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Lograr que los indicadores de diversas fuentes sean comparables

Lograr que los indicadores de diversas fuentes sean comparables © Shutterstock.com

Las personas que se dedican a estudiar el tema del desarrollo suelen estar interesadas en utilizar los datos para hacer comparaciones en diversos niveles. Al hacerlo, los investigadores pueden obtener información valiosa que ayude a orientar la formulación de políticas dirigidas a mejorar los resultados de desarrollo en todos los niveles.

Los investigadores y analistas tal vez quieran hacer comparaciones:

  • A nivel mundial: a nivel global, los investigadores y analistas a menudo comparan los valores de los indicadores de diferentes países para entender cómo varía una dimensión particular del desarrollo en todo el mundo. Esto se puede hacer a lo largo del tiempo para observar tendencias y cambios o para obtener un panorama de la situación actual en un momento específico. Por ejemplo, se podrían comparar las tasas de alfabetización del país X con las de otros países del mundo o con países de una región específica para encontrar patrones, disparidades y áreas que necesitan mejoras.

  • A nivel nacional: dentro de un país, se pueden hacer comparaciones a lo largo del tiempo para monitorear los avances registrados en diversos indicadores de desarrollo. Por ejemplo, cotejar el acceso a la atención médica en el país X desde hace 10 años hasta el presente puede revelar mejoras o poner de relieve los desafíos actuales.

  • A nivel subnacional: a un nivel más detallado, se pueden hacer comparaciones entre diferentes regiones dentro de un país. Esto es crucial para identificar las disparidades regionales y garantizar un desarrollo equitativo. Por ejemplo, contrastar el desarrollo económico de la región A con la región B dentro del país X puede ayudar a determinar áreas que requieren más atención y recursos. 
     

No todos los datos son comparables

No todos los datos se pueden comparar, ni se pueden cotejar en todos los niveles. Sin embargo, para obtener inferencias estadísticas válidas y proporcionar recomendaciones normativas adecuadas, es fundamental asegurarse de que los datos que se van a comparar se midan de manera coherente en diferentes contextos y a lo largo del tiempo, es decir, se comparen manzanas con manzanas y naranjas con naranjas. Esto no significa que los métodos deban permanecer siempre igual; por el contrario, a menudo hay que elegir entre comparabilidad y calidad. Los métodos evolucionan continuamente, y valerse de metodologías obsoletas solo para mantener la coherencia puede generar un deterioro de las estimaciones con el paso del tiempo. Por lo tanto, es posible que sea necesario realizar ajustes en los métodos para mejorar las mediciones, pero es importante reconocer que dichos cambios pueden reducir la comparabilidad con estimaciones anteriores. 
 

Ejemplos de diferentes niveles de comparabilidad:

  • Cifras de la pobreza nacional: las cifras de pobreza varían entre el país X y el país Y, debido a los diferentes métodos de medición. Sin embargo, dentro de un país, el uso sistemático de la misma línea de pobreza y los mismos métodos de recopilación permite comparar los datos a lo largo del tiempo.

  • Ingreso nacional bruto (INB): las estimaciones del INB de un país producidas bajo el mismo sistema de un marco de cuentas nacionales (SCN 1994, 2008, 2025) deben ser contrastables a lo largo del tiempo para realizar comparaciones tanto dentro de un mismo país como entre países. Sin embargo, es posible que las estimaciones del INB generadas con diferentes versiones del SCN no sean directamente comparables. Incluso cuando los países utilizan el mismo marco, la comparabilidad puede verse afectada por ciclos variables de actualización y revisión por parte de los organismos nacionales de estadística.

  • Datos sobre la fuerza laboral: los datos sobre la fuerza laboral recopilados en un país tal vez no sean directamente cotejables con otros debido a las diferencias en los métodos y las definiciones. No obstante, la Organización Internacional del Trabajo (OIT) armoniza la información o crea modelos de estos datos para producir estimaciones que permitan realizar comparaciones entre países a lo largo del tiempo.

Las oficinas nacionales de estadística que producen estimaciones locales para contrastar los avances a lo largo del tiempo deben asegurarse de que la metodología y la medición sean coherentes en el tiempo. Pero ¿qué pasa con los encargados de producir bases de datos mundiales, que no tienen control sobre el proceso de recopilación de información dentro de los países?

Las bases de datos mundiales, como los Indicadores del Desarrollo Mundial (WDI), desempeñan un papel crucial a la hora de proporcionar datos que se pueden comparar. Los WDI proporcionan datos estandarizados, compilados utilizando un conjunto de criterios (i), que son útiles para realizar comparaciones válidas entre países y a lo largo del tiempo. A los usuarios de estas bases de datos les interesa poder comparar estimaciones de indicadores tales como cuentas nacionales, tasas de pobreza e indicadores del mercado laboral, tanto dentro de un país a lo largo del tiempo como con otros países. 
 

¿Qué se necesita para producir una base de datos comparable a nivel mundial?

La recopilación sistemática de datos es esencial para hacer comparaciones válidas y significativas. La producción de datos comparables requiere colaboración. Las bases de datos como los WDI dependen de organizaciones internacionales, Gobiernos y otras partes interesadas para estandarizar y armonizar la recopilación de datos. Los métodos de medición coherentes y las definiciones estandarizadas son cruciales para garantizar datos confiables a nivel mundial, nacional o regional.

Teniendo en cuenta los distintos métodos que los países pueden usar para medir las mismas cosas, junto con una diferente calidad de la recopilación de datos, ¿cómo podemos desarrollar una base de datos comparable a nivel mundial para obtener información más precisa?

Para garantizar la comparabilidad de los datos entre países, las estrategias incluyen incorporar únicamente datos que cumplan con las normas de recopilación internacionales, que se ajusten a los marcos mundiales o que se hayan armonizado para ser comparables.

 

Aunque estas estrategias no pueden resolver completamente los problemas o limitaciones relacionados con la recopilación de datos, como la medición insuficiente de los ingresos en ciertas encuestas de hogares en algunos países o la falta de participación de todos los países en los programas internacionales para producir la PPA, las bases de datos mundiales, entre ellos los Indicadores del Desarrollo Mundial, son importantes. Estas proporcionan datos estandarizados en un formato accesible, y facilitan las comparaciones entre países y a lo largo del tiempo. Al cumplir con las normas internacionales, alinearse con los marcos mundiales y armonizar los datos nacionales, estas bases de datos hacen posible que los investigadores y los responsables de formular políticas tomen decisiones informadas basándose en datos confiables y coherentes. Esto ayuda a identificar tendencias, evaluar la eficacia de las políticas y distribuir los recursos donde más se necesitan, lo que en definitiva contribuye a mejorar los resultados de desarrollo en todos los niveles. 
 

Conversaciones sostenidas con Daniel Mahler y Christoph Lakner resultaron útiles para la preparación de este blog. Las visualizaciones fueron creadas por Daniel Boller.


Matthew Welch

Gerente de programa, Indicadores y Servicios de Datos, Grupo de Gestión de Datos sobre el Desarrollo, Banco Mundial

Umar Serajuddin

Gerente, Grupo de Gestión de Datos sobre el Desarrollo, Banco Mundial

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