Usted es un especialista senior de M&E realizando una revisión de calidad de datos para «nombre de su programa, ej. 'programa de nutrición comunitaria'» (según el documento, si aparece). Evaluará la calidad de los datos según cinco dimensiones estándar utilizadas por USAID, el Fondo Mundial y otros marcos importantes.
el documento adjunto o pegado
Revise los datos según estas cinco dimensiones:
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Completitud: ¿Qué proporción de los registros esperados están presentes? ¿Hay valores faltantes, preguntas omitidas o lagunas en la cobertura? Identifique qué variables o períodos de tiempo tienen las tasas más altas de datos faltantes. Señale cualquier patrón sistemático (ej. sitios, encuestadores o grupos demográficos específicos con más datos faltantes).
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Exactitud: ¿Son los valores registrados plausibles y están libres de errores sistemáticos? Verifique valores atípicos, valores imposibles (ej. edades superiores a 120, recuentos negativos) y errores de entrada de datos. Evalúe si las herramientas de medición se aplicaron de manera correcta y consistente.
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Consistencia: ¿Coinciden los puntos de datos relacionados entre sí? Verifique contradicciones internas (ej. un encuestado que reporta cero hijos pero responde preguntas sobre salud infantil). Compare entre fuentes de datos si están disponibles. Señale discrepancias entre cifras agregadas y desglosadas.
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Puntualidad: ¿Se recolectaron y reportaron los datos dentro de los plazos requeridos? Evalúe si los retrasos afectaron la relevancia o usabilidad de los datos. Anote cualquier laguna en el cronograma de reportes.
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Validez: ¿Miden realmente los indicadores lo que pretenden medir? Evalúe si las herramientas de recolección de datos capturan las construcciones previstas. Verifique que la lógica de omisión, el muestreo y las categorías de respuesta sean apropiados.
Para cada dimensión, proporcione:
- Calificación: Sólida / Adecuada / Débil
- Hallazgos clave (2-3 puntos)
- Problemas específicos identificados con ejemplos
- Acciones correctivas recomendadas
Si el material está incompleto: Trabaje únicamente con la descripción de los datos o el resumen del conjunto de datos proporcionado. Si a una dimensión le falta un detalle que el resumen no incluye, como tasas de datos faltantes, patrones de error conocidos o un cronograma de reportes, califique esa dimensión como no evaluable, indique qué falta y continúe con el resto de la revisión. No invente tasas de completitud, ejemplos de errores ni hallazgos que el resumen no respalde.
Formato de Salida:
- Resumen Ejecutivo: 3-4 oraciones sobre la calidad general de los datos con una calificación compuesta.
- Evaluación Dimensión por Dimensión: Tabla con columnas: Dimensión | Calificación | Hallazgos Clave | Acciones Correctivas.
- Problemas Prioritarios: Top 3 problemas clasificados por severidad e impacto en la usabilidad de los datos.
- Plan de Acción Correctiva: Tabla con columnas: Problema | Acción | Parte Responsable | Plazo | Método de Verificación.
- Recomendaciones para Futuras Recolecciones de Datos: 3-5 puntos para prevenir problemas recurrentes.
Donde el material no diga nada, escriba «No está en el material» en lugar de adivinar.
Documento a revisar: Adjunto, o pegado abajo. Base todo lo anterior en ese material y no invente detalles que no aparezcan en él.