Encuesta Europea de Condiciones de Trabajo 2024: Informe de validación y edición de datos

La edición y validación de datos son una parte muy importante del proceso de recogida y revisión de datos para garantizar la precisión, consistencia, comparabilidad y fiabilidad de los datos.

Detectan errores de los entrevistadores, corrigen inconsistencias y validan patrones de saltos y la lógica relacionada con el empleo (por ejemplo, estado laboral, horario, ingresos). La limpieza armoniza los datos entre países, lenguas y agencias de trabajo de campo, asegurando que las clasificaciones estándar (ocupación, sector de actividad, educación, región) se apliquen correctamente. Identifica valores atípicos, verifica la plausibilidad demográfica, prepara variables para ponderar y elimina identificadores accidentales para el cumplimiento de la protección de datos. Mediante validación y documentación sistemáticas, la limpieza de datos protege la integridad de la muestra probabilística y permite un análisis significativo del mercado laboral a nivel transversal.

La validación se realizaba antes, durante y después del trabajo de campo, incluyendo aseguramiento de calidad de scripts, lógicas integradas y comprobaciones de valores, y monitorización en tiempo real mediante una herramienta de monitorización del trabajo de campo. Un número significativo de comprobaciones se incluyó en el cuestionario, cubriendo errores de enrutamiento, respuestas inconsistentes, valores poco plausibles y valores atípicos. La mayoría de los encuestados activó muy pocas señales de alerta, con el 98% de las entrevistas presenciales y el 94% de las entrevistas online generando menos de cuatro advertencias, evidencia de una sólida calidad global de los datos.

También se evaluó el cumplimiento de los protocolos de muestreo y contacto. Un número relativamente pequeño de entrevistadores fue señalado para revisión, y algunas entrevistas fueron eliminadas debido a fallos en la verificación inversa, incumplimientos de protocolo, codificación insuficiente o indicadores de calidad post-trabajo de campo.

Problemas adicionales incluyeron inconsistencias en el enrutamiento, irregularidades en la marca temporal y la necesidad de revisar las canaletas de procesamiento de datos.

Anexos