Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del Tercer Sector Francisco Pérez Hernández

1. Universidad Autónoma de Madrid Facultad de Económicas y Empresariales Master en Administración y Dirección de Fundaciones, Asociaciones y Otras Entidades No Lucrativas Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del Tercer Sector Francisco Pérez Hernández Enero-Febrero 2010

2. Índice Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del Tercer Sector • 1. ¿Porqué Fundamentar Nuestros Proyectos con Información Estadística? • 2. El Proceso de Investigación. • Esquema General de Obtención, Elaboración y Análisis de Datos • Variables y Escalas de Medida: La Naturaleza del Análisis Estadístico • Tipos de Información Estadística en Tiempo y Espacio • 3. Fuentes de Información Estadística del Tercer Sector. • Fuentes Secundarias del Tercer Sector • Internacionales • Nacionales • Fuentes Primarias • 4. Elaboración de Datos Primarios. • ¿Por qué elaborar Datos Primarios? • Tipos de Datos Primarios • Cuestionarios y Encuestas • Tipos de Cuestionarios • Fases para el Diseño de Cuestionarios

3. Índice Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del Tercer Sector 5. Muestreo Población y Muestra. Métodos de Muestreo Tamaño de la Muestra y Errores de Muestreo 6. Encuesta sobre Hábitos de Consumo de los Inmigrantes en la Comunidad de Madrid Datos Técnicos de la Encuesta Tabulación y Análisis Primario de Datos con SPSS

4. ¿Porqué Fundamentar Nuestros Proyectos con Información Estadística? Importancia de la Información Estadística* El Tercer Sector debe ser uno de los pilares del Estado de Bienestar. Existen más de 300.000 Entidades sin Ánimo de Lucro en España, y juntas suponen el 4,5% del PIB de en España. Sin embargo, más del 70% de los proyectos con origen en estas entidades no satisfacen completamente las necesidades de la sociedad, e incluso, algunos se pierden con el tiempo. Esta realidad se debe a dos razones significativas: La demanda de financiación supera sustancialmente a la oferta. 1 de cada 10 proyectos que reciben financiación, justifican o mejor dicho garantizan el impacto de la ayuda con un estudio a priori basado en la información estadística. El resto de proyectos está en función de las motivaciones y experiencias personales o profesionales. * Según una serie de estudios del Observatorio del Tercer Sector e Informes de la Fundación BBVA

5. Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del Tercer Sector 2. El Proceso de Investigación. Esquema General de Obtención, Elaboración y Análisis de Datos Variables y Escalas de Medida: La Naturaleza del Análisis Estadístico Tipos de Información Estadística en Tiempo y Espacio

6. El Proceso de Investigación A) Esquema General del Proceso de Obtención, Elaboración y Análisis de Resultados. Esquema General (Vicens 2005) • DETERMINACIÓN DEL OBJETIVO • INFORME DE RESULTADOS • OBTENCIÓN DE INFORMACIÓN • ANÁLISIS TÉCNICO • Simple • Fuentes Secundarias • Tablas y Gráficos. • Estadística Descriptiva. • Análisis de Correlación ( ). • Internacionales. • Nacionales. • Fuentes Primarias • Multivariante • Universo Poblacional. • Métodos de Muestreo. • Tamaños y Errores de Muestro. • Tabulación de la Información. • Análisis de Dependencia. (MBRL, ANOVA, Análisis Discriminante, LOGIT, PROBIT, TOBIT, REGRESIÓN COX…) • Análisis de Interdependencia. (Análisis Factorial, Análisis Cluster,…)

7. El Proceso de Investigación B) Variables y Escalas de Medida. En Estadística, cuando nos refiramos al concepto de variable estamos hablando del carácter o fenómeno que estemos estudiando en la realidad. Las variables generalmente son de carácter cuantitativo, pero cuando estas sean de carácter cualitativo las llamaremos atributos. Mediante el análisis estadístico podemos resumir y organizar datos obtenidos de fuentes de información secundaria o primaria, de tal forma que se pueda utilizar para elaborar un proyecto o informe robusto y completo que garantice el beneficio de la ayuda que exige el Tercer Sector. Así, es importante distinguir la naturaleza de la información estadística: su propiedad métrica. Es decir, ¿Qué tipo de variables y escalas de medida existen? • CUALITATIVAS • CUANTITATIVAS • Nominal • Ordinal • Discretas • Continuas

8. El Proceso de Investigación • CUALITATIVAS • Cuando la información dada se puede clasificar en categorías no numéricas mutuamente excluyentes, entre las cuales no se puede establecer ninguna relación de orden, por tanto, no se puede fijar ningún origen que sirva de referencia. • Ej. Sexo, Estado Civil, Nacionalidad,… • Nominal • Este tipo de medidas es igual a la escala nominal, pero se diferencian de éstas ya que en este tipo de escalas si se puede establecer algún tipo de orden, existiendo algún punto de referencia para tal ordenación. • Ej. Nivel de Estudios, Edad por tramos, Situación Económica • Ordinal

9. El Proceso de Investigación • CUANTITATIVAS • En este caso puede establecerse de antemano algún tipo de unidad de medida, pudiéndose cuantificarnuméricamente ladistancia que existe entre dos observaciones. Ésta es una escala verdaderamente cuantitativa. • Ej. Salarios, Ventas,… • Discretas • En esta categoría se incluyen aquellas mediciones en las que además de ser relevantes las propiedades de las variables discretas, tiene pleno sentido de fijación un punto de origen. • Ej. Edad, Stocks,… • Continuas

10. El Proceso de Investigación C) Tipos de Información Estadística en Tiempo y Espacio. La información estadística pueden adoptar tres tipos de dimensiones: la temporal, la espacial o ambas a la vez. Así, y definiendo, existen tres tipos de datos: • Los datos se refieren a la evolución de una o más variables a lo largo de un determinado tiempo. • Series Temporales Fuente: World Bank

11. El Proceso de Investigación • Los datos se refieren al comportamiento de una variable para diferentes individuos. • Corte Transversal Fuente: Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL)

12. El Proceso de Investigación • Combinan la variabilidad temporal y transversal de una variable. • POOL (PANEL DATA)

13. Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del Tercer Sector 3. Fuentes de Información Estadística del Tercer Sector. Fuentes Secundarias del Tercer Sector Internacionales Nacionales Fuentes Primarias

14. Fuentes de Información Estadística del Tercer Sector Importancia de las Fuentes Secundarias Son las más utilizadas en la investigación, informes y justificaciones de proyectos. El ahorro de tiempo y dinero hacen necesario utilizar información estadística ya elaborada y disponible en distintas fuentes de información. Es importante destacar que, la utilización de Fuentes Secundarias está condicionada o en función del conocimiento o investigación teórica del Investigador. Se hace evidente que es IMPOSIBLE conocer todas las fuentes secundarias existentes dad su gran cantidad y diversidad estadística. Las Fuentes Secundarias pueden ser de dos tipos: Soporte de Papel Web (vía electrónica)

15. Fuentes de Información Estadística del Tercer Sector Fuentes de Información Estadística del Tercer Sector • Fuentes Primarias • Fuentes Secundarias • Internacionales • The World Bank. World Development Indicators • International Monetary Fund (IMF).World Economic Outlook (WEO) • United Nations (UN). UNdata y Objetivos de Desarrollo del Nuevo Milenio • International Labour Organization (ILO). Child Labour in Africa • Comsión Económica para América Latina y el caribe (CEPAL). • Central Intelligence Agency.The World Factbook • Resource Alliance.Worldwide Fundraiser's Handbook • Gloobal. Indicadores Sociales y Ambientales ???????????????? • Nacionales • Observatorio del Tercer Sector. • Consejería de Inmigración y Cooperación de Madrid. • Coordinadora ONG para el Desarrollo en España. • Centro de Investigación y Cooperación en Remesas de Emigrantes.

16. Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del Tercer Sector 4. Elaboración de Datos Primarios. ¿Por qué elaborar Datos Primarios? Tipos de Datos Primarios Cuestionarios y Encuestas Tipos de Cuestionarios Fases para el Diseño de Cuestionarios

17. Elaboración de Datos Primarios A) ¿Por qué elaborar Datos Primarios?. En el Tercer Sector, el número de fuentes de información secundaria es muy limitado. Y en la mayoría de las ocasiones, los proyectos de ayuda (humanitaria, social, económica, etc.) se ven afectados por el problema de la falta de información estadística ya elaborada sobre la problemática planteada por la Entidad sin Ánimo de Lucro. Ante la falta de información disponible sobre el tercer sector, el equipo de trabajo de la Entidad no Lucrativa se ve en la necesidad de elaborar y crear los datos primarios. ¿Por qué? ¿No son suficientes las buenas intenciones? ¿Acaso la experiencia no basta para diseñar un proyecto de ayuda? Según el Observatorio del Tercer Sector, en su libro “El Tercer Sector Social en España (2002)”, señala que la utilización a priori de información estadística primaria generada adecuadamente facilitará a la ayuda social en tres grandes objetivos: 1º Adecuación de la ayuda social en función de las necesidades reales que carece la sociedad actual. 2º Confianza total por parte de las entidades colaboradoras y reguladoras. 3º Impacto asegurado en la sociedad y amplias posibilidades de renovación.

18. Elaboración de Datos Primarios B) Tipos de Datos Primarios. Clasificaremos los tipos de datos primarios en seis grupos considerados los más importantes en la literatura estadística: • Características Demográficas • Se refieren a individuos y son fundamentalmente variables de clasificación. Ejemplo: Edad, Sexo, Religión,… • Son las preferencias, inclinaciones o estados hacia algún ente ya sea persona o idea. Ejemplo ¿Considera buena la propuesta del Contrato de Inmigrante?. • Actitudes • Se refieren al conocimiento o desconocimiento de un grupo de personas sobe un ente determinado. Ejemplo: ¿Conoce usted a…? • Conocimientos • Estos datos analizan si la persona o institución hace o no hace. Ejemplo: ¿Pertenece a alguna Asociación o Fundación? • Conducta • Las motivaciones son impulso o deseos que mueven a una persona o entidad a realizar una acción correcta. Ejemplo: ¿Estaría dispuesto a realizar voluntariado? • Motivaciones • Tienen por objetivo medir el comportamiento futuro del sujeto que responde a uno cuestión o acción. Ejemplo: ¿Piensa usted residir en España? • Expectativas

19. Elaboración de Datos Primarios C) Cuestionarios y Encuestas. Según Vicens (2005), dos son las formas de obtención de datos primarios: Comunicación y Observación. La diferencia entre éstas radica en que mientras la comunicación requiere a una persona o entidad a transmitir la información a través de un cuestionario; en la observación no existe tal disposición ni se efectúan preguntas. Así, existen distintos tipos de cuestionarios atendiendo a que éste se realice o no estructuradamente y esté o no oculto su principal objetivo de acción. Los posibles tipos de cuestionarios son: Estructurado (No Oculto) * ¿Podría decirme, por favor, su país de nacimiento? Ecuador Colombia Perú Bolivia Rumania Marruecos Asia Resto África Resto Europa Resto América Latina No Estructurado (No Oculto) * ¿Cuál es su país de origen?_____________ • Tipos de Cuestionarios No Estructurado (Oculto) * En España, la educación es_____________  5  4  3  2  1 Estructurado (Oculto) * Valoración sobre la educación

20. Elaboración de Datos Primarios Para el diseño de un cuestionario consistente y homogéneo, es necesario seguir y revisar 6 etapas: Fases del Diseño del Cuestionario • Examen de las Anteriores Fases • Determinación del Problema • Elección del Tipo de Cuestionario • Contenido de las Preguntas • Establecimiento del Tipo de Respuesta • Número de Preguntas

21. Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del Tercer Sector 5. Muestreo. Población y Muestra. Métodos de Muestreo Tamaños de la Muestra y Errores de Muestreo

22. Muestreo Después de tener definido el cuestionario, para completar la elaboración de datos primarios es necesario cumplir las siguiente etapas: Procedimiento Estadístico para la Elaboración de Datos Primarios • Trabajo de Campo (Aplicación de la Encuesta) • Determinación del Universo Poblacional • Determinación del Tamaño de la Muestra • Elección del Método de Muestreo • Cálculo de los Errores de Muestreo 1º 2º 5º 3º 4º

23. Muestreo A) Población y Muestra. El análisis estadístico puede extenderse o no, a todo el conjunto de elementos que participan en nuestra investigación. En este sentido, todo el conjunto de individuos o elementos que tienen características comunes recibe el nombre de población. Por razones obvias de coste, sólo podemos analizar una parte de esta población que se denomina muestra. Por tanto, una muestra será todo subconjunto representativo del total de la población. En el caso de que nuestra investigación se dirija a toda la población se dice que se realiza un censo, mientras que la recogida muestral recibe el nombre de encuesta. Perfecta Acotación del Universo • Una muestra debe cumplir: Conocimiento preciso de las unidades que lo componen Obtención de un Censo

24. Muestreo B) Métodos de Muestreo. Definición de Muestreo: Momento de elección de elementos de la población que serán tenidos en cuenta o no para otras etapas como la determinación del tamaño de la muestra, estratificación y el cálculo del error muestral. Tipos de Muestreo: • Aleatorios 1º Muestreo Aleatorio Simple 2º Muestreo Aleatorio por Sistemático Este método es el más utilizado por los investigadores del Tercer Sector 3º Muestreo Aleatorio Estratificado 4º Muestreo Aleatorio por Conglomerados • No Aleatorios 5º Muestreo Aleatorio por Cuotas

25. Muestreo C) Tamaño de la Muestra y Errores de Muestreo. Para la determinación del Tamaño de la Muestra debemos considerar que intervienen las siguientes variables: 1º Error de Muestreo ( ) 2º Tamaño de la Población ( ) 3º Varianza Poblacional ( ) Adicionalmente habrá que tener en cuenta para decidir el tamaño muestral lo siguiente: 1º Tipo de Muestreo utilizado • El nivel de confianza óptimo es de 95%. Esto es que podríamos equivocarnos un 5% 2º El nivel de confianza

26. Muestreo Para el cálculo de errores de muestro es necesario diferenciar entre estimaciones medias y totales o de proporciones. 1º Error de Muestreo para Medias y Totales Un buen estimador debe se insesgado, eficiente y consistente. La media de la muestra es un buen estimador para pequeñas muestras. = Tamaño de la población = Tamaño de la muestra = Cuasi varianza muestral Para muestras grandes y en virtud del teorema del límite central, la distribución de las muestras distintas seguirá una distribución normal. 2º Error de Muestreo para Proporciones Sigue los mismos criterios de estimación que en el caso de medias y totales. Si el cuestionario contiene en su globalidad variables de escala nominal la fórmula más adecuada para el cálculo de los errores de muestreo es mediante proporciones. Éste es el método que utilizó la UAM para estimar los errores de muestreo de la Encuesta de Inmigración. = Tamaño de la población = Tamaño de la muestra = Proporción muestral = (1- )

27. Obtención, Elaboración y Análisis de Datos del Tercer Sector 6. Encuesta sobre Hábitos de Consumo de los Inmigrantes en la Comunidad de Madrid Datos Técnicos de la Encuesta Tabulación y Análisis Primario de Datos con SPSS

28. Encuesta sobre Hábitos de Consumo de los Inmigrantes en la Comunidad de Madrid Ficha Técnica de la Encuesta sobre Hábitos de Consumo de los Inmigrantes en la Comunidad de Madrid • Entidades que Participan Consejería de Inmigración de la Comunidad de Madrid e Instituto de Predicción Económica L.R. Klein de la UAM Personas mayores de 18 años con nacionalidad ecuatoriana, colombiana, peruana, boliviana, rumana, marroquí y resto (inmigración económica). • Universo • Muestra 1545 encuestas. (46 encuestadores) 12 municipios de la Comunidad y 19 distrititos del municipio de Madrid con mayor concentración de inmigrantes. • Distribución de la Muestra Amplia variedad de zonas de trabajo de campo: calle, parques, locutorios, metro, asociaciones, tren de cercanías…. • Ámbito • Aplicación de la Encuesta 15 – 29 Octubre de 2007. Error de muestreo del 2,55% para el conjunto y de entre el10% para los resultados por nacionalidad. • Error de Muestro • Datos Primarios 179 variables creadas y analizadas.

29. Encuesta sobre Hábitos de Consumo de los Inmigrantes en la Comunidad de Madrid Esquema General de Trabajo de la Encuesta sobre Hábitos de Consumo de los Inmigrantes en la Comunidad de Madrid DE TERMINACIÓN OBJETIVOS: Consumo e Inversión de los Inmigrantes Análisis de la Población y del Entorno Economía de la Comunidad de Madrid Inmigración y Economía en la Comunidad de Madrid Importancia del Consumo y de la Inversión de la Inmigración Diseño del Cuestionario Determinación de los Métodos y Errores de Muestreo Cuestionario Definitivo ANÁLISIS DE RESULTADOS 1º Hábitos de consumo 2º Expectativas de futuro 3º Renta, Ahorro y Remesas 4º Inversión Trabajo de Campo

30. BIBLIOGRAFÍA: Pardo, Antonio (2003). “SPSS 11 Guía para el Análisis de Datos” Editorial McGraw Hill. Pérez, Cesar (2007). “Econometría Básica Técnicas y Herramientas ” Editorial Pearson-Prentice Hall. Pérez, Cesar (1999). “Técnicas de Muestreo Estadístico Teoría, Práctica y Aplicaciones Informáticas” Editorial Ra-ma. Pérez, Victor y López, Joaquín (2002). “El Tercer Sector Social en España” Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales de España. Santos, Julián (2003). “Diseño de Encuestas para Estudios de Mercado Técnicas de Muestreo y Análisis Multivariante Casos prácticos” Centro de Estudios Ramón Areces. Vicens, José; Mahía, Ramón, De Arce, Rafael; Del Sur, Ana; Herrarte, Ainoa; Medina, Eva; Pérez, Francisco; García, Sofía y Ortea, María (2008). “Hábitos de Consumo de los Inmigrantes en la Comunidad de Madrid” Comunidad de Madrid, Consejería de Economía e Innovaciíon Tecnológica. Vicens, José; Mahía, Ramón, De Arce, Rafael; Salas, Álvaro; Medina, Eva; Pérez, Carmen; García, Sofía y Chasco, Pedro (2006). “Impacto Macroeconómico de la Inmigración en la Comunidad de Madrid” Comunidad de Madrid, Consejería de Economía e Innovaciíon Tecnológica. Vicéns, José. (2005). “Obtención y Análisis de Datos” Universidad Autónoma de Madrid.

31. Francisco Pérez Hernández Universidad Autónoma de Madrid Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Departamento de Financiación e Investigación Comercial Modulo XVI Despacho 207 Tel. 00 (34) 914977682 Instituto de Predicción Económica L.R. Klein Modulo E-XIV Despacho 201 Tel. 00 (34) 914973528 Fax 00 (34) 914974191 Mail: f.perez@uam.es