Archive for ENAHO

El INEI me miente, y no me sorprendo

Posted in 11 - Noviembre with tags , , , , , , , , , on November 3, 2010 by Farid Matuk

El día de hoy el INEI le envía a La República una carta relativa al artículo titulado “El INEI me escribe: Ten fé y confía” cuya copia íntegra se encuentra debajo. En dicha carta se afirma lo siguiente “En efecto, en esta página se publican las rutinas de programación en Stata que se utilizan para el cálculo de la medición de la pobreza, las que permiten replicar los resultados publicados”

La página en cuestión corresponde a la sección Microdatos del INEI, y cuyo enlace es este. Como primera opción se escoge “Condiciones de vida y Pobreza – ENAHO”, en segundo lugar se escoge “2009” que es el último año con datos de pobreza disponibles, y en tercer lugar se escoge “Anual – (Ene-Dic)”

El resultado que se obtiene son 29 archivos escritos en SPSS, ninguno en STATA que supuestamente se usa para el cálculo de la pobreza. En particular el 24 archivo titulado “Sumarias (Variables Calculadas)” tiene los resultados de pobreza, que se obtiene de los otros archivos primarios, supuestamente a través del programa STATA.

Que el INEI quiera engañarme no me sorprende, pero lo que resulta grotesco es que además quiera engañar a la opinión pública, indicando que esta disponible una información que nunca lo ha estado, y nunca lo estará porque los resultados de pobreza son simple y lisamente adulteración de los resultados reales que se obtienen de los archivos primarios.

INEI_Carta_20101103

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El INEI me escribe: Ten fé y confía (2-XI-10)

Posted in 11 - Noviembre with tags , , , , , , , on November 2, 2010 by Farid Matuk

La República (2-XI-10)

Después de 4 años de escribir diversos artículos y comentarios sobre los estándares científicos del INEI en materia estadística, los dos últimos artículos escritos en esta misma columna han merecido cartas del INEI a la dirección de este diario, que están disponibles en http://www.29×55.com.

 

El tema de fondo es la política de transparencia abandonada durante la actual gestión presidencial por el INEI para los resultados que publica en materia de pobreza monetaria y de PBI (Producto Bruto Interno). Una explicación benévola sería que es demasiado esfuerzo mantener la política de transparencia y por ello se ha abandonado, pero una explicación malévola diría que la carencia presente de transparencia responde a la necesidad de adulterar los resultados de pobreza y de PBI.

POBREZA

En materia de pobreza, el reporte final del INEI indica las cifras nacionales y regionales con distintos grados de precisión, así como el valor monetario de la línea de pobreza total y el valor monetario de la línea de pobreza extrema. Y en la sección de “Microdatos” de http://www.inei.gob.pe se puede encontrar un archivo de SPSS para cada uno de los hogares entrevistados donde se indica si el hogar es pobre o no.

Igualmente en esta sección de “Microdatos” existen varios otros archivos, con la información proporcionada por cada hogar entrevistado en las distintas áreas de las condiciones de vida. Los archivos que no existen son el puente entre el detalle que cada hogar contesta y el resultado de pobreza monetaria, mientras que en el pasado estos archivos eran de dominio público.

Este archivo-puente es el que determina para un hogar rural que produce sus alimentos cuál es el valor de cada uno, pero este valor no proviene de una transacción de compra y venta, sino que este valor es imputado a partir de precios observados en transacciones ocurridas en la realidad.

Asimismo este archivo-puente determina cuál es el valor de una vivienda con suelo de tierra, pared de esteras, y techo de calamina comparada a una vivienda con suelo de parquet, pared de ladrillo y techo de concreto, para así determinar el ingreso ficto de los hogares que ocupan estas viviendas.

Si el archivo-puente no estuviera oculto, sería fácil observar cómo se han adulterado los valores de los alimentos producidos por los hogares rurales y los valores de las vivienda urbano-marginales para incrementar artificialmente los ingresos de los hogares pobres, y así –EN EL PAPEL– dejen de ser pobres.

PBI

Respecto a la medición mensual del PBI también se ha obrado de manera similar al del caso de la pobreza. La actual medición tiene como año base 1994, y en el pasado estaba disponible en la página web del INEI un archivo que daba cuenta del detalle de cómo las toneladas de papa o las onzas de oro se transformaban en PBI desde Fujimori hasta Toledo, pasando por Paniagua.

Al presente, el archivo disponible sólo muestra la matemática que transforma las toneladas de papa o las onzas de oro desde 2006 en adelante, es decir, conocemos la matemática que se aplica para la presente administración presidencial, pero desconocemos la matemática aplicada a las previas. La razón para esta omisión flagrante no es la falta de espacio en la hoja de cálculo, sino para ocultar la adulteración de los procedimientos matemáticos utilizados en el pasado con el fin de incrementar artificialmente el crecimiento económico de nuestro país.

AL 2011

Esta política de adulteración sistemática de los procedimientos matemáticos premite concluir que la pobreza en 2011 será en realidad de 40%, y no de 30% como lo anuncia el gobierno. Igualmente el crecimiento económico promedio del segundo quinquenio García no será de 6.9% sino de 4.6%.

Carta INEI (6-X-10)

Carta INEI (20-X-10)

http://www.larepublica.pe/archive/all/larepublica/20101102/14/pagina/14

FALSO: “Nueve departamentos ya están libres de analfabetismo” (Alan García 28-VII-10)

Posted in 07 - Julio with tags , , , , , , on July 28, 2010 by Farid Matuk

En el Mensaje a la Nación del día de hoy, el Presidente García dijo a la letra: “Nueve departamentos ya están libres de analfabetismo” como se puede escuchar de sus propio labios en el video de este enlace de Andina.

Con la ENAHO (Encuesta Nacional de Hogares) 2009 disponible en el INEI, y con el programa SPSS que se copia abajo se encuentra que sólo Lima y Callao está libre de analfabetismo con una tasa de 3.3%, mientras que las otras 24 regiones tienen tasas superiores al 4%  que es la norma internacional, tal como lo cita este cable de Andina.

Tasa de Analfabetismo
Lima y Callao 3.3%
Amazonas 12.6%
Ancash 15.5%
Apurimac 23.6%
Arequipa 6.8%
Ayacucho 21.2%
Cajamarca 18.8%
Cuzco 17.0%
Huancavelica 23.6%
Huánuco 21.5%
Ica 6.1%
Junín 9.9%
La Libertad 11.3%
Lambayeque 9.8%
Lima Provincias 9.7%
Loreto 9.2%
Madre de Dios 6.9%
Moquegua 7.1%
Pasco 13.0%
Piura 11.4%
Puno 19.9%
San Martín 9.0%
Tacna 4.8%
Tumbes 5.0%
Ucayali 7.0%
NACIONAL 10.0%

 

Programa SPSS para medir analfabetismo con ENAHO

GET

  FILE=’C: \2009\Anual\240-Modulo02\Enaho01-2009-200.sav’

  /KEEP=AÑO to CODPERSO P208A FACPOB UBIGEO.

STRING CODIGO (A23) TRIMESTRE (A6).

COMPUTE CODIGO = CONCAT(UBIGEO,AÑO,MES,CONGLOME,VIVIENDA,HOGAR,CODPERSO) .

SORT CASES BY CODIGO.

SAVE OUTFILE=’C: \factor_persona_2009.sav’ /KEEP=CODIGO P208A FACPOB UBIGEO.

GET

  FILE=’C:\2009\Anual\240-Modulo03\Enaho01A-2009-300.sav’

  /KEEP=AÑO to UBIGEO P300N P302 FACTOR.

STRING CODIGO (A23).

COMPUTE CODIGO = CONCAT(UBIGEO,AÑO,MES,CONGLOME,VIVIENDA,HOGAR,CODPERSO) .

SORT CASES BY CODIGO.

SAVE OUTFILE=’C:\ analfabetismo_persona_2009.sav’ /KEEP=CODIGO P302 FACTOR.

MATCH FILES /FILE=’C:\ factor_persona_2009.sav’

                      /TABLE=’C:\\analfabetismo_persona_2009.sav’

                      /BY CODIGO.

SELECT IF(P208A >= 16).

FREQUENCIES  VARIABLES=P302  /ORDER=  ANALYSIS .

WEIGHT  BY FACPOB .

FREQUENCIES  VARIABLES=P302  /ORDER=  ANALYSIS .

RECODE  P302  (1=1)  (2=2) (SYSMIS=1)  (9=SYSMIS)   .

FREQUENCIES  VARIABLES=P302  /ORDER=  ANALYSIS .

EXECUTE .

COMPUTE provincia = NUMBER(SUBSTR(codigo,1,4),F4) .

RECODE  provincia  (0701=0000)  (1501=0000) .

COMPUTE region = TRUNC(provincia/100).

VARIABLE LABEL region ‘Región’ .

VALUE LABELS region

0 ‘Lima y Callao’

1 ‘Amazonas’

2 ‘Ancash’

3 ‘Apurimac’

4 ‘Arequipa’

5 ‘Ayacucho’

6 ‘Cajamarca’

8 ‘Cuzco’

9 ‘Huancavelica’

10 ‘Huánuco’

11 ‘Ica’

12 ‘Junín’

13 ‘La Libertad’

14 ‘Lambayeque’

15 ‘Lima Provincias’

16 ‘Loreto’

17 ‘Madre de Dios’

18 ‘Moquegua’

19 ‘Pasco’

20 ‘Piura’

21 ‘Puno’

22 ‘San Martín’

23 ‘Tacna’

24 ‘Tumbes’

25 ‘Ucayali’ .

CROSSTABS  /TABLES=region  BY p302  /FORMAT= AVALUE TABLES

                      /CELLS= COUNT ROW  /COUNT ROUND CELL .

¿Qué pobreza preferirá García en su último discurso de 28 de julio? (20-VII-10)

Posted in 07 - Julio with tags , , , , , , , , , , , on July 20, 2010 by Farid Matuk

Pobreza Alimentaria = 2204 calorías diarias

Pobreza Monetaria = 257 soles mensuales

El programa en SPSS para reproducir estos resultados esta disponible aquí, y las bases de datos de pobreza estan disponibles aquí.

http://www.larepublica.pe/archive/all/larepublica/20100720/13/pagina/14

Respuesta al lector García (31-VII-09)

Posted in 07 - Julio with tags , , , , , , , , on July 31, 2009 by Farid Matuk

El Comercio (31-VII-09)

El Comercio (31-VII-09)

EXTRACTO DE LA CARTA DEL LECTOR GARCIA: Igualmente (el señor Mekler) dice que ha retrocedido la pobreza monetaria, pero que aumentó la pobreza alimentaria, argumento insostenible porque el consumo per cápita, la producción y el ingreso en los mercados creció sustantivamente por tres años en casi todos los productos.

Estimado Lector:

Abajo queda a su disposición, los pasos detallados de la página Web del INEI, donde usted podrá encontrar que la pobreza alimentaria se incrementó del 28.2% en 2006 a 30.9% en 2008, y que de acuerdo a dicha institución ambos números son distintos entre sí con un intervalo de confianza de 95%.

Alternativamente, le recomendamos revisar la página Web www.29×55.com, donde en el extremo superior derecho hay una casilla de búsqueda (“Search” en Inglés). Ingrese la palabra “indigencia” que es equivalente a “pobreza alimentaria” en su amable carta, para obtener información adicional.

Confiamos que esta información le sea valiosa, y no dude en escribirnos nuevamente si alguna duda persiste, porque será un placer esclarecerla.

Su seguro servidor,

  1. Ir a página www.inei.gob.pe
  2. En el lado izquierdo, pulsar enlace “Boletines Mensuales”
  3. En el lado izquierdo, pulsar enlace “Condiciones de Vida”
  4. Descargar el boletín que corresponde “Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida en el Perú: Ene-Feb-Mar 2009”
  5. Identificar el cuadro #4.1 de la página 35
  6. En la sección de indicadores anuales se halla que el valor del año 2006 es 28.2% y el valor del año 2008 es 30.9%

La increíble y triste historia de la pobreza monetaria y su desalmado programador (28-VII-09)

Posted in 07 - Julio, Año 2009 with tags , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , on July 28, 2009 by Farid Matuk

El Comité Asesor subrayó la importancia que el INEI retome y amplié su política de poner a disposición del publico interesado, vía la página Web, las bases de datos originales completas (todos los capítulos) de manera irrestricta. … y finalmente, la documentación detallada y rutinas de programación que permitan replicar los resultados publicados por el INEI.

Declaración del comité asesor interinstitucional sobre metodologías para el cálculo de la pobreza (27-Mayo-07)


Finalmente, el Comité Asesor subrayó la importancia que el INEI continúe su política institucional de transparencia poniendo a disposición del público interesado, vía la página Web, las bases de datos originales completas, toda la documentación detallada y las rutinas de programación que permitan replicar los resultados obtenidos.

Declaración del comité asesor interinstitucional sobre metodologías para el cálculo de la pobreza (26-Mayo-08)


Los miembros del Comité Técnico declaran haber tenido acceso irrestricto a las bases de datos originales, a los algoritmos de cálculo de los agregados de gasto así como las informaciones permitiendo un análisis de la calidad de la información proporcionada por la encuesta nacional de hogares (ENAHO).

El Comité Asesor subrayó la importancia que el INEI continúe su política de poner a disposición del público interesado, vía la página Web, las bases de datos originales completas y toda la documentación detallada y rutinas de programación que permitan replicar los resultados publicados por el INEI.

Declaración del comité interinstitucional de medición de pobreza (25-Mayo-09)

De acuerdo a las cifras oficiales, la incidencia de la pobreza desde el año 2006 al año 2008 se ha reducido en 8 puntos, mientras que de acuerdo a cifras oficiales la incidencia de la indigencia se ha incrementado en 2 puntos para el mismo periodo. Esta paradoja se resuelve leyendo las sucesivas declaraciones del “Comité interinstitucional de medición de pobreza”, y en particular las citas recogidas arriba.

En las declaraciones de los años 2007, 2008, y 2009; dicho comité invoca la publicación en Internet de las “rutinas de programación que permitan replicar los resultados publicados por el INEI”, pero hasta el día de hoy esas rutinas de programación no han sido publicadas, y las sucesivas invocaciones han caído en oídos sordos. Generando la duda legítima de la autenticidad de las cifras de la pobreza medidas por el gobierno.

Pero la declaración del año 2009 es diferente a las anteriores porque el Comité Técnico declara “haber tenido acceso irrestricto… a los algoritmos de cálculo” de medición de la pobreza, acceso vedado al Comité Asesor. Esto significa que ninguno de los miembros del Comité Asesor pudo verificar la calidad de las rutinas de programación para medir la pobreza.

Siendo los Miembros del Comité Asesor 2009: Jaime Saavedra (Banco Mundial), Javier Kapsoli (MEF), Judith Guabloche y Augusta Alfageme (BCR), Carmen Ponce (GRADE), José Rodríguez (PUCP), Gustavo Yamada (UP), Richard Webb (USMP), Miguel Macedo (MINDES), Federico Arnillas (MCLP), Carolina Trivelli (IEP), Javier Portocarrero y Eduardo Jiménez (CIES), Jorge Gobitz (CIAS), y Guillermo Gómez (CENAN).

Quienes tuvieron acceso irrestricto a los algoritmos de cálculo fueron los tres miembros del Comité Técnico: Renos Vakis, Javier Herrera, y Javier Escobal. Y lo que queda por discernir es saber quien fue el desalmado programador que falsificó los resultados de la pobreza para complacer al poder político.

El fracaso de “Agua para Todos” (26-VII-09)

Posted in 07 - Julio, Año 2009 with tags , , , , , , , , , on July 26, 2009 by Farid Matuk

2006

2008

99.9%

Acceso a agua potable por cualquier modalidad

71.9%

71.3%

Igual

Acceso a agua potable sólo a través de la red pública

68.9%

68.4%

Igual

Acceso a agua potable a través de la red pública a domicilio

62.3%

60.6%

Reducción

La definición de “Agua para todos” puede ser variada; pudiendo entenderse como acceso a agua potable por cualquier modalidad, es decir por red pública o por camiones cisterna. También puede ser más restrictiva, y entenderse como acceso sólo a través de la red pública, ya sea dentro del domicilio o fuera de él. Y finalmente la definición ideal que consiste en el acceso a agua potable a través de la red pública dentro del domicilio.

De esta primera tabla, se puede deducir con certeza estadística de 99.9% que el programa “Agua para Todos” no ha incrementado la cobertura de acceso a agua potable bajo cualquier definición, y que mas bien en términos del acceso domiciliario a agua potable, éste se ha reducido con un margen de error de 1 en 1000. En otras palabras, la promesa electoral de acceso universal de agua potable no ha mostrado mejoras de ninguna índole.

Pero esta situación nacional de deterioro entre 2006 y 2008, del acceso domiciliario de agua potable no es homogénea. En algunas regiones efectivamente hay mayor acceso, en otras el acceso no ha cambiado, y en otras hay un menor acceso; como se puede ver en la tabla adjunta.

Únicamente tres regiones (Ayacucho, Lambayeque, y Piura) han tenido un incremento de la cobertura de agua potable domiciliaria, mientras que el triple de regiones (Apurimac, Ica, Junín, La Libertad, Pasco, Puno, San Martín, Tacna y Ucayali)  han tenido una reducción del acceso domiciliario de agua potable. Mientras que en las trece restantes no se ha presentado variación.

En este caso es posible ver como el acceso a agua potable es más desigual en 2008 respecto al 2006, porque mientras la cobertura se incrementó en unas regiones, se redujo en muchas otras.

El programa de cómputo para elaborar las dos tablas con una precisión de 99.9% (equivalente a una probabilidad de 1 en 1000 de error) esta disponible aquí.

Región

2006

2008

99.9%

Lima y Callao

83.7%

82.6%

Igual

Amazonas

34.0%

35.7%

Igual

Ancash

66.9%

68.0%

Igual

Apurimac

55.6%

44.3%

Reducción

Arequipa

73.9%

71.0%

Igual

Ayacucho

41.6%

57.9%

Incremento

Cajamarca

50.3%

52.8%

Igual

Cuzco

47.4%

48.1%

Igual

Huancavelica

26.2%

25.5%

Igual

Huánuco

27.5%

24.7%

Igual

Ica

83.4%

77.8%

Reducción

Junín

57.1%

53.0%

Reducción

La Libertad

68.5%

58.2%

Reducción

Lambayeque

66.8%

73.7%

Incremento

Lima Provincias

54.8%

50.5%

Igual

Loreto

30.5%

27.7%

Igual

Madre de Dios

30.8%

40.4%

Igual

Moquegua

86.7%

85.5%

Igual

Pasco

28.1%

21.0%

Reducción

Piura

50.9%

64.3%

Incremento

Puno

35.1%

27.0%

Reducción

San Martín

60.4%

44.1%

Reducción

Tacna

85.5%

75.9%

Reducción

Tumbes

65.0%

65.9%

Igual

Ucayali

47.8%

25.2%

Reducción