El objetivo final de la realización de una encuesta estadística es presentar información sobre los datos que se recabaron a aquellos que tienen interés en el tema, los usuarios de los datos. La organización estadística sirve a las necesidades de los usuarios presentando información en formas que sean útiles y comprensibles, con explicaciones pertinentes acerca de los datos y de la metodología de la encuesta. Una pregunta clave sobre este tema es si quienes producen las estadísticas las deben analizar o no. El punto de vista de muchos países es que de hecho las organizaciones de estadística tienen la función de analizar los datos que producen. En 1992, el Comité Nacional de Estadística de Estados Unidos publicó un pequeño libro titulado Principios y prácticas para un organismo federal de estadística. El comité estableció la siguiente definición: "Un organismo federal de estadística es una dependencia del gobierno federal cuya función principal consiste en la compilación y el análisis de los datos y la difusión de información para fines estadísticos". Ivan Fellegi, quien fue Jefe de Estadística de Canadá de 1985 a 2008, escribió en 1995 un artículo sobre las características de un sistema de estadística eficaz. Uno de los puntos clave que planteó es la importancia de un programa analítico dentro de un organismo de estadística. El Manual de organización estadística, tercera edición: El funcionamiento y la organización de un organismo de estadística (2003), publicado por las Naciones Unidas, aborda esta cuestión. No existe un consenso internacional sobre hasta dónde debe llegar una organización estadística al comentar los datos actuales. Hay acuerdo en cuanto a que las instituciones estadísticas están obligadas a describir con exactitud y abiertamente las fortalezas y debilidades de los datos que publican y a explicar qué tanta inferencia pueden soportar los datos.

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Hay diferentes tipos de análisis relacionados con las encuestas seriales. Las encuestas seriales repiten las mismas preguntas en diferentes puntos del tiempo, produciendo medidas repetidas de los datos. Hay tres diseños básicos para una encuesta con más de una ocasión de medición: diseño transversal, diseño longitudinal, y diseño de serie de tiempo. Las encuestas transversales utilizan distintas unidades (informantes) en cada una de las ocasiones de medición, tomando una nueva muestra cada vez. Los intervalos de tiempo pueden variar entre las ocasiones de medición, pero son los mismos para todas las unidades (los informantes). Un estudio que administra una encuesta una sola vez también se considera transversal. Las encuestas longitudinales reúnen datos durante un período de tiempo. El investigador puede entonces analizar los cambios en la población e intentar describirlos y/o explicarlos. Las encuestas longitudinales utilizan las mismas unidades (informantes) en cada uno de los períodos de medición, contactando de nuevo a la misma muestra de la encuesta inicial para el(los) siguiente(s) período(s) de medición, y haciendo las mismas preguntas en cada ocasión. Los intervalos de tiempo pueden ser diferentes entre ocasiones de medición, pero son los mismos para todas las unidades (los informantes). Las encuestas de series de tiempo también utilizan las mismas unidades (informantes) en cada una de las ocasiones de medición, pero la diferencia con respecto a los diseños de estudios longitudinales es que en los diseños de series de tiempo tanto el número de ocasiones de medición como los intervalos de tiempo entre las ocasiones pueden ser diferentes para las distintas unidades (los informantes).

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El análisis del cambio y de la causa y el efecto son el núcleo del pensamiento y de las explicaciones cuando buscamos comprender la economía o el mercado de trabajo. Las estadísticas desempeñan un papel importante en la descripción de las masas de datos. Los métodos disponibles para resumir una recopilación de datos pueden ser numéricos o gráficos. Ambos métodos tienen sus ventajas y sus desventajas. La experiencia ha demostrado que un poderoso medio para tener un mejor conocimiento de la información es mostrar los datos visualmente. Los métodos de análisis gráficos son más adecuados para reconocer patrones en los datos. Los métodos de análisis numérico proporcionan medidas bien definidas de algunas propiedades. En general, se recomienda utilizar ambos enfoques para el análisis descriptivo de los datos. Los gráficos de datos pueden hacer mucho más que simplemente remplazar a las pequeñas tablas de estadísticas. La máxima cualidad de los gráficos es que sirven como instrumentos para razonar sobre la información cuantitativa. A menudo la forma más eficaz de describir, explorar y resumir un conjunto de números -especialmente un conjunto muy grande- es mirar una imagen de esos números. En esta fase del análisis, algunas veces es útil producir algún tipo de presentación visual o de gráfico que proporcione más información sobre los datos recabados. El tipo más adecuado de gráfico dependerá del tipo de datos.

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Como un ejemplo de la importancia de explorar los datos visualmente durante el análisis, echemos un vistazo a cuatro conjuntos de datos conocidos como el Cuarteto de Anscombe. Fueron construidos por el estadístico Francis Anscombe en 1973 para demostrar el valor de representación gráfica de los datos y el efecto de los valores extremos sobre las propiedades estadísticas. Los cuatro conjuntos tienen idénticas medidas estadísticas simples. El promedio de las variables x e y, la varianza tanto de x como de y, la correlación entre las dos variables y las líneas de regresiones lineales son todos iguales.

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Es notable cómo podemos ver literalmente que los cuatro conjuntos de datos son realmente muy diferentes una vez que los representamos gráficamente. El primer conjunto de datos (arriba a la izquierda) parece tener una distribución normal. Esto es lo que cabría esperar al considerar dos variables correlacionadas. El segundo conjunto de datos (arriba a la derecha) no tiene una distribución normal. Existe una relación evidente entre las dos variables, pero no es lineal. El tercer conjunto de datos (abajo a la izquierda) tiene una distribución lineal, pero hay un valor atípico. El resultado aislado ejerce suficiente influencia para modificar la línea de regresión y reducir el coeficiente de correlación de 1 a 0.81 . El cuarto conjunto de datos (abajo a la derecha) es bastante diferente de los demás. Es un ejemplo de un valor atípico extremo que ejerce suficiente influencia para producir un alto coeficiente de correlación, aun cuando la relación entre las dos variables no sea lineal.

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Las presentaciones visuales de los datos (gráficos) son herramientas muy útiles para tener un mejor conocimiento de los datos y para presentar los resultados del análisis. Los gráficos bien diseñados pueden ser el método más simple y poderoso para comunicar la información estadística. Los principios de excelencia en el diseño de la información gráfica son universales. Son el resultado de las tareas cognitivas. Se aplican por igual al trazado antiguo de mapas y al diseño de las páginas web en la actualidad. Los gráficos se pueden leer y entender mucho más rápidamente que las estadísticas descriptivas o los datos en bruto a partir de los cuales se producen. Con frecuencia se utilizan las estadísticas para la toma de decisiones sobre las políticas del gobierno, los reglamentos y las medidas coercitivas. Puede ser la eficacia de los gráficos bien diseñados, más que las propias estadísticas, lo que ejerza el mayor impacto sobre los responsables de formular las políticas. Los gráficos de datos representan visualmente cantidades medidas mediante el uso combinado de puntos, líneas, un sistema de coordenadas, números, símbolos, palabras, sombreado o color. Los gráficos organizan y representan un conjunto de datos numéricos. Éstos se conocen también como diagramas. Los gráficos se pueden crear a mano (a menudo en papel milimétrico) o por computadora utilizando una aplicación para elaborar gráficos.

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Hay diversos tipos de gráficos que son útiles para las estadísticas del trabajo. Ciertos tipos de gráficos son más útiles para la presentación de un determinado conjunto de datos que otros. Algunas preguntas clave a considerar son: ¿Qué es lo que está tratando de comunicar el gráfico? ¿A qué público está dirigido el gráfico? ¿A especialistas técnicos, políticos o a los lectores en general? Los gráficos de líneas, a veces denominado Líneas de Tiempo, se utilizan para mostrar cambios en un período determinado de tiempo y para hacer hincapié en la dirección del cambio a través de intervalos de tiempo. Hay opciones para indicar las interrupciones en las series de tiempo. Sea consciente de que las decisiones sobre la escala y la duración de la serie de tiempo afectarán al mensaje transmitido. Los gráficos de barras son ampliamente utilizados, puesto que son fáciles de crear y fáciles de entender. Visualmente, un gráfico de barras hace hincapié en las diferencias (o similitudes) entre dos o más categorías. Los gráficos de barras hacen comparaciones gráficas de cantidad fáciles de ver. Las barras pueden ser horizontales o verticales. Las barras horizontales son más adecuadas para muchas de las variables o para los títulos largos de las barras. Los gráficos de barras agrupadas pueden mostrar dos o tres categorías al mismo tiempo. El estilo conocido como gráficos de barras apiladas pueden comparar los componentes de un conjunto o comparar más de un conjunto a la vez. Los gráficos circulares se dibujan como un círculo, y los "gajos" muestran la relación de las diversas categorías con el todo. Las partes deben sumar el 100 %. Un gráfico circular permite al lector ver muy rápidamente las proporciones en comparación con el todo. Es más eficaz cuando no hay más de 5 gajos o sectores. Por lo general, comienzan por el gajo más grande en la parte superior, o bien, "a las 12". Sin embargo, es posible que exista otro orden lógico a seguir. Cada sector debe estar claramente identificado y puede incluir valores de datos o porcentajes.

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Los histogramas normalmente muestran la cantidad de puntos que se enmarcan dentro de diversos rangos numéricos. También llamado "distribución de frecuencia," un histograma se asemeja a una gráfica de barras. El histograma es una herramienta importante para el análisis exploratorio de datos. Un histograma es un gráfico de frecuencias tabulares que se muestran como barras verticales adyacentes. Cada barra está sobre un intervalo, y su superficie es igual a la frecuencia de las observaciones en el intervalo. La altura de una barra también es igual a la densidad de frecuencia del intervalo, es decir, la frecuencia dividida entre el ancho del intervalo. La superficie total del histograma es igual al número de datos. Un histograma también pueden basarse en frecuencias relativas. A continuación muestra la proporción de casos que corresponden a cada una de varias categorías, cuya superficie total equivale a 1. Los diagramas de dispersión se usan para mostrar la relación entre dos variables. (Recuerde el Cuarteto de Anscombe.) El diagrama puede ser ampliado como una ayuda para el lector. Por ejemplo, es posible que exista una línea de regresión que atraviese la dispersión de puntos de datos. O bien, puede haber segmentos de líneas que conecten los puntos en orden cronológico. Los mapas que presentan la información estadística acerca de un área geográfica pueden proporcionar una rápida comprensión de lo que un conjunto de datos está mostrando y poner de relieve los patrones y las relaciones en distintas áreas. Una nota de precaución es que puede haber una confusión entre el tamaño de la zona (localidad) y el grado de interés. Preste especial atención a cuestiones relativas al color, a la agrupación de los datos y al etiquetado.

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Los gráficos bien diseñados transmiten una imagen clara de los datos. Hacen comprensibles una gran cantidad de datos. Los gráficos pueden transmitir datos multivariados en un espacio pequeño con muy poco texto escrito. Edward Tufte dijo que "La elegancia gráfica se encuentra a menudo en la simplicidad del diseño y la complejidad de los datos". Las representaciones visuales de los datos deben ser coherentes con la representación numérica. Los gráficos no debe distorsionar ni representar erróneamente los datos. Sea muy cuidadoso con las escalas. El etiquetado debe ser claro y detallado. Sea coherente. Céntrese en la variación de los datos, no en la variación del diseño. Asimismo, sea cauteloso por lo que respecta a utilizar efectos especiales. Evite utilizar gráficas tridimensionales circulares o gráficas de barras: desorientan a los lectores. Evite los pictogramas (p. ej. una forma humana o silueta para representar un número determinado de personas): éstos desorientan a los lectores aún más.

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Las estadísticas laborales son de vital importancia para una muy amplia gama de usuarios. Los usuarios de las estadísticas laborales van desde los responsables de formular políticas públicas en todos los niveles de gobierno hasta el público en general. Las organizaciones de estadística sirven a las necesidades del usuario enterándose de lo que la gente quiere saber. Es importante hablar con los usuarios y reunirse con grupos de consultores. Escuche las preguntas de los usuarios y determine la mejor forma de responder esas preguntas. Las necesidades de los usuarios son bien atendidas cuando la organización estadística presenta la información en una forma útil y comprensible, junto con explicaciones adecuadas. Los productos de datos deben servir tanto a los usuarios sofisticados como a los usuarios simples. Es importante transmitir los puntos fuertes y débiles de los datos a todos los usuarios. La amplia gama de usuarios de las estadísticas del trabajo sugiere que es importante presentar los datos y análisis de diversas maneras. Exponga los datos a los usuarios mediante texto, tablas y gráficos. También se deben proporcionar los metadatos. En términos generales los metadatos se definen como los datos acerca de los datos. Hoy en día, en la práctica estadística se utiliza cada vez más la difusión de información a través de la Internet. Un requisito previo necesario para el uso eficiente de la Internet para la difusión de estadísticas es un sistema de metadatos con un diseño adecuado, como una herramienta que ofrezca a los usuarios toda la información necesaria acerca de las investigaciones estadísticas. Los metadatos deben ayudar al usuario en la búsqueda de información estadística y en la interpretación de su contenido y, una vez que dicha información haya sido descargada de Internet, deben ayudar en las aplicaciones estadísticas posteriores al procesamiento.

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Para todos los usuarios de las estadísticas laborales, se requiere de información oportuna, confiable y exacta por diversos motivos, incluyendo:

• Si las autoridades están tratando de ayudar tanto a las empresas a satisfacer sus necesidades de mano de obra como a los solicitantes de empleo a encontrar buenos empleos, entonces es de vital importancia contar con datos completos y actualizados sobre los mercados de trabajo locales, regionales y nacionales. Las estadísticas del trabajo tienen un impacto directo en la formulación de las políticas económicas y sociales y en la evaluación de las políticas. • Si quienes buscan empleo quieren explorar carreras, buscar empleo o mejorar sus habilidades y su educación, entonces es esencial que cuenten con información sobre el mercado laboral accesible y fácil de comprender. • Si los asesores laborales o los educadores necesitan ayudar a quienes buscan empleo a tomar decisiones sobre su educación y capacitación, brindar asistencia en la búsqueda de empleo o identificar a los empleadores para el desarrollo de empleos, entonces requerirán información oportuna y pertinente sobre el mercado laboral para hacer su trabajo de forma eficaz. • Si los empleadores necesitan reclutar a trabajadores cualificados, establecer los niveles de compensación, impartir capacitación o determinar dónde ubicar una nueva empresa, entonces necesitarán información sobre el mercado laboral actualizada y utilizable para tomar decisiones informadas. • Si las instituciones educativas requieren establecer prioridades en materia de recursos, planificar los tipos de servicios de educación y capacitación que proporcionarán, y luego desarrollar cursos, planes de estudio, programas de capacitación o programas para el sector laboral, la información de calidad sobre el mercado laboral es fundamental para estas actividades.

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Una organización estadística difunde información sobre los datos que recoge por diversos motivos. La mayoría de los organismos estadísticos tienen el mandato de informar al público en general acerca de las condiciones en el país. La información estadística sobre la población, la economía y el mercado de trabajo ayuda a orientar las políticas públicas en la toma de decisiones basadas en la evidencia. La información también puede guiar a los ciudadanos para tomar decisiones importantes. La difusión de las estadísticas y los resultados de los análisis demuestran la pertinencia de los datos para el gobierno y el público en general. Esto debería conducir a un mayor apoyo público para el trabajo y los programas de la organización estadística. Habrá una mayor visibilidad de sus productos de datos. Los informantes deben estar mejor informados y más dispuestos a participar en encuestas. Por sí solas, las estadísticas son sólo números. Cuando una organización de estadística escribe sobre números, ya sea en informes estadísticos, en boletines de noticias o en artículos, es fundamental que comunique una historia que haga comprensibles las cifras.

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Es vital para la toma eficaz de decisiones tener la capacidad de transformar los datos en información o de comunicar información estadística exacta. Escribir acerca de las estadísticas le proporciona la oportunidad de presentar su análisis en una forma que relate una historia acerca de los datos. Al escribir sobre las estadísticas usted puede infundir vida a los datos, volviéndolos reales, relevantes y significativos para los usuarios. Al comunicar un análisis estadístico es importante asegurarse de que la información presentada sea clara, concisa y exacta. También es importante proporcionar información contextual y explicar las principales relaciones, causalidades y tendencias de los datos. En caso necesario, incluya información acerca de cómo se han recabado, recopilado, procesado, editado y validado los datos. Alerte a los usuarios acerca de las limitaciones de los datos. Cuando sea posible, evite utilizar datos de cuya calidad no tenga plena certeza. Utilice tablas y gráficos para presentar y apoyar su comentario escrito. Evite el lenguaje subjetivo o las descripciones (p. ej., se desplomó al 45%). Las declaraciones deben ser respaldadas por los datos (por ejemplo, la tasa de desempleo de las mujeres adultas (7.8 por ciento) disminuyó, mientras que los índices para los hombres adultos (9.9 por ciento) permanecieron casi o totalmente inalterados.) Utilice proporciones para mejorar el flujo y la facilidad de comprensión (p. ej., casi las tres cuartas partes (73%) de los trabajadores… ). Utilice tasas cuando compare poblaciones o grupos de diferentes tamaños.

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La organización de estadística debe hacer todo lo posible para evitar la injerencia política real o supuesta en las estadísticas y en la publicación de los datos. Es necesario ganarse la confianza de la opinión pública, misma que se puede perder rápidamente. Un organismo de estadística que carece de una política de difusión bien definida corre peligro de perder su credibilidad como agente independiente. Desarrolle una política clara para identificar la información que debe ser puesta a disposición de los medios de comunicación y los detalles de apoyo que pueden ser difundidos a través de boletines de estadística; Anuncie el calendario de fechas de publicación de la información estadística con la suficiente antelación y publique la información en las fechas especificadas. Si los datos se publican antes o después de lo previsto, puede existir la percepción de que el organismo de estadística está operando bajo influencia política. Hoy en día hay muchas opciones para difundir la información. Las formas normales de publicaciones impresas, como los boletines y los anuarios, son todavía ampliamente utilizadas. El surgimiento de Internet ha abierto nuevas vías para proporcionar datos. Las principales ventajas de la Internet son que ofrece interactividad, versatilidad, rapidez y costeabilidad. Los avances tecnológicos permiten a las organizaciones de estadística mejorar en gran medida el servicio que prestan a los usuarios. Cualquiera que sea la forma que adopte la publicación o la difusión de los datos, es fundamental que la información se difunda ampliamente con igual acceso para todos los usuarios.

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Dos publicaciones complementarias muy útiles están disponibles gratuitamente en el sitio web de la Comisión Económica de las Naciones Unidas para Europa. Las guías Cómo hacer comprensibles los datos son herramientas prácticas para ayudar al personal de las oficinas de estadística a infundir vida a los datos para los usuarios. Parte 1 "Una Guía para escribir sobre los números" se centra en el uso de técnicas de escritura eficaces para hacer que los datos sean comprensibles. Parte 2 "Una guía de presentación de las estadísticas" se concentra en la preparación efectiva de las formas visuales de presentar los datos para hacer que éstos sean comprensibles. Incluye directrices, consejos y ejemplos de cuadros, gráficos y mapas. La guía incluye consejos sobre lo que no se debe hacer y sobre cómo evitar las presentaciones visuales engañosas.

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