manual de implementacion de hmp de la usaid

7/29/2019 Manual de Implementacion de HMP de La USAID

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MANUAL DE IMPLEMENTACIN DEHERRAMIENTAS PARA LA MEDICIN DEPOBREZA DE LA USAID

ACTUALIZADO: FEBRERO DE 2013


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MANUALPARALAIMPLEMENTACIN DEHERRAMIENTAS DEMEDICINDELAPOBREZADELAUSAID

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INFORMACIN DE CONTACTO

The IRIS CenterUniversity of Maryland3106 Morrill Hall

College Park, MD 20742USA

Direccin de correo electrnico: [email protected]: +1.202.670.PATS (PATS = 7287)Sitio web: www.povertytools.org

DESCARGO DE RESPONSABILIDAD

Las opiniones del autor expresadas en esta publicacin no representan necesariamente la opinin de la Agencia de losEstados Unidos para el Desarrollo Internacional o la del Gobierno de los Estados Unidos.


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NDICE

CAPTULO UNO: INTRODUCCIN 6

Propsito de este manual 6

Qu es una HMP? 6

Por qu usar una HMP?: legislacin de EE. UU. y requisitos de la USAID 7

Desarrollo de la herramienta 8

Umbrales de pobreza, qu significa ser muy pobre? 8

Visin general del proceso de implementacin 9

Cmo usar este manual 10

Nota acerca de la metodologa de la encuesta 10

Estudio de caso: la Asociacin de Microfinanzas de Mingunesia 11

CAPTULO DOS: PLANIFICACIN Y PREPARACIN PARA LA IMPLEMENTACIN 12

Programacin 12

Establecimiento del presupuesto 13

Personal 14

Logstica 17

Equipos 18

Carga de trabajo 18

CAPTULO TRES: MUESTREO 20

Poblacin objetivo: sobre quines quiere saber? 21

Metodologa de muestreo : muestreo aleatorio simple (MAS) 22

Metodologa de muestreo: muestreo por conglomerados 24

MAS versus muestreo por conglomerados: un ejemplo en imgenes 30

Muestreo estratificado 31

Seleccin de muestra 32Uso de una tabla de nmeros aleatorios 32


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CAPTULO CUATRO: PLANIFICACIN PARA EL TRABAJO DE CAMPO 37

Preparacin de la encuesta HMP 37Traduccin 37Impresin y copiado 38Desarrollo de un sistema de seguimiento de encuestas 39

Programacin de entrevistas 39

Preparacin para trabajar sobre el terreno 41

Capacitacin de los entrevistadores 42Antes de la entrevista 43Realizacin de la entrevista 43Finalizacin de la entrevista 44Lo que debe y no debe hacer 44

Calendario de muestra de capacitacin de entrevistadores 45

Entrevistas de prctica o prueba previas de la encuesta 46

CAPTULO CINCO, TRABAJO DE CAMPO: ENTREVISTAS Y CONTROL DE CALIDAD 47

Supervisin de campo 47

Manejo del tiempo 47

Control de calidad 48

Control y seguimiento de documentos 49

Auditora interna 49

CAPTULO SEIS: PROCESAMIENTO DE DATOS, EPI INFO Y CSPRO 51

Control de calidad en la oficina principal 51

Epi Info 52Qu es Epi Info? 52Requisitos del sistema 53Guardar archivos 53Primeros pasos 54Funciones bsicas 54Make View (Crear vista) 56Enter Data (Ingresar datos) 58Analyze Data (Analizar datos) 68Fusin de conjuntos de datos 69Frecuencias (deteccin de valores extraos o perifricos) 72Deteccin de datos especficos en la encuesta 74Clculo del nivel de pobreza 76Solucin de problemas 79


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CSPro 80Qu es CSPro? 81Requisitos del sistema 81Instalacin 81Visin general de Data Entry Application (Aplicacin para el ingreso de datos) 83Acceso a datos que han sido guardados 89

Modificacin de datos e ingreso de casos nuevos 90Herramienta de comparacin de datos 91Herramienta de tabulacin de frecuencias (deteccin de valores incorrectos) 95Fusin de datos (herramienta de concatenacin de datos) 97Tabulacin de clculos de nivel de pobreza 100

Preparacin de informes para USAID 102

CAPTULO SIETE: RECURSOS ADICIONALES 103

Sito web de HMP: www.povertytools.org 103

Capacitacin en lnea 103Servicio de ayuda de HMP: [email protected] 103

Capacitacin regional 104

APNDICE A: DESCRIPCIN DE TAREAS DEL EQUIPO DE IMPLEMENTACIN 105

Gerente de proyectos 105

Supervisores sobre el terreno 106

Entrevistadores 107Coordinador de muestreo y seguimiento de encuestas 109

Coordinador de procesamiento de datos 109

Encargados del procesamiento de datos 110

APNDICE B: PAUTAS DE SESIONES INFORMATIVAS CON LOS ENTREVISTADORES 112


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CAPTULO UNO: INTRODUCCIN

Propsito de este manual

Este manual se escribi para proporcionar orientacin tcnica acerca de cmo implementar unaHerramienta de medicin de la pobreza (HMP) de la Agencia de los Estados Unidos para elDesarrollo Internacional (USAID, por sus siglas en ingls). Especficamente, se escribi paraayudar a los profesionales de las microempresas a cumplir los requisitos de preparacin deinformes de la Ley de Anticorrupcin Internacional e Independencia para la Microempresa delao 2000.

Las siguientes pginas detallan cada paso del proceso de implementacin de las HMP, desde lacomprensin del propsito y el diseo de las HMP hasta el desarrollo de un plan deimplementacin, el desarrollo de un plan de muestreo, la eleccin y la capacitacin de un equipode implementacin, la realizacin de entrevistas y el ingreso y anlisis de los datos. Ciertas

partes de la orientacin que se brinda se aplicar especficamente a las personas que deseanimplementar los requisitos de la USAID; sin embargo, la mayor parte de la informacin ser tilpara cualquier persona que est interesada en utilizar una HMP.

Consulte la pgina 9 para obtener informacin acerca de cmo usar este manual, adems de unagua de las secciones que sern ms beneficiosas para ciertos miembros de su equipo deimplementacin de las HMP.

Qu es una HMP?

Cada Herramienta de medicin de la pobreza (HMP) de la USAID consiste en una encuesta corta

y especfica para cada pas, adems de una Plantilla para el ingreso de datos. Las HMP sedisearon para medir la prevalencia de la pobreza y la extrema pobreza de los hogares en ungrupo. Cada encuesta HMP:

es especfica para un pas; contiene de 10 a 25 preguntas; se basa en la informacin de un hogar representativo a nivel nacional; se usa para hacer un clculo aproximado del alcance de un programa en hogares pobres o

muy pobres; es fcil de usar1.

Como sucede con cualquier herramienta de pobreza, las HMP no pueden predecir con un altogrado de exactitud si un hogar determinado est por debajo o por encima del nivel de pobreza.

Por tanto, el actual conjunto de herramientas de las HMP no est diseado para usarse como unaherramienta para identificar hogares que se encuentren en un determinado nivel de pobreza. Msbien, las HMP se disearon para maximizar la exactitud del nivel en general, contrarrestando loserrores que provocaron una mala clasificacin de los hogares. Adems, aunque las HMP sepueden usar para medir la prevalencia de la pobreza de un grupo en diferentes perodos, esto no

1 Al desarrollar una herramienta se debe tener cuidado de equilibrar la exactitud de los resultados con la factibilidadde la administracin de las preguntas. Esto se analizar con ms detalle a partir de la pgina 9.


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se debe confundir con una evaluacin del impacto que tiene sobre la pobreza un programaespecfico. Una evaluacin adecuada del impacto requiere un proceso asociado para determinarlas atribuciones.

Las encuestas HMP estn administradas segn protocolos de muestras y entrevistas estndares

que se describen en este manual y la informacin que se obtiene se ingresa y analiza segn laPlantilla para el ingreso de datos que corresponda. Cada Plantilla para el ingreso de datos: es especfica para un pas; funciona mediante paquetes de software Epi Info o CSPro (consulte la pgina 51); cuenta con un programa que calcula automticamente la prevalencia de la pobreza en una

poblacin objetivo utilizando uno o ms umbrales de pobreza predeterminados; se puede personalizar (para traducciones, realizar anlisis adicionales, etc.).

Por qu usar una HMP?: legislacin de EE. UU. y requisitos de laUSAID

Los programas de desarrollo para microempresas estn entre los programas patrocinados pordonantes ms prometedores para mejorar la vida de las personas pobres. En el ao 2000, elCongreso de los Estados Unidos aprob la Ley de Anticorrupcin Internacional e Independenciapara la Microempresa, que exiga que la mitad de todos los fondos de la USAID destinados a lasmicroempresas beneficiaran a las que eran muy pobres. Para corroborar que la USAID cumplieseeste objetivo, la legislacin posterior exige que la USAID desarrolle y certifique herramientas debajo costo que evalen el nivel de pobreza de los beneficiarios microempresarios2, y que solicitea sus socios de implementacin microempresaria que utilicen esas herramientas para medir einformar la cantidad de sus beneficiarios que son muy pobres. Las HMP de la USAID fueron lasherramientas resultantes diseadas para cumplir este requisito, permitindoles a los socios deimplementacin obtener un clculo exacto de la cantidad de beneficiarios que son muy pobres. 3

Segn la ley y las decisiones polticas posteriores de la USAID, la USAID puede:

solicitar a las organizaciones que gasten $100,000 o ms de los fondos de la USAID parala microfinanciacin o el desarrollo microempresarial en un pas en el que est disponiblela herramienta HMP, la utilicen al menos una vez al ao para medir e informar de lacantidad de clientes que son "muy pobres segn lo define la ley; y

otorgar a la Misin de la USAID u otra unidad operativa que financie la actividad encuestin, la autoridad para hacer excepciones razonables a los requisitos generales parausar la HMP4.

La ley no exige:2 Entre los beneficiarios se encuentran los empleados de los clientes, por esa razn, los programas de desarrollo deempresas o de servicios de desarrollo empresarial (BDS, por sus siglas en ingls) deben incluir a los empleados desus clientes en su plan de muestreo.3La legislacin define como muy pobre a aquellos que ganan menos de US$1.25 al da per cpita, ajustados a la

paridad del poder adquisitivo (PPP, por sus siglas en ingls), o aquellos que se encuentran en la mitad inferior de losque se encuentran por debajo del nivel de pobreza de su pas.4 La base para tales excepciones se encuentra en el Sistema Automatizado de Directrices (ADS, por sus siglas eningls) Captulo 219.


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a ninguna de las organizaciones asociadas a la USAID para el desarrollo de lasmicroempresas que en algn momento identifiquen exclusivamente a familias muypobres;

que el 50 por ciento de cada cliente de la organizacin se encuentre entre los muy pobres,

pero exige que el 50 por ciento de los recursos totales para el desarrollo microempresarialde la USAID vaya en beneficio de ese grupo; que los programas de desarrollo empresarial o las actividades de reforma poltica cesen ni

tampoco que se reduzcan necesariamente; que todos los socios microempresarios midan los niveles de pobreza de todos los clientes

ni tampoco de todos los nuevos clientes. Una muestra representativa es suficiente.

Desarrollo de la herramienta

La USAID encarg a The IRIS Center de University of Maryland que desarrollara, probara ydifundiera las herramientas de evaluacin de la pobreza que cumplen los requisitos del Congreso

de exactitud y factibilidad. En 2004, despus de una amplia investigacin de gabinete y luego desolicitar la participacin de la comunidad microempresarial, IRIS implement pruebas exactas delos indicadores de pobreza en Bangladesh, Per, Uganda y Kazajistn. Tambin se analiz elconjunto de datos de la encuesta sobre condiciones de vida del Banco Mundial para determinarlos indicadores de pobreza ms exactos en ocho pases adicionales (Albania, Ghana, India [sloen Bihar y Uttar Pradesh], Jamaica, Madagascar, Tayikistn y Vietnam).

A partir de esta primera instancia de investigacin, IRIS y la USAID determinaron que lasherramientas regionales o internacionales no seran lo suficientemente exactas y que seranecesario que, al menos, una herramienta fuera certificada por cada uno de los pases que recibenlos fondos para microempresas de la USAID (adems, sera necesario volver a evaluar esa

herramienta de forma peridica). La USAID y la IRIS trabajaron con profesionales paradesarrollar un criterio de certificacin para las herramientas especficas de cada pas, queincorporara tanto exactitud como factibilidad.

Las pruebas de factibilidad sobre el terreno se llevaron a cabo a fines de 2005 y a comienzos de2006. Al combinar los resultados de exactitud y factibilidad, IRIS desarroll una herramientaespecfica para cada uno de los 12 pases involucrados en la investigacin y continadesarrollando nuevas herramientas especficas para cada pas, contando con 29 HMP disponiblesa partir de mayo de 2010 (visite www.povertytools.orgpara obtener ms informacin acerca de lalista actualizada de HMP disponibles).

Umbrales de pobreza, qu significa ser muy pobre?

Como se estipula en la legislacin de los Estados Unidos mencionada anteriormente, las HMPestn diseadas para evaluar los niveles de pobreza de grupos con respecto al umbral de pobrezaextrema nacional o internacional.

El umbral de pobreza extrema nacional (que tambin se conoce como umbral de pobreza de lamediana nacional) divide por la mitad a aquellos que estn por debajo del umbral nacional de


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pobreza de un determinado pas. Aquellos que se encuentran en la mitad inferior se consideranmuy pobres o extremadamente pobres.5 El umbral de pobreza extrema nacional NO equivalea la mitad del valor del umbral de pobreza nacional. Por ejemplo, si existen 4,000 hogares quese encuentran por debajo del umbral de pobreza nacional de un pas, los 2,000 hogares mspobres se consideran muy pobres.

El umbral de pobreza extrema internacional, que comnmente se conoce como el umbral deaquellos que viven con un dlar al da, equivale actualmente a US$1.25, ajustado a la paridaddel poder adquisitivo (PPP, por sus siglas en ingls).

Los desarrolladores de las herramientas escogieron el umbral ms alto de los dos, el que abarcams, para incluirlo en la HMP de un pas determinado. Cuando se realiza el clculo de lapobreza, se calcula el porcentaje de los clientes muy pobres, utilizando el umbral de pobrezaescogido, como se describi anteriormente.

A partir de abril de 2010, se han agregado nuevos umbrales de pobreza a cada HMP paraproporcionar nuevos medios de anlisis. Se agreg el umbral nacional de pobreza a aquellasherramientas que usan el umbral de pobreza de la mediana nacional para la creacin de informes.Se agreg un segundo umbral de pobreza (US$2.50 ajustados a la PPP), a las herramientas queusan el umbral de la pobreza extrema internacional para la creacin de informes.

Visin general del proceso de implementacin

El diagrama que se muestra a continuacin describe el proceso de implementacin de una HMP.Los encabezados que aparecen delimitados con una lnea de puntos corresponden a los captulosde este manual.

5 Usaremos estos trminos de manera intercambiable: muy pobre y extremadamente pobre.


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Cmo usar este manual

Las personas que planean liderar un equipo a travs de la implementacin de una HMP o queestn interesados en las HMP con fines acadmicos o de investigacin, encontrarn ms til leerel manual completo. De lo contrario, se recomienda leer lo siguiente, segn su participacin

planificada en la implementacin de la HMP. Para obtener una descripcin detallada de cada unode los roles que se describen, consulte la pgina 14. Nos referiremos a estos mismos roles(denominaciones de los cargos) a lo largo del manual.

Si usted es Lea Y modifique las seccionescorrespondientes para usarlascomo capacitacin para

gerente deproyectos

el manual completo. personal de apoyo (traductores,asistentes de logstica, etc.).

supervisor decampo

los captulos 1, 2, 4, 5; Apndice B; consulteotros captulos.

entrevistadores.

coordinador demuestreo yseguimiento deencuestas

los captulos 1, 2, 4, 5; consulte otroscaptulos.

otros miembros del equipo, deacuerdo con su rol de ayudarlo arealizar el plan de muestreo.

coordinador deprocesamiento dedatos

los captulos 1, 2, 5, 6; consulte otroscaptulos.

encargados del procesamiento dedatos.

Todos los miembros del equipo (entre los que se encuentran los entrevistadores) tambin debenleer las Guas para el Usuario especficas segn el pas, disponibles en www.povertytools.org.Estas guas proporcionan orientacin pregunta por pregunta, obtenida de los comentarios de losusuarios y de la documentacin de las encuestas, adems de notas en cada paso del proceso de

entrevista, desde el comienzo hasta el final.

Nota acerca de la metodologa de la encuesta

Los desarrolladores de las HMP recomiendan que, siempre que sea posible, las encuestas de lasHMP sean implementadas como una encuesta de hogares (HHS, por sus siglas en ingls). Debidoa que se realiza en el hogar del cliente y permite una observacin directa de las condiciones devida, por lo general, la HHS ser el mtodo de evaluacin ms exacto y cualquier organizacin lopuede implementar, sin importar sus ingresos o mtodo de evaluacin. La orientacin que seproporciona en este manual supondr que las encuestas se administran como una HHS.

Sin embargo, reconocemos que debido a los recursos u otras limitaciones, algunosimplementadores pueden decidir utilizar otro medio de administracin de encuestas, comointegrar la HMP a un sistema de control y evaluacin ya existente o realizar encuestas durantereuniones grupales, en una casa de prstamos o en otra ubicacin que sea probable que visitenlos beneficiarios.


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Para dar cabida a estas circunstancias, de vez en cuando incluiremos pies de pgina o cuadros detexto con orientacin especial para los implementadores que utilizan estas metodologasalternativas. Al elegir un mtodo para realizar encuestas, debe considerar lo siguiente:

Las encuestas de hogares permiten al entrevistador verificar visualmente las respuestas aalgunas preguntas de la encuesta. La realizacin de encuestas fuera del hogar no lo permite.

Si su organizacin ya posee una herramienta de supervisin que planea combinar con laHMP, las preguntas de la HMP deben ubicarse al comienzo de la herramienta de supervisiny las preguntas que ya existan deben ir a continuacin para disminuir el sesgo.

Para disminuir la posibilidad de que los clientes sesguen sus respuestas para poder cumplirlos requisitos para un prstamo u otro producto, es recomendable que se administre la HMPslo despus de que el cliente reciba un prstamo u otro producto o servicio.

Al realizar encuestas fuera del hogar puede ser difcil mantener la confidencialidad delcliente. Sin importar la metodologa que se utilice, siempre es importante que laentrevista se realice en un lugar donde no haya observadores y donde haya la menorcantidad de distracciones posibles.

Estudio de caso: la Asociacin de Microfinanzas de Mingunesia

A lo largo del manual, indicaremos algunos ejemplos acerca de cmo una IMF de Mingunesia,un pas ficticio, la Asociacin de Microfinanzas de Mingunesia o AM, planificara laimplementacin de su HMP. Algunos antecedentes:

Como organizacin financiada por la USAID, la Asociacin de Microfinanzas de Mingunesia estobligada a informar el porcentaje de clientes muy pobres" a los que brinda servicios. Para ello,administraremos una Herramienta de medicin de la pobreza de la USAID a una muestra de clientes yanalizaremos los resultados utilizando una plantilla de ingreso de datos de la USAID y un programa deanlisis. A pesar de que esta encuesta se realiza como parte de los requisitos de financiamiento, tambines un beneficio directo para la AMM, al proporcionar informacin acerca de nuestros clientes que no sehaba recopilado anteriormente. Esta informacin nos ofrecer una mejor percepcin de quines sonnuestros clientes y cmo podemos servirles mejor. Los costos se indican en libras mingunesias.

Fundada: 1997Programas: Amigos de Financiamiento a la Agricultura (AFA),

Creadores de Empresas Particulares (CEP), Prstamos parael xito (PpE)

Cartera: MNP 600,000 [MNP = Libras mingunesias]Financiamiento de la USAID: US$150,980 (Ao fiscal 2010)Otros financiamientos: Mingunesian Development Bank, MAIDCantidad de agrupaciones de prstamos: 45Cantidad de clientes: 2,300Cantidad del prstamo promedio: MNP 196Servicios BDS: Capacitacin para la agricultura

Resumen de la Planificacin

Duracin: 1 de junio al 20 de julio de 2010 (7 semanas)Costo total: MNP 15,731Personal implicado: Vladimir Terskin, Desta Amde, Tracy Choi, Elliott SkablerPersonal adicional necesario: 3 supervisores sobre elsobre el terreno, 8 a 10

entrevistadores, 2 a 3 encargados del procesamiento dedatos, 1 traductor


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CAPTULO DOS: PLANIFICACIN Y PREPARACIN PARA LAIMPLEMENTACIN

Una planificacin precisa, un manejo cuidadoso del tiempo y una supervisin de campo eficienteno slo contribuyen en gran medida a moderar los costos, sino que tambin resultanfundamentales para realizar una implementacin eficiente y exitosa de la encuesta sobre elterreno. Este captulo trata diversos aspectos de las operaciones sobre el terreno exitosas:Programacin, establecimiento del presupuesto, personal, logstica, equipos y carga de trabajo.

Programacin

Al principio del proceso, se debe establecer un plazo para comenzar y finalizar laimplementacin de su HMP, adems del orden en que se realizarn las diversas actividades. Eltiempo que se requerir y la cantidad de solapamientos entre las actividades se deben calcularcuidadosamente. El equipo de implementacin debe tener cuidado de no escatimar para ahorrartiempo. Para programar mejor las operaciones sobre el terreno, se deben evitar los feriadosnacionales o religiosos ms importantes, los perodos de mal clima (temporadas de lluvia) osobrecargas de trabajo. A continuacin, se indica una lista de actividades que se realizan paraimplementar la Herramienta de medicin de la pobreza, establecidas en un diagrama de Ganttpara el ejemplo ficticio de la AMM (consulte la pgina 11).

1 al 7de

junio

8 al 14de

junio

15 al 21de

junio

22 al 28de

junio

28 dejunio al

5 dejulio

6 al 13de julio

14 al 20de julio

Contratacin de personalCapacitacin del personal principalEvaluacin y pedido de suministrosEvaluacin y consideracin de latecnologaClculo aproximado del presupuestoTraduccin del cuestionarioDiseo del plan de muestreoCapacitacin de los entrevistadoresCapacitacin de los encargados del

procesamiento de datosPreparativos de viajeInstalacin y prueba de softwareIdentificacin del almacenamiento del

cuestionarioCreacin del programa de entrevistasOrganizacin de las encuestasRealizacin de las entrevistas en laRegin ARealizacin de las entrevistas en laRegin BRealizacin de las entrevistas en laRegin C


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Realizacin de las entrevistas en laRegin DControl de calidad de las entrevistasComentarios y modificacionesEntrevistas nuevas o complementariasIngreso de datos

Limpieza de los datos y control decalidadAnlisis de datos

Establecimiento del presupuesto

Es muy importante revisar el presupuesto regularmente para asegurarse de que el clculoaproximado del presupuesto no exceda la cantidad de dinero que realmente se gasta durante laimplementacin. Debe tener disponible un fondo para imprevistos, para cubrir los gastosinesperados. El ejemplo que se indica a continuacin contina el ejemplo ficticio de la AMM(consulte la pgina 11). Las categoras de presupuesto que se indican son representaciones de lostipos de costos reales en que los implementadores podran incurrir, pero los costos especficosdeben ser adaptados a su situacin.

PERSONAL DELPROYECTO

Cantidadde

personas

Cantidadde horas ala semana

Cantidadde semanas

Pago porhora (incl.

beneficios) Costo total

Cubierto por elpresupuesto dela organizacin

Fondosadicionalesnecesarios

Gerente de proyectos 1 17 7 MNP 22 MNP 2,618.00 MNP 1,575.00 MNP 1,043.00Supervisor de campo 3 40 3 MNP 19 MNP 6,840.00 MNP 4,752.00 MNP 2,088.00Entrevistadores. 8 40 3 MNP 19 MNP 18,240.00 MNP 11,400.00 MNP 6,840.00Coordinador de muestreoy seguimiento de

encuestas 1 30 6 MNP 20 MNP 3,600.00 MNP 1,980.00 MNP 1,620.00Coordinador deprocesamiento de datos 1 22 4 MNP 15 MNP 1,320.00 MNP 880.00 MNP 440.00Encargados del

procesamiento de datos 2 19 3 MNP 11 MNP 1,254.00 MNP 513.00 MNP 741.00Asistente de logstica 2 12 7 MNP 7 MNP 1,176.00 MNP 1,176.00 MNP 0.00

Total MNP 35,048.00 MNP 22,276.00 MNP 12,772.00PERSONAL DEADMINISTRACIN

Y GESTINCantidad

depersonas

Cantidadde horas ala semana

Cantidadde semanas

Pago porhora (incl.

beneficios) Costo totalGerente de sucursal(como traductor) 4 2 1 MNP 19 MNP 152.00 MNP 152.00 MNP 0.00Contador 1 2 4 MNP 12 MNP 96.00 MNP 96.00 MNP 0.00Director ejecutivo 1 2 1 MNP 25 MNP 50.00 MNP 50.00 MNP 0.00Recepcionista o asistente 1 2 6 MNP 7 MNP 84.00 MNP 84.00 MNP 0.00

Total MNP 382.00 MNP 382.00 MNP 0.00SUMINISTROS Y VIAJES

Cantidadde semanas

Costo porsemana Costo total


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Gasolina por vehculo 3 MNP 170 MNP 510.00 MNP 0.00 MNP 510.00

Arriendo de automviles 3 MNP 80 MNP 240.00 MNP 0.00 MNP 240.00Transporte pblico 0.8 MNP 25 MNP 20.00 MNP 0.00 MNP 20.00Tiempo para telfonocelular 7 MNP 10 MNP 70.00 MNP 70.00 MNP 0.00Suministros de oficina

(fotocopias, papel,cartuchos de impresin,etc.) 3 MNP 200 MNP 600.00 MNP 600.00 MNP 0.00Comidas durante lacapacitacin 2 MNP 120 MNP 240.00 MNP 0.00 MNP 240.00Viticos delentrevistador 3 MNP 200 MNP 600.00 MNP 0.00 MNP 600.00

Total MNP 2,280.00 MNP 670.00 MNP 1,610.00TOTAL MNP 37,710.00 MNP 23,328.00 MNP 14,382.00

Personal

Un personal especializado, bien capacitado y motivado puede influir enormemente en el xito desu operacin sobre el terreno. El equipo de implementacin de la HMP debe contar con ungerente de proyectos, la cantidad suficiente de supervisores sobre el terreno para supervisaradecuadamente a los entrevistadores, cuya cantidad depender de su plan de muestreo, uncoordinador de muestreo y seguimiento de encuestas, un coordinador de procesamiento de datosy al menos dos encargados del procesamiento de datos.

Es posible que se deba contratar personal externo para que ayuden temporalmente en el proyecto,especialmente para los roles de entrevistadores y encargados del procesamiento de datos. Sinembargo, se recomienda que, en lo posible, los roles de gerente de proyectos, supervisor decampo y coordinador de procesamiento de datos los cumplan personas del personal interno, para

facilitar un proceso de implementacin eficiente y efectivo.

El equipo principal debe contar con personas que tengan responsabilidades de supervisin. Sedeben contratar (o seleccionar del equipo actual) y capacitar primero durante el proceso previo ala implementacin y son responsables de capacitar a los dems miembros del equipo.

El equipo principal debe contar con los siguientes miembros:

Gerente de proyectos: Supervisa la planificacin e implementacin de la encuesta sobre elterreno y participa en la capacitacin de todo el equipo. Esta persona debe tener unaexperiencia previa en administracin de encuestas y capacitacin de personal, tener liderazgo

y experiencia en administracin de proyectos y debe ser un experto en el contexto local. Supervisores sobre el terreno: Capacita y coordina las actividades diarias de los

entrevistadores, adems de mantener un control de calidad sobre el terreno. Deben tener unaexperiencia importante en la realizacin de entrevistas y administracin de personal, ascomo un amplio conocimiento de la geografa, la cultura y los idiomas locales.


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Coordinador de muestreo y seguimiento de encuestas:Crea y mantiene un sistema deseguimiento para la implementacin de encuestas; adems, desarrolla y se asegura de que semantenga el plan de muestreo. Esta persona debe tener experiencia previa en el diseo demuestras y en general, buenas habilidades cuantitativas y organizacionales. Esta personadebe ser muy accesible para todo el personal durante la fase de entrevistas para responder

preguntas y, de ser necesario, adecuar el plan de muestreo. Es posible que a esta persona se lepida que participe en la capacitacin de personal6.

Coordinador de procesamiento de datos: Identifica y capacita a los encargados delprocesamiento de datos, mantiene el control de calidad del procesamiento de datos y ejecutael programa de anlisis de la pobreza. Esta persona debe tener grandes habilidades entecnologa de la informacin (TI) y debe ser capaz de resolver problemas de hardware ysoftware, adems de supervisar al personal. Las habilidades en estadstica sern tiles pararealizar cualquier anlisis adicional de datos que solicite su organizacin. La experienciaprevia conpaquetes de software Epi Info o CSPro para el ingreso y anlisis de datos es tilpero no necesaria. En este manual hay instrucciones detalladas sobre el uso de este softwarey puede obtener ayuda adicional en el sitio web de la HMP y en el Servicio de ayuda.

Personal adicional esencial:

Entrevistadores: Se encargan de aprender a fondo las preguntas de la encuesta y tcnicaspara entrevistar, con el objetivo de reducir al mnimo el sesgo. Adems, llevan a cabo lasentrevistas de manera segura y relajada. Los entrevistadores con experiencia previa sonideales pero no siempre estn disponibles. Como mnimo, deben tener buenas habilidadesinterpersonales y fluidez en los idiomas correspondientes.

Encargados del procesamiento de datos: Se encargan de ingresar y limpiar los datosrecolectados por los entrevistadores. Deben tener excelentes habilidades computacionales,prestar atencin a los detalles y experiencia previa en ingreso de datos.

Traductores, asistente de logstica y personal adicional segn sea necesario.7

El recuadro a continuacin muestra la jerarqua de los miembros del equipo de implementacin.Las lneas de puntos muestran las relaciones en las que hay retroalimentacin constante, aunquetodos los miembros del equipo deben estar en contacto mutuo durante todo el proceso deimplementacin. Por ejemplo, el gerente de proyectos es el supervisor de todo el personal, perolos supervisores sobre el terreno proporcionan una retroalimentacin constante en el proceso deentrevistas y hacen recomendaciones tanto al gerente de proyectos como al coordinador demuestreo y seguimiento de encuestas (SSTC, por sus siglas en ingls), sobre cambios a laplanificacin y al programa de entrevistas. Asimismo, el SSTC y el coordinador de

6 Segn la capacidad y experiencia del personal, puede ser mejor contratar a un consultor de muestras conexperiencia si el proceso es complejo.7 Dependiendo de sus necesidades y de la disponibilidad del personal actual, es posible que necesite contratarconductores, consultores tcnicos, especialistas en informtica, etc. Tenga en consideracin que los miembros del

personal que trabajan directamente con los clientes o beneficiarios son los que conocen su rutina diaria y pueden serbastante tiles con respecto a la planificacin logstica del trabajo de campo.


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procesamiento de datos deben trabajar juntos para asegurar que se obra de acuerdo al plan demuestreo y que el seguimiento y almacenamiento de las encuestas es apropiado.

Los miembros del personal deben tenerse mutua confianza al momento de buscar apoyo yorientacin en todo el proceso de implementacin de las encuestas. Cuando contrate personal,considere si podrn trabajar bien juntos. La siguiente tabla muestra un ejemplo de cmo trabajanjuntos los miembros del equipo durante las diferentes etapas de la implementacin de encuestas.

Equipo 1: Entrevistadores ysupervisores sobre el terreno

Equipo 2: Coordinador demuestreo y seguimiento deencuestas, coordinador deprocesamiento de datos yencargados del

procesamiento de datos

Equipo 3: Gerente deproyectos y otro personal desupervisin y administracin

Fase uno: Pre-implementacin

Realizar o recibircapacitacin

Probar las encuestas Elaborar el programa de

entrevistas Desarrollar un plan de

transporte o viaje

Realizar o recibircapacitacin

Instalar y practicar conel software

Ingresar datos demuestra y revisar lacalidad

Depurar y eliminarvirus de lascomputadoras

Realizar y recibirentrenamiento, de sernecesario

Completar el plan demuestreo y asignar tareas

pertinentes a los equipos 1y 2

Asegurarse de que lalogstica, los materiales y el

presupuesto estnordenados

Coordinarse con el equipo

1 para traducir, probar yajustar la encuesta


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Fase dos:Trabajo decampo

Recolectar datos Seguir los procedimientos

establecidos de control decalidad

Mantener el programa ycoordinar ajustes con el

equipo 3 Mantener un ciclo de

retroalimentacin enasuntos relacionados conlas encuestas y

procedimientos

Ingresar y limpiar losdatos

Devolver losformularios deentrevistas incompletosal equipo 1.

Mantener un conteopreciso de la muestralograda cada da

Asegurar que secumplen los

procedimientos deseguimiento yalmacenamiento

Mantener copias deseguridad digitales delos datos

Revisar la calidad de losdatos reunidos, la limpiezay el ingreso de los datos

Asegurar que se cumplen elplan de muestreo y elcronograma

Asegurar que se cumplenlos procedimientos deseguimiento yalmacenamiento

Mantener un flujo y unacomunicacin generales del

proyecto Mantener el presupuesto

Fase tres:Anlisis y

trmino delproyecto

Finalizar la recoleccin dedatos, de ser necesario

Llevar a cabo informes delos entrevistadores antesde despedirlos

Los supervisores ayudancon la limpieza de datos,de ser necesario

Escribir informes sobre elterreno (si corresponde)

Completar el ingreso dedatos

Limpiar los datos yasegurar el control decalidad

Realizar clculos depobreza y otros anlisiscorrespondientes

Supervisar la recoleccinde datos, limpieza, ingreso

y anlisis finales Ayudar a coordinar laredaccin de informes (sicorresponde)

Enviar los resultados de laHMP a MRR, IRIS, etc.

Consulte el Apndice A para obtener ms informacin.

Logstica

El apoyo logstico bien planificado, es decir el transporte coordinado, las comunicaciones, lossuministros sobre el terreno y los planes de contingencia en caso de trastornos, tambinaumentan considerablemente la calidad de la implementacin sobre el terreno. El apoyo logsticodebe ser planificado cuidadosamente en todas las etapas del proceso de encuestas, especialmentecuando las operaciones se lleven a cabo en ubicaciones remotas que cuentan con infraestructuralimitada.

Algunas consideraciones logsticas importantes:

Considere las costumbres locales, feriados y circunstancias polticas en el momento dedecidir el perodo del ao para la implementacin.

Trabaje con personal local para desarrollar un programa de entrevistas que sea realista, queincluya la planificacin de viajes de corta y larga distancia, la logstica y programacin de lasentrevistas en horarios en que sea ms probable que los encuestados estn disponibles.

La planificacin de la ruta debe incluir el acceso a estaciones de gasolina, comida yalojamiento, de ser necesario.

Se deben identificar los mtodos de comunicacin y los planes de seguridad (telfonosmviles, tarjetas telefnicas, sitios alternativos para visitar, etc.).


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EquiposSu organizacin deber dedicar los recursos apropiados a la evaluacin de la pobreza, con elpropsito de asegurar el xito. Los requisitos de cada implementacin sern diferentes, perodeben incluir lo siguiente:

Transporte: Los vehculos y conductores que necesita el equipo de implementacin para llevar acabo el trabajo de campo. Los vehculos deben ser lo suficientemente grandes como para llevaral equipo sobre el terreno y los suministros, y lo suficientemente firmes como para resistir lascondiciones de la carretera en las reas donde se encuestar (puede ser ms rentable usar taxis uotros transportes pblicos en reas urbanas).

Computadoras: Si es posible, las computadoras deben estar designadas a tiempo completo parauso exclusivo del equipo de evaluacin de la pobreza durante el perodo de trabajo de campo y elingreso de datos. Considere la redaccin de informes (si es necesario), la programacin dehorarios, la creacin de materiales de capacitacin y el ingreso de datos. Si se cuenta con dosencargados del procesamiento de datos, debe haber dos computadoras exclusivamente para el

ingreso de datos, de ser posible. El gerente de proyectos deber determinar el nmero exacto enel momento de la planificacin.

Fotocopias: Se necesitar fotocopiar, ordenar y engrapar varios cientos de copias del formulariode la encuesta. Su organizacin debe considerar la contratacin de terceros para realizar estatarea, ya que puede tomar mucho tiempo. Si es posible, las encuestas se deben imprimir porambos lados, para disminuir la necesidad de engrapado, reducir los costos en papel y laposibilidad de que las pginas se separen o pierdan.

Espacio de oficina: El espacio de oficina y los escritorios deben destinarse al equipo de

evaluacin de la pobreza durante el trabajo de campo y las actividades de ingreso de datos. Senecesitar un espacio de oficina y capacitacin adecuados durante los procesos de planificacin eimplementacin. El procesamiento de datos se debe hacer en un cuarto separado para evitardistraer al personal.

Carga de trabajoEn algunos casos, puede tener sentido combinar algunos de los roles recomendados del equipode implementacin. Si se reduce el tamao propuesto para el equipo, es importante recordar quela combinacin de roles podra afectar el control de calidad y la posibilidad de que, en algunaocasin, alguien podra tener que estar en dos lugares a la vez. Por ejemplo, si el SSTC se usacomo supervisor de campo, es posible que no est disponible cuando otro supervisor de campo

necesite ayuda para hacer un ajuste a su programa de entrevistador para ese da. Adems, esapersona sera responsable de entregar y almacenar apropiadamente su propia encuesta, no habranadie para monitorear el proceso y hacer una revisin extra para control de calidad (asegurarsede que las encuestas estn completas y en el lugar correcto).

La puntualidad es otro factor que se debe considerar. La creacin de un recuadro detallado deactividades propuestas junto a su horario puede ayudar a visualizar si hay alguien a quien se lehayan asignado dos compromisos a la misma hora y tiene que cumplir muchas funciones a la


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vez. Vea el siguiente ejemplo. Cuando considere los horarios, recuerde que sea cual sea lacantidad de actividades, pueden tomar ms tiempo del anticipado. Asegrese de tener refuerzospreparados en caso de que un miembro del equipo no pueda cumplir con sus responsabilidadesdebido a que el proyecto tard ms de lo esperado.

Encuesta HMP: planificacin y logstica de pre- implementacin

Funcin NombreTiempo dedicado a latarea (slo el total deesta fase, das)

Est dentro delalcance normalde trabajo?

Gerente de proyectos Vladimir Terskin 9 SAsistente de logstica Desta Amde 3 SCoordinador de muestreo yseguimiento de encuestas

Tracy Choi 4 No

Supervisores sobre el terreno Por determinar 6 NoCoordinador de procesamiento dedatos

Elliott Skabler 5 No

Encargados del procesamiento dedatos

Por determinar 2 No

Entrevistadores Por determinar 3 NoTareas Tiempo dedicado a la

tarea (por tarea)Contratar personal deimplementacin, segn seanecesario

V.T.D.A.

21

Capacitar al personal principal(supervisores sobre el terreno,coordinador de muestreo yseguimiento de encuestas, ycoordinador de procesamiento dedatos)

V.T.D.A.T.C.Supervisores sobreel terrenoE.S.

52333

Capacitar a los entrevistadores V.T.Supervisores sobreel terrenoEntrevistadores

233

Capacitar a los encargados delprocesamiento de datos

T.C.E.S.Encargados del

procesamiento dedatos

122

Cronograma1 al 7

dejunio

8 al 14de

junio

15 al 21de

junio

22 al 28de

junio

28 dejunio al

5 de

julio

6 al 13de julio

14 al 20de julio

Contratar personalCapacitar al personal principalCapacitar a los entrevistadoresCapacitar a los encargados del

procesamiento de datos


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CAPTULO TRES: MUESTREO

El muestreo es lo que se hace cuando se quiere averiguar informacin de un grupo grande degente, pero no se puede o no se quiere reunir informacin de cada persona (a eso se le conoce

como censo). Un censo puede ser costoso, tomar demasiado tiempo y, debido a que requieremonitoreo y supervisin intensivos, es proclive al error.

Los mtodos o tcnicas que se usan para elegir la muestra se llaman diseo de muestra. Undiseo de muestra implica lo siguiente:

Identificar a la poblacin objetivo (universo del muestreo: sobre quines se quiere saber). Seleccionar una metodologa de muestreo que incluya:

o mtodo de clculo del tamao de la muestra;o mtodo de seleccin de la muestra.

En esta seccin, le entregaremos una visin general de las tres metodologas de muestreo usadasnormalmente: muestreo aleatorio simple, muestreo por conglomeradoss y muestreoestratificado. Estas metodologas se pueden utilizar al configurar el marco de la muestra laslistas que identifican a la poblacin objetivoy al calcular el tamao de la muestra que senecesitar para aumentar al mximo la exactitud de los resultados. Adems, describiremos variosmtodos de seleccin aleatoria para elegir clientes o beneficiarios que se incluirn en la muestra.El muestreo depende en gran medida del contexto. La informacin presentada en este captulo secentrar en las teoras y principios que deben guiar su diseo de la muestra, teniendo en cuentaque su organizacin deber hacer ajustes para cumplir con sus necesidades y metas especficas.Sera imposible sugerir uno o incluso varios diseos de muestra especficos que funcionaran enla mayora de las personas que desean implementar la HMP. Use las pautas explicadas en este

captulo para guiar su diseo de muestra y consulte con el Servicio de ayuda de la HMP, segnsea necesario.


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Poblacin objetivo: sobre quines quiere saber?

Es esencial que defina especficamente el grupo que quiere estudiar. Este grupo se conoce comopoblacin objetivo o universo de muestreo. Por ejemplo, es posible que quiera saber sobre laprevalencia de la pobreza entre todos los clientes de su organizacin o quizs desee enfocarseslo en los clientes nuevos que han estado en su organizacin durante seis meses o menos.

Si se le exige usar una HMP como parte de la preparacin de informes para la USAID, tiene laopcin de hacer un muestreo entre todos los clientes actuales o slo entre los clientes nuevos(por ejemplo, los clientes que se han incorporado en los ltimos seis meses). Si va a hacer unmuestreo entre los clientes o beneficiarios nuevos, asegrese de que no piensen que sus respuestasen el cuestionario HMP vayan a afectar su participacin en el programa, la cantidad de su

prstamo, etc. Para aminorar este efecto, debe entregarles las encuestas HMP slo despus de quelas personas sepan que han sido aceptadas en el programa o han recibido el primer desembolso.

Al momento de elegir su poblacin objetivo, considere la facilidad con que podr obtener unalista completa de todos los clientes o beneficiarios de esa poblacin. Dichos registros y lainformacin que proporcionan sobre cada miembro de su poblacin objetivo constituirn sumarco de muestreo. El nivel de detalle y lo completo que sea su marco de muestreo tendrnconsecuencias en el diseo de muestra que usted puede y debe usar. Por ejemplo, si est llevando

Sobremuestreo

Clientes que no se encuentran disponibles o no estn dispuestos a participar, encuestas que sedaan o se pierden, entrevistadores que no siguen los procedimientos de control de calidad:

estas son slo algunas de las razones que explican por qu podra necesitar entrevistar a msclientes de lo que indica el clculo del tamao de muestra. Considerando todos los ejemplosde lo que puede pasar, le recomendamos hacer un sobremuestreo: aumentar su tamao demuestra, seleccionar y entrevistar a ms clientes de lo que requiere su tamao de muestra.

Para hacer un sobremuestreo, calcule primero el tamao de la muestra que necesita, luegodecida qu porcentaje adicional de clientes debera seleccionar. Considere su tasa derespuestas anticipada y un grado razonable de error. Si es posible, consulte a otras personasque hayan implementado encuestas para su organizacin previamente. Las IMF que usan PAThan informado de una sobremuestra de hasta un 65%, pero es posible que usted no necesite unporcentaje tan alto.

Es su decisin entrevistar a clientes adicionales durante el trabajo de campo normal o esperarhasta que la muestra seleccionada se agote para llevar a cabo ms entrevistas. Entrevistar aclientes adicionales dentro de su programacin de implementacin normal toma tiempo y, poreso, cuesta ms dinero. Sin embargo, es posible que el costo sea considerablemente menor delo que sera si tuviera que volver sobre el terreno despus, por esta razn se recomienda esaopcin.


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a cabo entrevistas en el hogar, necesitar saber dnde vive cada persona. Si est realizandoreuniones en su oficina o en otra ubicacin central, no necesitar una lista completa de clientespero tendr que saber la cantidad de clientes y el momento en que es probable que se encuentrenen una ubicacin determinada8. Si una de sus sucursales ofrece prstamos grupales y no puedeproporcionarle una lista de nombres, slo descripciones y ubicaciones de las reuniones grupales,

tendr que adoptar un diseo que permita eso (como un diseo de grupos).Si tiene alguna dificultad para compilar un marco de muestreo completo, quizs quieraconsiderar definir su poblacin objetivo de otra forma.

Metodologa de muestreo9 : muestreo aleatorio simple (MAS)

Bsicamente, MAS es cuando se elige una muestra de los clientes o beneficiarios al azar entre lapoblacin objetivo completa. Al usar este mtodo, todos y cada uno de los clientes tendrn lamisma probabilidad de ser seleccionados para ser parte de la muestra. Uno de los puntos msdifciles sobre MAS es cumplir con los criterios para usarlo.

En trminos prcticos, puede elegir la muestra usando MAS en las siguientes circunstancias:

1. Si tiene una lista de clientes completa, que incluya: nombres y direcciones si va a reunirse con los clientes en sus hogares O; conocimiento de cundo y dnde estarn accesibles todos los clientes10 si va a efectuar

las encuestas en su sucursal u otras oficinas.

2. Puede llegar de forma realista a cualquier muestra de clientes al azar, sin importar lo esparcida quepueda estar la muestra. Si sus clientes se encuentran distribuidos en un rea extensa, o algunos son muydifciles de ubicar, es posible que no sea realista hacer la seleccin a partir de la lista completa de clientes,

ya que tomara demasiado tiempo y dinero ir hasta donde se encuentra cada cliente de la muestra.Si no puede cumplir ninguno de estos requisitos, no podr usar MAS como una metodologa demuestreo precisa.

8 Especficamente, necesitar saber el perodo en el cual todos los clientes deben presentarse en un lugar enparticular (o en uno de entre varios lugares). Por ejemplo, si los prstamos se desembolsan durante la primerasemana de cada mes, su equipo de entrevistas tendra que hacerlas esa semana.9 La metodologa de muestreo tendr implicaciones en el tamao de la muestra, la seleccin de la muestra y, hastacierto punto, la exactitud de los resultados. Esta es una de las etapas ms importantes del diseo de muestra y

realmente le recomendamos consultar a un experto en muestreo para ayudarle a determinar la metodologa msadecuada respecto a su situacin. El consejo aqu presentado es general; el muestreo depende en gran medida de lascaractersticas nicas de su poblacin objetivo, del tipo de informacin identificatoria que tiene sobre ellos, defactores lingsticos y geogrficos y de la disponibilidad de recursos.

10 Tenga en cuenta que estar accesible y presentarse en un lugar especfico son asuntos diferentes. Usted puede tenerclaro cundo se reunirn todos los miembros de un prstamo grupal, pero es posible que no tengan tiempo derealizar una entrevista. Siempre es aconsejable avisarle a la gente con anticipacin que le gustara quitarles un pocode su tiempo para una entrevista. Una opcin es aprovechar las reuniones de prstamos grupales como unaoportunidad de fijar citas para reunirse con miembros individuales en su hogar otro da.


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Clculo del tamao de la muestra

Si decidi que podr cumplir los criterios de MAS, usted est listo para calcular el tamao de lamuestra. Existen muchas calculadoras en lnea de tamao de muestra MAS. Vamos a mostrarlecmo usar una en particular11. Siga las pautas a continuacin para usar la calculadora.

Cunto porcentaje de error est dispuesto atolerar?Un 5% de error es una convencin estadsticacomn, aunque usted debe decidir a discrecinel nivel de error.

Cunta gente hay en su poblacin?Ingrese la cantidad total de clientes en supoblacin objetivo.

Presione Calcular. Debe usar los resultados

para un Nivel de confianza de un 95% (otraconvencin estadstica comn).

Una vez calculado el tamao de la muestra, est listo para seleccionar su muestra. Analizaremosvarios mtodos para hacer eso ms adelante en este captulo.

11 www.custominsight.com/articles/random-sample-calculator.asp

USAID Requisito de NotificacinEl USAID estipula que una tamao de la muestra de 300 ser suficiente para cumplir consu obligacin de reportar. Esto se debe a suponer un nivel de confianza de 95% y 5% o 5.5%error, como se ve en el siguiente grfico, una tamao de la muestra de 300 (o un poco ms)ser suficiente a pesar del tamao de la poblacin. No obstante, esto se supone queel muestreo aleatorio simple (MAS)ser utilizado. Hay que entender que si se utiliza otrametodologa de muestreo ser probable suponer un mayor nivel de error en los resultadosutilizando una tamao de lamuestra de slo 300.

Population Muestra5% error Muestra5.5% error500 217 194700 248 218800 260 227900 269 2351,000 278 2412,000 322 2743,000 341 287

4,000 350 2945,000 357 29910,000 370 30820,000 377 31350,000 381 315100,000 383 316


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Metodologa de muestreo: muestreo por conglomerados

Si la poblacin de clientes se encuentra esparcida por un rea geogrfica extensa, puede ser

difcil y tomar mucho tiempo visitar cada lugar potencial en el que residan los clientesseleccionados al azar. En ese caso, es posible que desee usar grupos geogrficos existentes entrelos cuales la poblacin de clientes est repartida y luego elegir clientes al azar slo entre gruposdeterminados. Dichas agrupaciones geogrficas (grupos) se formarn naturalmente, por ejemploalrededor de una sucursal u oficina regional. Esto puede ser beneficioso si su poblacin declientes se encuentra esparcida por un rea geogrfica extensa y ubicar a los clientes a travs detoda la regin puede ser demasiado caro o lento. El muestreo por conglomerados limitar elnmero de regiones o grupos que el equipo de entrevistas tendr que visitar. Despus deidentificar los grupos, debe seleccionar una cantidad precalculada de grupos para ser incluidos ensu muestra y luego debe seleccionar una cantidad precalculada de clientes de cada grupo paraformar su muestra.

Un muestreo por conglomerados preciso requiere que se tenga o se calcule informacin diversa.

Cules son sus grupos? Como se mencion anteriormente, los grupos se deben formar a partirde agrupaciones geogrficas existentes dentro de su organizacin. Por ejemplo, los grupospueden estar compuestos por los clientes que atiende cada sucursal. Idealmente, los grupos debenser relativamente pequeos. Es probable que separar a los clientes por sucursal en 30 gruposproduzca un mejor diseo que, por ejemplo, separarlos por condado en 6 grupos. Aunque noexiste un tamao ptimo especfico de grupo, es posible que quiera sopesar el hecho de que,cuanto ms grandes sean los grupos, ms grande ser su tamao de muestra y, cuanto mspequeos sean los grupos, es probable que los grupos de muestreo estn ms dispersos12.

Cul es la tasa de homogeneidad (roh o ) de su poblacin13? En nuestro caso, roh es la

probabilidad de que dos clientes o beneficiarios que estn en el mismo grupo tengan el mismonivel de pobreza, comparado con dos clientes o beneficiarios que fueron seleccionados al azarentre la poblacin total. Por ejemplo, un roh de 0.02 significa que los clientes o beneficiariosdentro de un grupo tienen un 2% ms de probabilidad de tener el mismo nivel de pobreza (sersimilar u homogneo) que si hubieran sido elegidos al azar entre la poblacin total.

Existen varias opciones para encontrar un valor de roh. Primero, mire los resultados de estudiosanteriores realizados por su organizacin u otras organizaciones locales. Aunque el tema seadiferente, se puede usar un roh calculado en otro estudio si los temas de los estudios son

anlogos. Por ejemplo, si se sabe (por medio de investigaciones) que la seguridad de losalimentos y la pobreza estn estrechamente relacionadas en su regin, entonces se puede usar unvalor de roh calculado en una encuesta reciente sobre seguridad de alimentos.

12 Imagine grupos de tamao 1. Esto sera lo mismo que MAS y no generara ninguno de los beneficios de muestreopor conglomerados (asimismo sucedera con otros tamaos de grupos muy pequeos). Ahora imagine que divide supoblacin en tres grupos grandes. Su tamao de muestra sera lo suficientemente grande como para requerir queusted seleccione los tres grupos y de nuevo se perderan los beneficios que conlleva el muestreo por conglomerados.13 Roh tambin se conoce como coeficiente de correlacin intraclase.


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Otras fuentes pueden incluir su oficina de estadstica nacional o local, o resultados de encuestasnacionales ms grandes, como las Encuestas Demogrficas y de Salud financiadas por USAID(www.measuredhs.com).Comunquese con el Servicio de ayuda de la HMP([email protected]) en caso de que necesite ayuda para encontrar un valor de roh.

Cul es el costo promedio por grupo de llevar a cabo la HMP? Los costos variarn de grupoen grupo debido al aumento de los costos de viaje y de otros tipos, por lo que se debe calcular elpromedio. Costos que se deben considerar: costos de viaje hacia y dentro de la regin, alquiler deautos, gasolina, autobs, taxi, alojamiento, comida, etc.Esto se denominaca en la ecuacin quese encuentra a continuacin.

Cul es el costo promedio por entrevista? Considere el sueldo, el vitico y otros costos en losque incurre un entrevistador al entrevistar a un cliente. Tal vez es ms simple calcular el costodiario por cada entrevistador y dividirlo por la cantidad promedio de entrevistas que usted creeque una persona puede efectuar en un da.Esto se denomina cb en la ecuacin que se encuentra acontinuacin

.

Cul es la cantidad ptima de clientes o beneficiarios que se debe entrevistar en cadagrupo (b)? Este clculo se basa en su roh y en los clculos de los costos (c a y cb)descritosanteriormente. Se asume que se seleccionar la misma cantidad de clientes en cada grupo demuestreo14. Despus, usar este clculo para determinar la cantidad de grupos que se debenseleccionar. Esto se denomina ben la ecuacin que se encuentra a continuacin.

1*

b

a

c

cb

Cul es su efecto de diseo? El efecto de diseo (EdD) es el efecto que su diseo de muestraen particular (por ejemplo, muestreo por conglomerados) tiene en el clculo del tamao demuestra. De hecho es el factor por el cual se debe multiplicar el tamao de la muestra, en caso deque haya usado MAS, con el objetivo de obtener el tamao de muestra preciso para usarlo en undiseo de grupo.

EdD = 1 + (b1) * .

Qu tamao de muestra se requiere para usar un diseo MAS en su tamao de poblacin? Como se mencion anteriormente, multiplicar este valor por su EdD para obtener el tamao de

muestra que se requiere para el muestreo por conglomerados.

14 Es posible hacer un muestreo de una cantidad proporcionada de clientes a partir de grupos seleccionados (para quelos grupos ms grandes tengan tamaos de muestra ms grandes tambin) o incluso seleccionar todos los clientes decada grupo de muestreo. Estos mtodos requerirn procedimientos de diseos de muestra levemente diferentes queno se tratarn en el presente manual.
mailto:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]


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Muestreo por conglomerados: paso a paso

A continuacin, se presentan los pasos que usted seguir para calcular el tamao mnimo de lamuestra, la cantidad de grupos y la cantidad de clientes por grupo, con el fin de seleccionar undiseo de grupo:

1) Identifique los grupos.2) Encuentre su roh (tasa de homogeneidad o p).3) Calcule el costo promedio por grupo (ca) y el costo promedio por entrevista (cb).4) Calcule la cantidad ptima de clientes o beneficiarios que se debe entrevistar en cada

grupo (b).5) Calcule su efecto de diseo (EdD).6) Calcule el tamao de muestra MAS para el tamao de su poblacin con una calculadora

en lnea157) Calcule el tamao de la muestra para su diseo de grupo.

8) Calcule el nmero de grupos a seleccionar para su muestra.

EJEMPLO: La Asociacin de Microfinanzas de Mingunesia16

Recuerde que la AMM atiende a 2,300 clientes distribuidos en 45 sucursales y cuenta con tresprogramas. Han decidido usar un diseo de grupo para efectuar la HMP. Su universo demuestreo incluye a los 2,300 clientes. Vea a continuacin cmo usaron el proceso descritoanteriormente para calcular su tamao de muestra y elegir grupos y clientes para incluirlos en laencuesta.

1) Identifique los grupos.

La AMM tiene 45 agrupaciones de prstamo por lo que cada agrupacin constituir un grupo.

2) Encuentre su roh (tasa de homogeneidad o p).

Una encuesta anterior identific un roh de 0.02.

(Para los pasos 3 a 8, consulte una copia de la hoja de clculo Excel de la AMM y los clculos enla pgina que sigue a las notas a continuacin).

3) Calcule el costo promedio por grupo (ca) y el costo promedio por entrevista (cb).

Las agrupaciones de prstamos de AMM (grupos) se ubican en 4 regiones separadas. Secalcularon los costos de viaje a dichas regiones y se lleg a un promedio, basado en la cantidadtotal de grupos por regin.

15 Como el que se encuentra aqu: www.openepi.com/Menu/OpenEpiMenu.htm16 Aunque es un ejemplo ficticio, est basado en el plan que IRIS ayud a desarrollar a un implementador de PATreal.


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Los costos considerados para el clculo por grupo (ca) incluyeron:- el costo y la cantidad de gasolina usada para viajar a la regin (en las tres regiones);- el costo y la cantidad de gasolina usada para viajar por la regin (en las tres regiones);- alquiler de autos (en las tres regiones);

- viaje en autobs (en una regin).Estos clculos generaron ca = MNP

17 200.00.

El costo de una sola entrevista se obtiene al calcular el costo de la contratacin de unentrevistador por un da, y dividir esto por la cantidad promedio de entrevistas que una personapuede hacer en un da. Entre los costos considerados para el clculo por entrevista (cb) seencuentran los siguientes:

- salario del entrevistador;- vitico (comida y alojamiento);

a razn de 8 entrevistas por da.

Estos clculos generaron cb = MNP 25.00.

4) Calcule la cantidad ptima de clientes o beneficiarios que se debe entrevistar en cadagrupo (b).

1*

b

a

c

cb

02.0

02.01*

25

200

MNP

MNPb b = 19.7989898 7(redondeado a b = 20)

5) Calcule su efecto de diseo (EdD).

EdD = 1 + (b1) *

EdD = 1 + (201) * 0.02

EdD = 1.38

6) Calcule el tamao de muestra MAS para el tamao de su poblacin con una calculadoraen lnea18

La AMM especific que tolerara alrededor de un 5% de error con un 95% de nivel deconfianza.

Mediante el uso de una calculadora en lnea, obtuvieron un tamao de muestra MASde 329.

17 Recuerde que MNL= Libras de Mingunesia, la moneda local en nuestro ejemplo.18 Como el que se encuentra aqu: www.custominsight.com/articles/random-sample-calculator.asp


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7) Calcule el tamao de la muestra para su diseo de grupo

Tamao de muestra de diseo de grupo = EdD* tamao de muestra MAS

Tamao de muestra del diseo de grupo = 1.38 * 329

Tamao de muestra del diseo de grupo = 454

8) Calcule el nmero de grupos a seleccionar para su muestra

Nmero de grupos a seleccionar para una muestra = Tamao de muestras / b 19

Nmero de grupos a seleccionar para una muestra = 454 / 20

Nmero de grupos a seleccionar para una muestra = 23

19 Recuerde que b es el nmero ptimo de clientes o beneficiarios para entrevistar en cada grupo calculado en elpaso 4.


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MAS versus muestreo por conglomerados: un ejemplo en imgenes

Aqu se aprecia un mapa de un pas contodos los clientes de la organizacinrepresentados por puntos negros.Observe que los clientes estnesparcidos a travs del pas, incluidaslas tres islas ms pequeas.

Mapa de la poblacin

Este mapa muestra los resultados deMAS. Los clientes muestreados estnrepresentados por estrellas rojas.

Seleccin MAS

Este mapa muestra los resultados delmuestreo por conglomerados. Lapoblacin se dividi en grupos

geogrficos, se eligieron varios gruposy se seleccionaron varios clientesdentro de cada grupo.

Seleccin de muestreo por conglomerados


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El impacto de los muestreos de grupo se hace ms claro cuando dejamos aparte a las lneas y alos clientes no muestreados y comparamos los dos mapas:

Seleccin MAS Seleccin de muestreo por conglomerados

Como puede apreciar, cuando se usa el muestreo por conglomerados, los clientes de muestra nose separan tanto como al usar MAS, incluso con un tamao de muestra mayor. Tambin, observeque se debe acceder a slo una isla en el ejemplo de muestreo por conglomerados.

Muestreo estratificado

La estratificacin es el proceso de divisin de una poblacin en grupos especficos. Por ejemplo,uno puede definir dos estratos de clientes masculinos y femeninos. El muestreo estratificadoimplica usar una seleccin de muestra proporcional, para asegurar que cada estrato se representecorrectamente en la muestra. Si su poblacin se compone de un 20% de hombres y un 80% demujeres y quiere asegurarse de que los hombres estn representados en forma correcta en nuestramuestra, usted puede calcular su tamao de muestra y seleccionar un 20% de ella slo de entrelos clientes hombres y un 80% slo de mujeres20. La estratificacin tambin se puede realizar enel nivel de grupo. Por ejemplo, usted puede dividir sus grupos en rural y urbano y seleccionargrupos en forma proporcional.

La estratificacin se puede incorporar en un MAS o en un diseo de muestreo porconglomerados. En cualquier caso, los procedimientos descritos anteriormente para estos diseosse deben usar para calcular el tamao de muestra correcto.

La diferenciacin est en la coordinacin de la lista de grupos o clientes (beneficiarios). Se debeusar la seleccin de intervalo (que se describir en la siguiente seccin) y se debe ordenar la listade grupos y clientes de tal manera que los miembros del mismo estrato estn agrupados juntos.

20 Se debe tener en cuenta que los resultados de estratificar en el nivel de cliente son mnimos. En teora, la seleccinde clientes al azar puede dar como resultado una seleccin de muestras que refleje proporciones en la poblacin. Sisu poblacin es 75% rural, su muestra probablemente sea cercana al 75% rural. En otras palabras, puede que novalga la pena la estratificacin en el nivel cliente.


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Seleccin de muestra

En esta seccin describiremos tres mtodos de seleccin de muestra:1. Uso de una tabla de nmeros aleatorios.2. Orden de las listas mediante la asignacin de nmeros aleatorios.

3. Seleccin de intervalos.- Nivel de grupo.- Nivel de cliente.

Uso de una tabla de nmeros aleatoriosEste mtodo es til para MAS, a fin de seleccionar clientes de un grupo seleccionado en unmuestreo por conglomerados o para seleccionar clientes de un estrato en un muestreoestratificado.

PASO 1: Obtenga una lista completa de los clientes y enumere a cada cliente: 1, 2, 3, etc.

PASO 2: Genere una tabla de nmeros aleatorios que seleccione desde los nmeros con un rango

de 1 hasta su tamao de poblacin total. El nmero total de cifras generado en su tabla denmeros aleatorios debe incluir de un 20 a un 30% ms elementos que el nmero de clientes queusted seleccionar.

Por ejemplo, si usted necesita un tamao de muestra de 600, genere una tabla de nmerosaleatorios con ~750 elementos. Esto se debe a que el generador de nmeros aleatorios crearnmeros repetidos (y usted no puede seleccionar un cliente en particular ms de una vez).

Existen varios generadores de nmeros aleatorios en lnea21 o a travs de otros programasestadsticos. Si est realizando una tabla de nmeros aleatorios en Excel, le recomendamos queuse una de las siguientes funciones22, donde n es el tamao de poblacin total.

=RANDBETWEEN(1,n) (ALEATORIOENTRE [1,n]) O=ROUND(RAND()*(n-1)+1.0) (REDONDEAR(ALEATORIO[]*[n-1]+1.0)

PASO 3: Para evitar que se vuelvan a generar los nmeros aleatorios (como lo harn cada vezque modifique la hoja de clculo) copie con la opcin COPY (COPIAR) la tabla de nmerosaleatorios, luego seleccione PASTE SPECIAL (PEGADO ESPECIAL) VALUES(VALORES) o slo PASTE VALUES (PEGAR VALORES), dependiendo de su versin deExcel. Lo que esto hace es reemplazar cada celda que contiene una frmula RAND(ALEATORIA) con un valor aleatorio.

PASO 4: Haga coincidir los nmeros en su tabla de nmeros aleatorios con los clientes

numerados es su lista. Cuando llegue a un nmero duplicado en la tabla, sltelo y siga con elsiguiente. Siga seleccionando nmeros hasta que haya alcanzado su tamao de muestra.

21 Uno de ellos es www.openepi.com/Random/Random.htm22 RANDBETWEEN no est en algunas versiones de Excel por lo cual tambin ofrecemos la funcinROUND(RAND)


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Orden de las listas mediante la asignacin de nmeros aleatorios

Esto tambin se puede realizar en el nivel de cliente. NO funciona para el muestreo estratificado.

PASO 1: Genere una lista de clientes en Excel o en un programa similar.

PASO 2: Para un tamao de poblacin n, asigne un nmero aleatorio para cada cliente (o grupo).Recomendamos una de estas dos frmulas23:

=RANDBETWEEN(1,n) (ALEATORIOENTRE [1,n]) O=ROUND(RAND()*(n-1)+1.0) (REDONDEAR(ALEATORIO[]*[n-1]+1.0)

PASO 3: Para prevenir que se vuelvan a generar los nmeros aleatorios (como lo harn cada vezque modifique la hoja de clculo) copie con la opcin COPY (COPIAR) la lista de nmerosaleatorios, luego seleccione PASTE SPECIAL (PEGADO ESPECIAL) VALUES(VALORES) o slo PASTE VALUES (PEGAR VALORES), dependiendo de su versin deExcel. Lo que esto hace es reemplazar cada celda que contiene una frmula RAND(ALEATORIA) con un valor aleatorio.

PASO 4: Ordene la lista segn la columna de nmeros aleatorios. Como se pudo observaranteriormente, un nmero aleatorio se puede asignar a ms de un elemento en su lista. Esto estprevisto y no tiene efecto en la aleatoriedad de su lista.

PASO 5: Enumere la lista en forma secuencial, ya sea en una columna separada o sobre lacolumna de nmeros aleatorios. Esta lista debe ordenar a los clientes: 1, 2, 3, 4, 5, etc.

PASO 6: Para tamaos de muestra m, seleccione los clientes numerados con 1 hasta m que sernincluidos en la muestra.

23 RANDBETWEEN no est en algunas versiones de Excel por lo cual tambin ofrecemos la funcinROUND(RAND)


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Seleccin de intervalo en el nivel de grupo (Muestreo sistemtico con probabilidadproporcional al tamao [PPT])

Este mtodo de seleccin de muestras asegura que los grupos se elijan en proporcin a sutamao. Por lo tanto, un grupo de 500 clientes tendr una probabilidad mayor de ser

seleccionado que un grupo de 200 clientes. Sin embargo, esta metodologa asegura que cadacliente tenga la misma probabilidad de ser elegido.

Suponga que tenemos que encuestar a un tamao de muestra de 30 de la siguiente poblacin,seleccionando a 15 clientes de cada uno de los 2 grupos:

Grupo N. de clientesGrupo A 25Grupo B 20Grupo C 15Grupo D 25

Grupo E 15Total 100

Queremos que cada cliente tenga la misma oportunidad de ser seleccionado dentro de lapoblacin. La probabilidad del cliente de ser seleccionado = a la probabilidad de seleccin delgrupo del cliente multiplicada por la probabilidad de seleccionar a ese cliente del grupo.24

P(cliente en A) = P(A) * P(ser seleccionado en A) = 2*(25/100) * (15/25) = (1/2) * (3/5) = 3/10 = 0.30

Observe que P(A) se multiplica por 2 porque seleccionamos 2 de los 5 grupos. Ahora compare:

P(cliente en B) = 2*(20/100) * (15/20) = (2/5) * (3/4) = 6/20 = 0.30P(cliente en C) = 2*(15/100) * (15/15) = (3/10) * (1) = 3/10 = 0.30P(cliente en D) = 2*(25/100) * (15/25) = (1/2) * (3/5) = 3/10 = 0.30P(cliente en E) = 2*(15/100) * (15/15) = (3/10) * (1) = 3/10 = 0.30

Cada cliente tiene un 0.30 o 30% de oportunidad de ser seleccionado en la muestra.

El desarrollo de este tipo de seleccin de muestra es muy sencillo.

Una vez que haya decidido cmo se dividirn sus grupos y cuntos necesitar elegir, elabore unatabla que enumere cada grupo y su tamao. Si usa un estrato, ordene la lista por estratos. Luegodesigne un intervalo para cada grupo basado en su tamao y en la poblacin acumulativa total.

Por ejemplo, suponga que el Grupo A contiene 312 clientes y el Grupo B contiene 426 clientes.El intervalo del Grupo A es de 1 a 312 y el intervalo del Grupo B es de 313 a 738 (para untamao de intervalo de 426, igual al nmero de clientes en el grupo). Un intervalo de grupo enespecial incluye todos los nmeros entre el mximo del grupo enumerado anteriormente y sumximo enumerado (incluye el ltimo).

24 Esto se menciona a menudo como un muestreo de dos etapas o un muestreo por conglomerados de dos etapas.


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Usaremos un ejemplo para ilustrar el clculo de intervalo y el proceso de seleccin de grupo. Lasiguiente tabla enumera los grupos, el nmero de clientes y el intervalo para un universo de muestreo.

Grupo N. de clientes Intervalo

Grupo A 312 1 a 312

Grupo B 426 313 a 738Grupo C 396 739 a 1134

Grupo D 434 1135 a 1568

Grupo E 392 1569 a 1960

Grupo F 401 1961 a 2361

Grupo G 512 2362 a 2873

Grupo H 489 2874 a 3362

Grupo I 412 3363 a 3774

Total 3774

Como se describi anteriormente, la razn del uso de intervalos es para que los grupos con unapoblacin ms grande tengan una mayor oportunidad de ser seleccionados que aquellos que sonms pequeos. Para seleccionar los grupos actuales, calcule un intervalo de seleccin: i =total dela poblacin / nmero de grupos a seleccionar. Luego, elija un nmero aleatoriamente entre 1 yel intervalo i. Luego, comenzando por el grupo que incluye a i en su intervalo, seleccione cadagrupo en i que ser incluido en la muestra.

En el ejemplo anterior, suponga que se deben seleccionar 4 grupos para la muestra. i se calculacomo 3774/4 = 944. Suponga que elegimos el nmero aleatorio 334 para comenzar. Eso significaque nuestro primer grupo seleccionado es el Grupo B porque 334 est dentro de su intervalo de313 a 738. Luego agregamos nuestro intervalo a nuestro nmero aleatorio (334 + 994 = 1278)para obtener nuestra segunda seleccin de grupo (Grupo D) y as sucesivamente. Si agregari auna seleccin previa genera "caer" en el mismo grupo nuevamente, usted simplemente tomar 2muestras de esa seleccin25.

EjemploSeleccin

Comienzo: 334 (n. aleatorio) Grupo B

Siguiente: 334 + 944 = 1278 Grupo D

Siguiente: 1278 + 944 = 2222 Grupo F

Siguiente: 1002 + 944 = 3166 Grupo H

Ahora tenemos nuestros 4 grupos seleccionados.

25 En la prctica, usted tomar una muestra que es dos veces ms grande que su tamao de muestra por grupo (b).


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Seleccin de intervalo en el nivel cliente/beneficiario (muestreo aleatorio sistemtico)Seleccionar clientes es muy similar a seleccionar los grupos, pero un poco ms sencillo.

PASO 1: Genere una lista de clientes.

PASO 2: Enumere a los clientes (1, 2, 3, etc.).PASO 3: Calcule su intervalo de seleccin i =n. total de clientes / nmero de clientes quenecesitan cumplir con los requisitos de tamao de muestra

PASO 4: Seleccione un nmero aleatorio entre 1 e i

PASO 5: Seleccione cada cliente en i que se incluir en su muestra, comenzando con el nmeroaleatorio, hasta que alcance un tamao suficiente.

EJEMPLO: Su primer cliente seleccionado es aquel que su nmero asignado es igual al nmeroaleatorio que usted seleccion. El segundo cliente seleccionado es el nmero i ms el primernmero de cliente. El tercer cliente es i ms el segundo nmero de cliente y as sucesivamente.Aqu hay un ejemplo de una lista de los clientesseleccionados donde NA es el nmero aleatorioseleccionado.

N. Grupo A Cliente desde Direccin

NA A Wooks 2007 8010 Cherrywood Dr

NA+i G Morguson 2008 900 Gunners Ct

NA+2i A Sulliago 2009 1135 S Ninth St

NA+3i B Chen 2009 3205 Portia St, Apt 1A

NA+4i T Doughez 2008 1901 W O StNA+5i R Craver 2008 2900 S 27th St

NA+6i R Millack 2009 2521 Cindy Dr

NA+7i D Ndella 2007 5230 Heumann Dr

Nota para aquellos que realizan entrevistas en una oficina o en un lugar fuera delhogar. Si es imposible acceder a las listas de clientes, puede considerar una seleccin deintervalo ad hoc en una sucursal u oficina de desembolso de prstamos. Calcule un intervalode seleccin y luego seleccione cada persona en i que entre a la oficina o est en una fila, etc.Asegrese de considerar cuidadosamente cualquier sesgo en esta metodologa. Por ejemplo,dentro de su universo de muestreo hay algunos tipos de personas que tienen msprobabilidad de ir a una hora especfica o en un da especfico? Hay algunas personas quenunca iran a esa oficina en particular?


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CAPTULO CUATRO: PLANIFICACIN PARA EL TRABAJODE CAMPO

Preparacin de la encuesta HMP

Si usa la encuesta HMP en ingls o la traduce a uno o ms idiomas, es fundamental que seapegue lo ms posible a la encuesta original. Eso incluye seguir la redaccin original de laspreguntas (lo ms fielmente posible si se traduce), manteniendo el orden de la encuesta, noaadiendo preguntas al principio ni en el cuerpo de la encuesta26, y sin omitir ninguna pregunta.Las preguntas de la encuesta se han formulado, codificado y dispuesto en un orden y formatoespecficos, para producir resultados coherentes y medibles. El alterar la encuesta de algunaforma importante podra:

introducir sesgo en la encuesta; invalidar los resultados de la encuesta.

Traduccin

En la mayora de los casos, la HMP se deber traducir desde el ingls a uno o ms idiomaslocales. Se debe traducir todo el cuestionario antes de la capacitacin del entrevistador, aunquelos ajustes se pueden realizar basndose en la retroalimentacin de los entrevistadores durante lasentrevistas de prctica. Permitir que los entrevistadores traduzcan durante las entrevistas sesgarlos resultados, ya que cada entrevistador puede formular la pregunta de forma diferente. El nicocaso en que no se requiere una traduccin escrita en el idioma local es cuando el idioma local notiene una forma escrita.

Un primer paso en el proceso de traduccin debe ser un anlisis de los lderes del equipo deimplementacin sobre cmo traducir la encuesta. Los miembros del personal que interacten conlos clientes en forma regular se deben incluir en este anlisis para asegurarse de que los trminos

locales que se usen en la traduccin sean de fcil comprensin para las personas que sernentrevistadas. Una vez que todos estn de acuerdo en el diccionario de trminos usados, laherramienta se puede traducir por completo y disponer en forma impresa en el idioma local parael proceso de entrevista.

Otro paso fundamental en la edicin de la traduccin es que alguien que no haya visto la versinen ingls original realice una traduccin inversa al ingls. Una comparacin entre la traduccininversa al ingls y la versin en ingls original es la mejor forma de garantizar que la traduccinsea similar a la original en ingls. Las diferencias ayudan a editar y mejorar la traduccin.

Cuando se traduce, el sesgo se puede introducir sigilosamente en los elementos de la encuesta de

varias formas. Considere lo siguiente cuando personalice el cuestionario y capacite a su personal.

Preguntas capciosas. Una pregunta capciosa es aquella que parece guiar o instar alencuestado a responder de cierta manera. Por ejemplo, Le gusta la manera en queest escrito este manual, cierto? Esta pregunta hace difcil que la persona diga queno le gusta este manual. En contraste, Le gusta la manera en que est escrito este

26 Est bien agregar preguntas al final de una encuesta HMP, pero NO se incluirn en el clculo de la pobreza.


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manual, si o no? Esta pregunta no gua al encuestado. Cuando traduzca las preguntases importante mantener la estructura prevista y no introducir ni reformular la preguntapara que sugiera una respuesta especfica.

Trminos desconocidos y jerga. Cuando sea posible, use palabras que seanentendibles por el encuestado pero que mantengan el significado original.

Formato gramatical deficiente. Oraciones con redaccin deficiente pueden introducirsesgo al confundir al encuestado.

La traduccin de la presentacin del entrevistador se debe adaptar a su contexto local, teniendoen consideracin las normas y las expectativas culturales de cmo se debe saludar. Supresentacin debe incluir los siguientes componentes:

1. Presentacin: Los clientes tendrn ms disposicin para cooperar si saben quin realizael estudio. Un punto importante que se debe mencionar es que el equipo encuestador noest involucrado directamente en la toma de decisiones sobre la participacin o accesodel cliente a los servicios. En algunos casos, una carta de presentacin de parte de las

oficinas centrales a los clientes y de las autoridades locales a los no clientes puede darleseguridad a los clientes y facilitar nuevas presentaciones.2. Propsito: Se recomienda que no se les mencione a los entrevistados que el enfoque final

de la encuesta es la medicin de la pobreza. Esta informacin puede influenciar la maneraen que los clientes responden las preguntas y por lo tanto introducir una fuenteimportante de error en los resultados. Es suficiente darles a conocer que su participacinayudar a la organizacin a proporcionar mejores servicios y productos.

3. Tiempo: Comunquele a los clientes que la encuesta es breve y que slo les tomar xminutos de su tiempo.

4. Confidencialidad: En muchos pases, el miedo a los delitos o las creencias tradicionalespueden inhibir a muchas personas a la hora de compartir informacin privada. Las

presentaciones deben incorporar declaraciones claras sobre la neutralidad delentrevistador y la confidencialidad de la informacin recopilada para el estudio. Elentrevistador debe garantizar que las respuestas especficas del encuestado no secompartirn con el personal del programa u otros, y que la informacin slo serexaminada en el conjunto.

5. Consentimiento: Asegrese de darle al cliente la oportunidad de aceptar o rechazar laoportunidad de participar en la encuesta. Se puede volver a dar seguridad al cliente,gentilmente, para ayudarlo a acceder a ser encuestado, pero no al punto en que se sientaobligado.

Consulte la pgina 43 para obtener detalles acerca de probar en forma previa el cuestionario parala traduccin y otros asuntos.

Impresin y copiadoDeje un tiempo adecuado para fotocopiar las encuestas, ya sea que prepare las copias en suoficina o las mande a copiar en otro lado. Es preferible usar copias a doble cara (en vez depginas por una cara engrapadas) cuando sea posible. Esto elimina el riesgo de que las pginasde una encuesta individual se separen. Si no puede hacer copias a dos caras o si la encuestacontiene ms de dos pginas, asegrese de incluir el nmero de la encuesta en la parte superiorde cada hoja por si se separan.


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Desarrollo de un sistema de seguimiento de encuestas

USAID necesita que guarde los formularios de la encuesta original por un mnimo de TRESaos. Tambin es importante hacer un seguimiento de sus encuestas diariamente durante elproceso de encuesta. Si se encuentran errores durante el ingreso de datos o procesos de anlisis,

debe ser fcil encontrar el formulario de la encuesta original para verificar qu se escribi.Todos los miembros del equipo principal deben estar al tanto del sistema desarrollado paraclasificar y almacenar las encuestas. No slo se debe acceder fcilmente a las encuestascumplimentadas, sino que debe existir un sistema claro para enumerar las encuestas segn suplan de muestreo.

Las encuestas se deben almacenar en un rea segura con un riesgo mnimo de dao. Idealmente,se debe usar un archivador o armario incombustible y a prueba de agua. Como mnimo, lospapeles deben estar en un lugar donde no estn expuestos a riesgos como derrames, viento, daoo desgaste en cualquier forma.

Programacin de entrevistas

Las entrevistas de evaluacin de la pobreza se deben realizarDESPUS de que el cliente hayaaceptado recibir un prstamo u otro producto o servicio, lo que disminuir la tentacin del clientea decir lo que cree que la institucin desea escuchar. Si su organizacin acepta nuevos clientes obeneficiarios slo en algunos perodos del ao, esto puede afectar el tiempo de su encuesta,especialmente si elige tomar muestras slo de los nuevos clientes.

Tambin debe considerar los perodos del ao y la hora del da en que las personas suelen estar

ms ocupadas o suelen tener ms tiempo disponible para ser entrevistadas. Las estaciones desiembra y cosecha, las estaciones de lluvia u otros sucesos anuales pueden ser malos momentospara tratar de acceder a las personas.

La entrevista misma puede no tomar mucho tiempo realizarla. Sin embargo, ubicar al clientecorrecto, realizar las presentaciones y despedirse de forma paulatina puede fcilmente triplicar eltiempo que se necesita. El transporte puede tomar mucho ms tiempo que el proceso de laentrevista, dependiendo de cun alejado est un entrevistado del otro. Es por eso que es muyimportante solicitar ayuda del personal local que conoce dnde viven sus clientes y cundo esms probable que estn trabajando y no estn disponibles. Se puede ahorrar mucho tiempo deviaje si recibe una correcta orientacin logstica del personal local.

Se recomienda un objetivo mnimo de ocho entrevistas por da para cada entrevistador, aunquepuede ser necesario hacer algunos ajustes para reflejar las condiciones de duracin de la encuestay logsticas. Si el tiempo de traslado y la logstica son relativamente fciles, se pueden realizarentre 10 y 12 entrevistas por da. Si el cliente viene a la sucursal o a o

manual de implementacion de hmp de la usaid

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