCION I: ASPECTOS GENERALES........................................................................................ 4
1. ¿Qué es el control de calidad de la información?................................................................. 5
2. Importancia del control de calidad y la consistencia............................................................ 5
3. Momentos de la limpieza de datos....................................................................................... 6
a) Limpieza de datos durante el recojo de la información de campo................................... 6
b) Limpieza post recojo de la información, verificación de coherencia de respuestas y
codificación de datos ................................................................................................................ 7
c) Digitación de datos............................................................................................................ 8
d) Limpieza de datos post digitación y consistencia ............................................................. 9
Diagrama del procedimiento de consistencia......................................................................... 12
SECCION II: ASPECTOS OPERACIONALES............................................................................. 13
1. Primera etapa: recojo de información................................................................................ 14
e) Fase preparatoria:........................................................................................................... 14
f) Fase 1: trabajo de campo................................................................................................ 15
g) Fase 2: recepción de instrumentos aplicados en sede central ....................................... 15
2. Segunda etapa: procesamiento de datos............................................................................ 16
a) Fase 3: procesamiento de información cuantitativa-encuestas ..................................... 16
b) Fase 5: generación de descriptivos ................................................................................. 19
Tratamiento en el procesamiento de información cualitativa-entrevistas ............................ 20

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Presentación
En los últimos años, como consecuencia de la implementación de la gestión por resultados,
sobre todo para el diseño de programas presupuestales; en el Perú se ha desarrollado una
importante demanda de evidencias científicas que puedan sustentar la estructura lógica de
dichos diseños.
No sólo se trata de evidencia teórica, sino más bien de evidencia fáctica con información
suficiente y de calidad y rigurosidad metodológica que permita identificar un caso exitoso,
analizarlo, estudiarlo y luego del análisis evidenciar sus factores de éxito y sus posibilidades de
réplica o escalamiento.
De esta manera y, con los ajustes y las advertencias pertinentes, se pueden encontrar
soluciones alternativas para situaciones problemáticas.
En esta dinámica, el equipo de ENTRE PARES, integrante del HOLDING EMPRESARIAL SOCIAL
SAN AGUSTIN, ha recogido los aspectos más visibles que dan cuenta de los procesos
desarrollados en dos estudios realizados en el segundo semestre del año 2015.
Los apuntes recogidos en este documento constituye el inicio de un proceso sostenido de
sistematización de las prácticas compartidas por todo el equipo ejecutor liderado por
GESTIONA y APRENDE SAC, con la colaboración de diversas entidades consorciadas1
con la
finalidad de aprender de la experiencia y asegurar la gestión del conocimiento en una apuesta
por la mejora continua.
Como versión preliminar, este intento pretende generar una corriente de generación de ideas
y de planteamiento de alternativas de mejora.
Unidad técnica de Estudios
SAN AGUSTIN-HOLDING EMPRESARIAL SOCIAL
1
El 2015, destacan DESCO, CREA y EDUCA

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Introducción
El quehacer de la investigación tiene la exigencia de un sistema de procesos muy bien
definidos que guíen el análisis de datos, así como el procesamiento de los resultados. Sin
embargo, a menudo nos centramos en una capacitación que cubra todas las dudas y los casos
particulares que podrían aparecer en campo y terminamos olvidando uno de los pasos más
importantes: el control de calidad y la consistencia de datos; debido a ello es recurrente
encontrar información valiosa omitida y datos vacíos.
En relación a lo anterior, para Arriaza (2008) el tratamiento que se le dé a la información
recogida definirá el nivel con el que se podrá interpretar los datos, de no existir un camino
determinado, esta labor resultará tediosa y poco productiva por la gran cantidad de
información que maneja cada estudio.
En ese contexto, el presente manual busca establecer y delimitar los pasos más significativos
para el control de calidad de la información y la consistencia de la misma, con el objetivo de
garantizar una data limpia y completa, que permita una adecuada interpretación y lectura de
los resultados.
Para una mejor comprensión, el presente documento está dividido en dos secciones de
la siguiente forma: en la primera sección se resumen algunos aspectos conceptuales
fundamentales, en el primer capítulo se presentan las especificaciones del control de
calidad en el marco de la labor que desarrolla el Consorcio San Agustín, en el segundo
se enfatiza su importancia y en el tercer apartado se presenta las especificaciones de
consistencia básica, incluidos los procedimientos en el tratamiento de las bases de
datos. En la segunda sección se describen los aspectos operacionales aplicables al
ESTUDIO DE MONITOREO 2015 DE SECUNDARIA RURAL MEJORADA.
Se espera que las ORIENTACIONES BÁSICAS PARA EL PROCESAMIENTO Y LA
CONSISTENCIACIÓN DE INFORMACION CLAVE, que se orienta a controlar la calidad de
los procesos pueda ser insumo principal para mejorar la calidad de la información
obtenida, aspira de esta manera a mantener debidamente informadas a las
instituciones, con quienes se resuelven los proyectos e investigación patrocinados o
financiados.

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SECCION I: ASPECTOS GENERALES

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1. ¿Qué es el control de calidad de la información?
Por control de calidad de datos se entiende como el proceso por el que se organiza, manipula y
verifica la información recolectada a través de los instrumentos de investigación, con la
finalidad de analizar un objeto de estudio, interpretar la realidad y extraer conclusiones
pertinentes. Se puede establecer con un proceso cíclico y fluido, con un ritmo propio, para
identificar los errores potenciales aún antes de la ejecución del instrumento y durante la
recolección de datos.
Para Rodríguez Clemente, Lorenzo Oswaldo et al (2015) existe un orden lógico para la limpieza
y análisis de data, y lo define en tres aspectos: delimitación de datos, disposición y
transformación de los mismos y obtención de resultados-conclusiones. Es importante precisar
que el tratamiento que reciben los datos cuantitativos es diferente al que reciben los datos
cualitativos, pues los últimos sugieren la aplicación de técnicas más puntuales para su
verificación.
Por otro lado, siguiendo las experiencias que emergen en nuestro quehacer, se plantean dos
dimensiones principales para el control de la calidad de la información: la limpieza de datos y
la organización para el análisis. Para efectos pragmáticos el presente manual abordará de
forma más profunda la limpieza de datos.
2. Importancia del control de calidad y la consistencia
Uno de los objetivos más importantes de un control de calidad meticuloso y profundo es lograr
datos válidos que faciliten una mayor aproximación de la realidad del estudio a través de la
lectura estadística en el análisis.
Para algunos autores (García, Gil y Rodríguez, 1994) el control de calidad de la información,
considerando la limpieza de datos como parte de él, es una parte primordial de la investigación
y va a preceder la actividad interpretativa en el análisis.
Es importante reconocerlo como un proceso formal, de esta manera se dará garantías de tener
una información de calidad y confiable. Como mencionábamos líneas arriba, el control de
calidad no es una mera actividad opcional y aislada, sino más bien se integra a todo el proceso
del estudio, puesto que de no existir un adecuado control de calidad se corre el riesgo de
información mal recogida y mal analizada.

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Asimismo, al referirnos a la consistencia, no basta con tener una información completa y con
datos válidos; sino también es necesario someter la información al juicio crítico del equipo de
recolección y de revisión para asegurarse que las respuestas mantengan coherencia y un
sentido lógico con el objetivo del estudio.
3. Momentos de la limpieza de datos
En el presente manual se han recogido las experiencias y expectativas de los equipos de
investigación, y se ha contrastado con los procedimientos que se han determinado por el INEI
y otras instituciones; a continuación se detallan los siguientes pasos:
Fig. 1. Momentos y procedimientos para la limpieza de datos
Elaboración: Consorcio San Agustín
a) Limpieza de datos durante el recojo de la información de campo
Antes de hablar de los procedimientos y consideraciones la limpieza de datos, es importante
señalar que este proceso se inicia en la actividad de la recolección de la información, es decir,
cuando encuestadores, aplicadores y/o supervisores comienzan su tarea en campo. Aunque
probablemente sea necesario retroceder hasta el momento de la capacitación donde se
empiezan a identificar errores recurrentes en el llenado, casos potenciales durante la
aplicación de encuestas e interrogantes frecuentes.
Para este momento se pueden distinguir algunas actividades puntuales como: la identificación
correcta y precisa de la muestra, la ubicación exacta de la unidad seleccionada (vivienda,
Limpieza de
datos durante
el recojo de la
información
en campo
Limpieza de
datos durante
el recojo de la
información
en campo
Limpieza post
recojo de la
información,
verificación
de coherencia
de respuestas
y codificación
de datos
Limpieza post
recojo de la
información,
verificación
de coherencia
de respuestas
y codificación
de datos
Digitación de
datos
Digitación de
datos
Limpieza de
datos post
digitación y
consistencia
Limpieza de
datos post
digitación y
consistencia

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escuela, sector), selección adecuada del informante, formulación de preguntas del
instrumento (de forma honesta, precisa, coherente y sin inducir respuestas) y registro fiel de
las respuestas del informante. Durante esta etapa, el supervisor cumple un rol fundamental,
pues recae sobre él la verificación constante de la aplicación correcta de los instrumentos y la
verificación de los datos durante la recolección; conforme las encuestas van llegando, se debe
revisar dos aspectos más relevantes en el momento: que la encuesta esté completa y que los
datos coincidan con el contexto (fecha, nombres, zonas, etc.).
Este proceso atiende a las responsabilidades de los coordinadores de campo, específicamente
a la de supervisión de todas las actividades del trabajo en campo en particular de los
encuestadores y supervisores. El coordinador de campo conoce el interés de información de
las variables en los instrumentos y las posteriores relaciones entre éstas, por tanto está
habilitado para hacer juicios más precisos y técnicos apoyados en los reportes de campo.
Fig. 2. Pasos para la limpieza de datos durante el recojo
b) Limpieza post recojo de la información, verificación de coherencia de
respuestas y codificación de datos
Posterior a la revisión de la información en campo, las encuestas (cuestionarios, formatos, etc.)
irán llegando al equipo de digitación, quienes realizarán la segunda etapa de la limpieza. Para
este momento es importante revisar de forma crítica cada encuesta.
Identificación
correcta y precisa
de la muestra
Ubicación exacta
de la unidad
seleccionada
Identificación
apropiada del
informante
Formulación de
preguntas y
llenado correcto

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Las respuestas que aparezcan en la encuesta deberán mantener un alto grado de coherencia
entre sí, y estar orientadas al objetivo del estudio. Este momento es crucial para detectar
inconsistencias que el supervisor haya podido pasar por alto, así como la alteración y
falsificación de encuestas. Cabe mencionar que de encontrar errores, la encuesta deberá ser
devuelta a campo al responsable de su realización o ser eliminada según el caso lo amerite.
En esta etapa deben haberse definido los criterios con los que se limpiará la información,
deberá existir un consenso sobre las consideraciones generales para la revisión.
Posterior a la revisión, se realizará la codificación de las encuestas para su digitación, esta
tarea está regulada a través de consensos entre las instituciones involucradas en el proyecto
de manera que la tarea de codificación utiliza una guía uniforme que evita incurrir en
inconsistencias de tipo nominal en la presente fase.
c) Digitación de datos
En esta etapa se desarrolla una guía o capacitación específica de digitación, dirigido a las
personas que intervienen en la aplicación y digitación de encuestas, y sus coordinadores de
digitación responsables del ingreso de los datos al computador, ungiendo como base para la
teorización post-hoc y análisis que se realice con los datos. La guía diseñada deberá contener
los siguientes contenidos: objetivos generales y específicos del proyecto de investigación,
requisitos, funciones y eticidad en el proceso de digitación, equipos y materiales disponibles
para el digitador, y el proceso de la digitación.
De acuerdo a la magnitud del estudio, las instituciones involucradas, consensuan el sistema de
entrada de datos de los Instrumentos desarrollados por el equipo técnico del proyecto,
pudiendo ser el Software CSPro (Census and Survey Processing System) o el SPSS Software.
Ambos programas contemplan las verificación de los rangos, saltos automáticos y la secuencia
de las preguntas, según si indican en los instrumentos; adicionales a las tareas de consistencia
de una profundidad de contraste entre data ingresada y cuestionario (Visualizar el tutorial de
CsPRO – Sección 2.4 Definición de Rangos y Categorías de Respuesta para cada Variable; la
Sección 4.1 Programación de Pases o Saltos Automáticos; y, la Sección 4.3 Programar
Chequeos de Consistencia de Datos en las Pantallas).
Es importante considerar que en este proceso, se estableció y socializó previamente el
diccionario de términos, éste último incluye las categorías básicas para facilitar el manejo de

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las bases de datos y facilitar la navegación de los digitadores. Asimismo, permitirá al
equipo técnico la verificación de valores válidos y consistencia de datos.
En el programa CSPro, la limpieza de datos continúa su proceso aún después de terminado el
trabajo de digitación de cada segmento. Cuando un digitador termina de entrar los datos de
los instrumentos que pertenecen a un segmento, es necesario pasar por un filtro de chequeo
de inconsistencias adicional, mediante una aplicación “batch” externa al programa de ingreso
de datos, que incluye una serie de controles lógicos de ida y vuelta, cruces de validación de
variables y otros controles que validan y verifican la consistencia de la información a través de
todo el cuestionario. Este proceso se replica en el programa SPSS Software culminada la
jornada diaria de ingreso de datos de los cuestionarios, los coordinadores de digitación
incluyen controles lógicos sobre las variables de salto y cruces de variables para la validación
diaria de los datos ingresados.
d) Limpieza de datos post digitación y consistencia
A pesar de los parámetros sobres la calidad de digitación de la institución, a menudo podemos
encontrar errores en el ingreso de información que es imposible detectar solamente mirando
los datos en bruto es posible detectarlos y corregirlos. Esta consideración sugiere diferentes
niveles de errores posibles antes de realizar el análisis, planteada en la cadena: calidad del
instrumento, trabajo de campo y digitación, por tanto es necesario comprobar la exactitud y
precisión de los archivos recibidos.
La presente tarea se realiza utilizando sintaxis de SPSS Software definidas con el equipo
técnico y las instituciones involucradas, el código de programación de SPSS incluye la revisión
de los descriptivos estadísticos, tales como las frecuencia (absolutas y acumuladas) y rangos de
los datos.
Cuadro 1. Muestra de frecuencias simples
Respecto al proceso de verificación de rangos, este tiene como propósito establecer la validez
individual de respuesta del informante a cada pregunta, eliminando los errores provenientes
FREQUENCIES VARIABLES=A012 B001_M B001_Y B002 B003 B004
B005 B006 B007_G B007_N B008 B009 B010 B011
/ORDER=ANALYSIS

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de la utilización de la digitación automatizada y los eventuales errores introducidos durante el
proceso de corrección.
Cuadro 2. Muestra de consistencia de rango
1 V_001
VARDEPEN Between(R03.P01C07,50,5000)
VARINDE R70.PAREA= 1
VARFILTRO R03.P01C01 <> 5
NOMBRE ESTIMACION DEL ÁREA DE PATIO EXTERIOR EN LAS IIEE DE NIVEL PRIMARIA
La siguiente tarea asociada a la consistencia post-digitación es la validación de la coherencia
lineal entre las variables. Esta tarea compromete la validez individual de ambas variables de
relación; para efectos de los estudios realizados por el Consorcio, las variables de agrupación
se realizan en conjunto con las instituciones comprometidas e incluyen las siguientes sub
tareas: el Control de Flujos, el Cuadre de Totales (consideraciones de los datos missings) y la
Revisión Estructural.
El Control de Flujos establece la integridad temática al interior de las variables definidas en los
indicadores del estudio, revisando que se cumplan los universos (sexo y edad) y saltos de los
condicionales que se especifican en los instrumentos. Esta labor exige la verificación de la
información del universo y de los pases temáticos. El Cuadre de Totales refiere a la
consistencia de los totales de las distintas variables y valores de los instrumentos; se verifica
que los valores parciales de las respuestas salto tengan el mismo valores del de sus preguntas
asociadas, además de la suma de los parciales cuadre con los del total. En el caso de la Revisión
Estructural, ésta establece la estructura global de las respuestas individuales al interior de la
variable de agrupación (Hogar, IIEE, Área, Centro Poblado, etc.). Vinculando las respuestas de
un área temática con los de otras áreas temáticas (Infraestructura-Capacidad de Gestión,
Movilidad-Ingresos, etc.). Esta sub tarea exige el establecimiento de las pautas de relación
estructural por parte del equipo encargado del estudio, de unas variables con otras de
diferente área temática.
De manera específica, en este proceso se precisan las búsquedas y saltos para la corrección de
errores usando las sintaxis o la interfaz gráfica; sin embargo, de acuerdo a la magnitud del
estudio, se sugiere utilizar los códigos para el registro de errores y correcciones, así como
mantener el orden del trabajo de limpieza de datos post-digitación. Los códigos frecuentes
para el análisis de los saltos son los siguientes:

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 Creación de las condiciones de búsqueda:
 Establecimiento de la condición de filtro:
Posteriormente, se realiza la Generación de Cifras de Control, donde se presenta el listado de
las variables revisadas que contengan un error (ocurrencia de omisiones y/o duplicaciones). En
la lista se incluye la variable de identificación única de cada registro con la finalidad de realizar
búsquedas en los instrumentos y revisarlos en físico. Es importante destacar que los errores
deben ser corregidos basados en la información del cuestionario y por tanto no pueden
asumirse correcciones. Posteriormente, al procesamiento se realiza un proceso de
tabulaciones para el conjunto de cruces estadísticos básicos de acuerdo a los indicadores del
estudio con el fin de evaluar y difundir los resultados (atienda a los valores muestrales y
expandidos)
Compute Z = 0. (Se define z=0 para no error)
if (a012 > 1) z = 1.
val labels x
1 'Casos con resultado de entrevista no completa'.
execute.
USE ALL.
COMPUTE filter_$=(z > 0).
VARIABLE LABELS filter_$ 'z > 0 (FILTER)'.
VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'.
FORMATS filter_$ (f1.0).
FILTER BY filter_$.
EXECUTE.

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Diagrama del procedimiento de consistencia2
Elaboración: World Bank (2000)
2
La siguiente figura corresponde al diagrama de flujo que elaboró el World Bank (2000) en el marco del
programa MECOVI realizado entre El Gobierno de Guatemala y el Instituto Nacional de Estadística de
Guatemala.

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SECCION II: ASPECTOS OPERACIONALES

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En esta sección se resume el proceso operativo aplicable a estudios de tipo cuantitativo,
principalmente y consta de etapas que organizan fases. El proceso descrito es de cumplimiento
obligatorio por parte de los aplicadores, supervisores, digitadores, analistas y coordinadores.
1. Primera etapa: recojo de información
e) Fase preparatoria:
En la fase preparatoria, se diseñan, revisan y analizan los instrumentos, incluye una prueba
piloto, a partir de esta prueba piloto se ajustan los instrumentos y se somete a una validación
final en el taller de capacitación de tres días con el equipo central y los coordinadores de zona
(locales, provinciales, distritales o regionales).
En esta fase se afina el cronograma de trabajo de campo, en el Formato 1:
FORMATO 1: CRONOGRAMA DE TRABAJO DE CAMPO
REGION: SAN MARTIN Elaborado por: MANUEL SANTOS
RESPONSABLES: MANUEL SANTOS Aprobado por: ENMA YEP
Fecha: 09/09/2015
ACTIVIDAD
L M K J V S D L M K J V S
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
I. Preparación del trabajo de campo
1.1 Coordinación final sedes de aplicación y UGEL X X
1.2 Revisión final de los protocolos e
instrumentos
X
1.3 Logística para el trabajo de campo X
1.4 Confirmación de la convocatoria a
Investigador de campo
X
II. Trabajo de campo
2.1 Viaje a Tarapoto X
2.2 Capacitación y selección Investigador de
campo
2.3 Viaje a zona de aplicación
2.4 Aplicación de instrumentos
Investigador de campo 1
Capacitación
Huánuco
X X X X X
Investigador de campo 2
Capacitación
Huánuco
X X X X X
2.5 Supervisión de Investigador de campo X X X X
2.6 Revisión y envío de instrumentos X X X X X
X Jornadas del Investigador de campo
X Jornadas del responsable regional
El equipo central y los coordinadores zonales, dirigen la capacitación a los aplicadores de
campo en Talleres descentralizados, en los cuales se analizan y se simulan aplicaciones a través
de juegos de roles para cada instrumento. El taller con los aplicadores supone un análisis y
validación más real y dura tres días.

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Al final del taller se entregan los materiales de aplicación y se organiza el desplazamiento del
equipo de aplicadores a sus zonas de trabajo.
f) Fase 1: trabajo de campo
Para el trabajo en campo se cuenta con un Manual de Aplicación que contiene instrucciones,
recomendaciones y prohibiciones.
De manera complementaria en este manual se proponen protocolos diferenciados por
instrumentos, actores, frecuencias, tipos de preguntas y alertas, a través de un esquema de
instrucciones. (Ver anexos).
En cada zona de trabajo, el coordinador o responsable de la capacitación a los aplicadores,
supervisa el trabajo y recepciona los instrumentos aplicados, en este ejercicio revisa dos
aspectos importantes:
a. Cantidad de instrumentos aplicados en contraste con lo programado, en esto se
asegura que se cumplan las metas y se explique y justifique en caso de no lograr la
meta al 100%. El nivel de análisis es la unidad de estudio y el informante.
b. Calidad de la información recogida, utilizando para ello el protocolo de los
instrumentos que se anexan a este documento. En esta acción se verifican las
respuestas, se constatan los filtros y se analizan a profundidad al menos el 10% de los
instrumentos asignados como meta a cada aplicador
g) Fase 2: recepción de instrumentos aplicados en sede central
La fase dos empieza dos días después que los coordinadores zonales hayan cerrado la fase de
trabajo de campo.
Consiste en la entrega presencial de los instrumentos correspondientes a su zona y el equipo
responsable a nivel de sede central procede a la verificación de metas globales (programado y
ejecutado – Formato 2 Metas).
FORMATO 2: METAS DEL TRABAJO DE CAMPO
REGIÓN: SAN MARTIN Elaborado por: MANUEL SANTOS
RESPONSABLES: MANUEL SANTOS Aprobado por: ENMA YEP
Fecha: 09/09/2015
P : Programado
E : Ejecutado
En el formato de metas se controla la cantidad de IT aplicados y se compara con el total
programado y sirve de sustento del reporte de campo.
P E P E P E P E P E P E
0641 RICARDO PALMA SORIANO TOCACHE UCHIZA EL PORVENIR 0 0 4 6 4 6 8 12 8 12
0463 GUSTAVO RIVERA RIVERA TOCACHE UCHIZA SAN JUAN DE PORONGO 0 0 6 6 6 8 12 14 12 14
00903 SAN JUAN BAUTISTA RIOJA NUEVA CAJAMARCA NUEVO EDEN 0 0 9 9 9 9 18 18 18 18
00788 SAN CARLOS RIOJA AWAJUN SAN CARLOS 1 1 3 3 3 3 3 3 10 10 10 10
Total región 1 1 3 3 22 24 22 26 48 54 48 54
APLICADOR(A): ……… NOMBRE DE LA IIEE
Monica Carmona
Janet Ruiz Flores
Director IIEE
Docentes
(Comunicación o
Matemática)*
EstudiantesCENTRO POBLADO
TOTAL
INSTRUMENTOSPROVINCIA DISTRITO
Padre o
Madres de
Familia
TOTAL
ENCUESTAS
(ITQ)
ENCUESTAS (ITQ)

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De forma análoga al procedimiento descrito en la fase anterior, se aplica un protocolo de
control de calidad y se verifican los reportes de ocurrencias tanto de los aplicadores como del
coordinador.
Parte importante de esta fase es el rotulado de los instrumentos generando un código de
identificación que facilite la ubicación, el tipo de instrumento, la unidad de análisis, el
informante y el tipo de estudio.
Este rotulado forma parte del diseño y/o revisión del libro de códigos para el procesamiento,
por ejemplo:
SRM_IT4_01_057
Dónde:
 SRM = Tipo de estudio – Secundaria Rural Mejorada
 IT4 = Código de instrumento – Encuesta a familias
 01 = Código región = Amazonas
 057 = Correlativo
2. Segunda etapa: procesamiento de datos
a) Fase 3: procesamiento de información cuantitativa-encuestas
El procesamiento de la información consiste en el traslado de la información recogida en los
instrumentos de manera fidedigna a la base de datos (BD) en archivos electrónicos.
Para este proceso se diseña la plantilla o máscara de códigos tanto para las preguntas como
para las respuestas a fin de construir la base de datos digital. Con la plantilla y con los
protocolos de aplicación, se enfatizan las instrucciones para la digitación y se generan alertas
para las preguntas condicionantes (filtros).
La capacitación a los digitadores se desarrolla en dos días, a cargo del responsable del control
de calidad de la digitación de instrumentos, luego los digitadores entran a un periodo de
prueba donde deben cumplir con estándares de calidad y fidelidad. Los que cumplen con
dichos estándares proceden a digitar.
El control de calidad de digitación se realiza en dos niveles, primero por muestreo, en el caso
que un digitador genere un margen de error superior a 15%, se revisa todo el material
asignado, verificando la información digitada con los Instrumentos en físico, en este caso de
vuelve a digitar los instrumentos con dicho margen de error.
Para las preguntas abiertas y en algunos casos de las alternativas o categorías que contengan
OTROS se procede a elaborar una tabla de códigos considerando las respuesta literales y su
agrupamiento por aproximación conceptual o temática. De esta manera se genera un libro de
códigos complementarios.
Este proceso es iterativo, ya que se va calculando el porcentaje de representación del código
OTROS en las frecuencias de la categoría general hasta alcanzar los límites permisibles y
recomendables por el investigador.

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INSTRUMENTO IT-3 ESTUDIANTES
CÓDIGOS PREGUNTA V21, V23, V25 y V27
Para CODIGO 1 en PREGUNTA V20, V22, V24, V26
7 Asuma su responsabilidad
8 Explique motivos del maltrato
9 Soluciones conjuntas
Para CODIGO 2,3,4,5,6,7,8,9,94 en PREGUNTA V20, V22, V24, V26 (Pregunta V20 no aplica
CODIGO 2)
1 Para que lo denuncien con las autoridades correspondientes
2 Para que conozcan lo sucedido, investiguen,
3 Para que tomen acciones preventivas
3
Acciones correctivas (hablen con él, le reclamen, lo sancionen, llamen la atención, se
encargue de solucionarlo).
4 Buscar Ayuda, apoyo, defensa, protección, concejo.
5 Confío en él/ella, es mi amigo(a).
6 Respeto a los derechos
7 Asuma su responsabilidad
94 OTROS
99 No Sabe/ No Precisa
Se debe cuidar que para las alternativas de respuesta que tenga opciones de OTROS, en lo
posible el porcentaje de esta opción no debe ser mayor que el menor porcentaje de las
categorías de respuestas definidas.
Definidos los códigos, se debe proceder a la codificación de las preguntas abiertas (en el
instrumento) y a continuación se digita las preguntas abiertas recodificadas.

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Ejemplo de máscaras:
Código del
Cuestionario
Nombre
de la
IIEE
Código
Modular
Región Provincia Distrito
Centro
Poblado
UGEL
Nombre y
Apellidos
del
Encuestado
Respondió
la encuesta
Nombre y
Apellidos del
investigador
Código del
investigador
Fecha de
Aplicación
del
cuestionario
Hora de
inicio del
cuestionario
Hora de
termina del
cuestionario
Fecha de
revisión del
cuestionario
Dirección
exacta de la
IIEE
(especificar
referencia)
COD_IT P_A P_B P_C P_D P_E P_F P_G P_H P_I P_J P_K P_L P_M P_N P_O P31
SRM_IT1_01_001
16729
WAWAS
1385046 AMAZONAS BAGUA IMAZA WAWAS BAGUA
HERIBERTO
TIWIJAM
SHUWI
1
MARLENY
QUIROZ
RODAS
14/09/2015 9:21:00 10:22:00 19/09/2015
WAWAS-
CARRETERA
CUARTO EJE
VIAL Y
CRUZAR
PUENTE
Teléfono
del a IE
Código
modular de
secundaria
Departamento Provincia
¿La IE cuenta con
otros niveles
educativos como:
inicial, primaria,
etc. Dentro del
mismo local
educativo?
¿Qué
niveles
adicionales
tiene en el
Local
Escolar? -
INICIAL
¿Qué
niveles
adicionales
tiene en el
Local
Escolar? -
PRIMARIA
¿Qué
niveles
adicionales
tiene en el
Local
Escolar? -
OTROS
Cuál es el
código
Modular?
- INICIAL
Cuál es el
código
Modular? -
PRIMARIA
¿Qué niveles
adicionales
tiene en el
Local Escolar? -
OTROS
ESPECIFICAR
¿En su IE
existe un
Director
por local
escolar o
por nivel
educativo?
¿La IE
cuenta con
subdirector
en el nivel
secundario?
¿Con cuántos
subdirectores
cuenta la IE
en el nivel
secundario?
¿Cuántas
secciones
hay en
1er
grado?
¿Cuántas
secciones
hay en
2do
grado?
P32 P33 P33A P33B P34 P34A_O1 P34A_O2 P34A_O3 P35A P35B P35_OT P36 P37 P38 P39_1 P39_2
980083027 1385046 AMAZONAS BAGUA 1 2
0270496-
INTEGRADO
2 1 1

En forma simultánea y mediante cortes diarios, se hace el control de calidad de la digitación a
nivel de detalle, en este proceso se analiza la consistencia de preguntas cerradas considerando
el protocolo y tomando decisiones respecto a casos atípicos frecuentes (doble marca, vacíos,
ilegibilidad de respuestas, inconsistencias, etc.)
Esta acción de control de calidad se realiza a dos niveles, en la propia base de datos digital y en
forma cruzada con los instrumentos en físico, tanto para las preguntas cerradas como para las
preguntas abiertas.
En este sentido se utiliza un esquema de hitos con alertas tipo semáforo, con 10 hitos, según
las BD que se generaron.
Ejemplo de matriz de control:
En caso que todo el proceso descrito anteriormente se haya trabajado en formatos de Excel, se
diseña la ruta y la máscara para su migración a otros programas de estadística (STATA o SPSS),
en este caso también se aplican pruebas de consistencia en la BD migrada, asegurando la
calidad con un muestreo para el cruce de datos con IT físicos.
b) Fase 5: generación de descriptivos
La quinta fase supone la prueba final de la calidad del trabajo realizado en las fases de campo y
digitación ya que en ésta, se generan los estadísticos descriptivos, las tablas de frecuencia, el
cruce de variables y, de ser necesario, los gráficos que sirvan de soporte al análisis del
fenómeno estudiado.
Nivel de
avance
Comentarios
Nivel de
avance
Comentarios
Nivel de
avance
Comentarios
Nivel de
avance
Comentarios
Nivel de
avance
Comentarios
Proyecto: SRM
SRM BD 1: Directores (IT1) 99,00 Falta sección perfil del director p1 al p6.100,00 90,00 Falta retirar datos sucios100,00 0,00 Falta
SRM BD 2: Docentes (IT2) 100,00 100,00 90,00 Falta retirar datos sucios100,00 0,00 Falta
SRM BD 3: Estudiantes (IT3) 100,00 100,00 100,00 69,23 Faltan las preguntas v4, v15, v31 y t10.0,00 Falta
SRM BD 4: Padres de Familia (IT4) 90,00 Error de digitadores en preguntas abiertas en 180 IT87,00 0,00 Falta 100,00 0,00 Falta
Digitación Calidad de la digitación
Codificación de las
preguntas abiertas (en
el instrumento)Bases de Datos
Consistencia de la
preguntas cerradas
Hito 1 Hito 2 Hito 3 Hito 4 Hito 5
Libros de codigos de las
preguntas abiertas
Nivel de
avance
Comentarios
Nivel de
avance
Comentarios
Nivel de
avance
Comentarios
Nivel de
avance
Comentarios
Nivel de
avance
Comentarios
Proyecto: SRM
SRM BD 1: Directores (IT1) 100,00 0,00 Falta 0,00 Falta 70,00 Falta preguntas abiertas recoficadas y consiste70,00 Falta preguntas abierta
SRM BD 2: Docentes (IT2) 70,00 Falta 2 preguntas de 6.0,00 Falta 0,00 Falta 70,00 Falta preguntas abiertas recoficadas y consiste70,00 Falta preguntas abierta
SRM BD 3: Estudiantes (IT3) 0,00 Falta 0,00 Falta 0,00 Falta 70,00 Falta preguntas abiertas recoficadas y consiste70,00 Falta preguntas abierta
SRM BD 4: Padres de Familia (IT4) 0,00 Falta 0,00 Falta 0,00 Falta 0,00 Falta 0,00 Falta
Digitación de las
preguntas abiertas
recodificadas
Consistencia de la
preguntas abiertas -
cerradas
Transferir base de datos
de Excel a SPSS (STATA)
Bases de Datos
Generación de
estadisticas descriptivas
Control de calidad de la
Consistencia de la BD
Hito 6 Hito 7 Hito 8 Hito 9 Hito 10
Mínimo Máximo
Ninguno <= 10
Bajo 10,01 50
Medio 50,01 90
Completo 90,01 100
Niveles de avance
Rango de puntaje
Semáforo

de 20
Todas las formas de reporte que se generan, deben responder a los objetivos, las preguntas,
los aspectos y los indicadores previstos en la matriz de investigación, en este nivel corresponde
un control de calidad final, que va a consistir en leer y analizar dichos reportes, donde es
posible identificar inconsistencias o datos espurios.
Tratamiento en el procesamiento de información cualitativa-entrevistas
Para el tratamiento de la información recogida en los instrumentos cualitativos, como las
entrevistas, se cuenta con un protocolo básico que comprende:
i. Preparación:
a. Pautas para la entrevista
b. Guion de entrada
c. Técnica de entrevistador según informante
ii. Aplicación de entrevistas
a. Selección del lugar
b. Guion o pautas
c. Uso de la grabadora
d. Lenguaje y calidad de la grabación.
e. Comprobación de la grabación
iii. Recepción de entrevistas
a. Control de calidad
b. Verificación de audios y formatos
iv. Transcripción y edición
a. Comparación audio y texto
b. Organización de textos
c. Alineamiento con preguntas de investigación
d. Edición
e. Análisis de textos

Control de calidad y consistencia de datos en investigaciones

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