{"doc_desc":{"title":"ENA 2019_def","idno":"DDI-MEX-INEGI-ENA-2019-V01","producers":[{"name":"Instituto Nacional de Estad\u00edstica y Geograf\u00eda","abbreviation":"INEGI","affiliation":"","role":""},{"name":"Direcci\u00f3n General de Estad\u00edsticas Econ\u00f3micas","abbreviation":"DGEE","affiliation":"","role":""},{"name":"Direcci\u00f3n General Adjunta de Censos Econ\u00f3micos y Agropecuarios","abbreviation":"DGACEA","affiliation":"","role":""},{"name":"Direcci\u00f3n de Censos y Encuestas Agropecuarias","abbreviation":"DCEA","affiliation":"","role":""},{"name":"Coordinaci\u00f3n de Dise\u00f1o Conceptual y Resultados","abbreviation":"CDCR","affiliation":"","role":""},{"name":"Subdirecci\u00f3n de Dise\u00f1o Conceptual","abbreviation":"SDC","affiliation":"","role":""}],"prod_date":"2020-08-06","version_statement":{"version_notes":"Versi\u00f3n 01 del 6 de agosto de 2020"}},"study_desc":{"title_statement":{"idno":"MEX-INEGI.EEC2.02-ENA-2019","title":"Encuesta Nacional Agropecuaria 2019","alt_title":"ENA 2019","translated_title":"National Agricultural Survey"},"authoring_entity":[{"name":"Instituto Nacional de Estad\u00edstica y Geograf\u00eda","affiliation":""},{"name":"Direcci\u00f3n General de Estad\u00edsticas Econ\u00f3micas","affiliation":""},{"name":"Direcci\u00f3n General Adjunta de Censos Econ\u00f3micos y Agropecuarios","affiliation":""}],"production_statement":{"producers":[{"name":"Secretar\u00eda de Agricultura y Desarrollo Rural","affiliation":"","role":""}],"copyright":"Derechos reservados \u00a9 INEGI 2020","funding_agencies":[{"name":"Instituto Nacional de Estad\u00edstica y Geograf\u00eda","abbreviation":"INEGI","role":""},{"name":"Secretar\u00eda de Agricultura y Desarrollo Rural","abbreviation":"SADER","role":""}]},"distribution_statement":{"contact":[{"name":"Atenci\u00f3n a usuarios","affiliation":" INEGI","email":"atencion.usuarios@inegi.org.mx","uri":"https:\/\/www.inegi.org.mx\/inegi\/contacto.html"}]},"series_statement":{"series_name":"Encuesta","series_info":"La ENA 2019 representa el cuarto ejercicio de una serie que comenz\u00f3 hace siete a\u00f1os ante la necesidad de establecer un sistema de informaci\u00f3n agropecuaria que integrara la informaci\u00f3n de censos y encuestas continuas.\n\nEn el a\u00f1o 1930 se llev\u00f3 a cabo el primer Censo Agr\u00edcola, Ganadero y Forestal de M\u00e9xico y continu\u00f3 realiz\u00e1ndose cada 10 a\u00f1os (1940, 1950, 1960, 1970, 1981), hasta el a\u00f1o 1991. Posteriormente se cre\u00f3 un vac\u00edo de informaci\u00f3n de 16 a\u00f1os, pues fue hasta el a\u00f1o 2007 cuando se llev\u00f3 a cabo el siguiente Censo Agr\u00edcola, Ganadero y Forestal que, dicho sea de paso, es el \u00faltimo Censo de este tipo que se ha realizado en el pa\u00eds.\n\nPor lo tanto, ante la necesidad de contar con estad\u00edsticas agropecuarias y forestales con mayor continuidad, en el a\u00f1o 2012 se realiza la primera Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA 2012) y a partir de entonces se sugiere que esta encuesta se efect\u00fae de manera bienal, por lo que en el a\u00f1o 2014 se realiza la segunda Encuesta Nacional Agropecuaria 2014 (ENA 2014).\n\nPosteriormente, se hab\u00eda propuesto realizar el Censo Agr\u00edcola, Ganadero y Forestal en el a\u00f1o 2017, por lo que se program\u00f3 para el a\u00f1o 2016, la primera etapa que es la actualizaci\u00f3n del marco como etapa preparatoria para dicho Censo. En consecuencia, no se program\u00f3 la Encuesta Nacional Agropecuaria 2016. Sin embargo, al no autorizarse el presupuesto para el evento censal en el a\u00f1o 2017, el INEGI decide llevar a cabo la tercera Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA 2017).\n\nEn el 2019 se levanta la cuarta Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA 2019), la cual ha sido concebida, para obtener estad\u00edsticas que permitan contar con un panorama de las peque\u00f1as y medianas unidades de producci\u00f3n agropecuaria en el pa\u00eds, como un invaluable insumo que permita definir y evaluar de mejor manera las pol\u00edticas p\u00fablicas sobre los programas prioritarios y estrat\u00e9gicos que ha establecido el Gobierno Federal."},"study_info":{"keywords":[{"keyword":"Unidad de Producci\u00f3n","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Categor\u00eda jur\u00eddica","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Terrenos","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Organizaci\u00f3n","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Suelo","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Riego","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Agua","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Agricultura","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Cultivos","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Cr\u00eda de animales","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Reses","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Bovinos","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Porcinos","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Aves de corral","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Tractores","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Maquinaria","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Veh\u00edculos","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Mano de obra","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Remuneraciones","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Cr\u00e9dito","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Seguro","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Tecnolog\u00edas","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Medio ambiente","vocab":"","uri":""},{"keyword":"Productor","vocab":"","uri":""}],"topics":[{"topic":"- Categor\u00eda jur\u00eddica de los terrenos","vocab":"","uri":""},{"topic":"- Organizaci\u00f3n y apoyo para la producci\u00f3n","vocab":"","uri":""},{"topic":"- Clasificaci\u00f3n de la unidad de producci\u00f3n","vocab":"","uri":""},{"topic":"- Caracter\u00edsticas generales de los terrenos","vocab":"","uri":""},{"topic":"- Uso del suelo","vocab":"","uri":""},{"topic":"- Sistemas de riego, calidad y origen del agua","vocab":"","uri":""},{"topic":"- Agricultura","vocab":"","uri":""},{"topic":"- Cr\u00eda y explotaci\u00f3n de animales","vocab":"","uri":""},{"topic":"- Tractores, maquinaria y veh\u00edculos","vocab":"","uri":""},{"topic":"- Mano de obra y remuneraciones","vocab":"","uri":""},{"topic":"- Cr\u00e9dito y seguro","vocab":"","uri":""},{"topic":"- Tecnolog\u00edas inform\u00e1ticas y de comunicaci\u00f3n","vocab":"","uri":""},{"topic":"- Problem\u00e1tica que afectan la producci\u00f3n","vocab":"","uri":""},{"topic":"- Acciones para proteger el medio ambiente","vocab":"","uri":""},{"topic":"- Caracter\u00edsticas sociodemogr\u00e1ficas del productor","vocab":"","uri":""}],"abstract":"El Instituto Nacional de Estad\u00edstica y Geograf\u00eda (INEGI) llev\u00f3 a cabo la Encuesta Nacional Agropecuaria 2019 (ENA 2019) para ofrecer estad\u00edsticas de la producci\u00f3n de los cultivos y de las especies ganaderas que se caracterizan por ser los que mayormente participan en el Producto Interno Bruto del sector primario en M\u00e9xico y que, seg\u00fan la Ley de Desarrollo Rural Sustentable, son aquellos productos para los cuales el Estado procura el abasto, promovien\u00addo su acceso a los grupos sociales menos favorecidos. Asimismo, la Organizaci\u00f3n de las Naciones Unidas para la Alimentaci\u00f3n y la Agricultura (FAO por sus siglas en ingl\u00e9s) los considera trascenden\u00adtales para la seguridad alimentaria, la sustentabilidad agr\u00edcola y el desarrollo rural. \n\nLa ENA 2019 permite continuar con la obtenci\u00f3n de estad\u00edsti\u00adcas b\u00e1sicas y estructurales del sector agr\u00edcola y ganadero, al ser la cuarta versi\u00f3n de una serie de Encuestas Nacionales Agrope\u00adcuarias que el INEGI realiz\u00f3 en los a\u00f1os 2012, 2014 y 2017. Esta encuesta adem\u00e1s de permitir conocer las caracter\u00edsticas actuales de las unidades de producci\u00f3n agropecuarias ha sido enriquecida en cuanto a los resultados alcanzados, debido a que, para algunos cultivos prioritarios en los programas del Gobierno Federal, se obtu\u00advieron datos de las unidades peque\u00f1as y medianas que tienen la menor superficie sembrada en el pa\u00eds.","time_periods":[{"start":"2018-10-01","end":"2019-09-30","cycle":"Categor\u00eda jur\u00eddica de los terrenos, Organizaci\u00f3n y apoyo para la producci\u00f3n, Clasificaci\u00f3n de la unidad de producci\u00f3n, Caracter\u00edsticas generales de los terrenos, Uso del suelo, Sistemas de riego, Calidad y origen del agua, Agricultura a cielo abierto, Agricultura org\u00e1nica, Agricultura protegida, Fertilizantes y abonos, Destino de la producci\u00f3n, P\u00e9rdida de alimentos, Comercializaci\u00f3n, Tecnolog\u00edas agropecuarias, Instalaciones agropecuarias, Ventas de la producci\u00f3n, Tractores, Mano de obra, Sueldos y salarios, Cr\u00e9dito y seguro, Tecnolog\u00edas inform\u00e1ticas y de comunicaci\u00f3n, Problem\u00e1tica que afectan la producci\u00f3n, Acciones para proteger el medio ambiente    "},{"start":"2014-01-01","end":"2019-09-30","cycle":"Factores ambientales"},{"start":"2019-09-30","end":"2019-09-30","cycle":"Existencias ganaderas, Maquinaria y equipo"},{"start":"2019-03-31","end":"2019-03-31","cycle":"Existencias ganaderas"}],"coll_dates":[{"start":"2019-04-01","end":"2019-07-31","cycle":"Dise\u00f1o del cuestionario"},{"start":"2019-06-17","end":"2019-10-04","cycle":"Actividades previas a la captaci\u00f3n"},{"start":"2019-10-07","end":"2019-10-18","cycle":"Capacitaci\u00f3n operativa"},{"start":"2019-10-21","end":"2019-11-29","cycle":"Captaci\u00f3n de informaci\u00f3n "},{"start":"2019-12-02","end":"2019-12-31","cycle":"Cierre del operativo"},{"start":"2019-11-04","end":"2020-03-31","cycle":"Procesamiento y an\u00e1lisis"},{"start":"2020-04-01","end":"2020-04-17","cycle":"C\u00e1lculo de factores de expansi\u00f3n, expansi\u00f3n de la muestra y an\u00e1lisis del resultado del dise\u00f1o estad\u00edstico"},{"start":"2020-04-20","end":"2020-04-30","cycle":"Generaci\u00f3n de tabulados y comparaci\u00f3n con otras fuentes"},{"start":"2020-04-20","end":"2020-04-30","cycle":"C\u00e1lculo de tabulados con indicadores de precisi\u00f3n estad\u00edstica"},{"start":"2020-05-04","end":"2020-07-13","cycle":"An\u00e1lisis y entrega de resultados (prioritarios y no prioritarios) INEGI-SADER"}],"nation":[{"name":"M\u00e9xico","abbreviation":"Mex"}],"geog_coverage":"Nacional y por Entidad Federativa.","analysis_unit":"Para la ENA 2019, la Unidad de Observaci\u00f3n se define como la unidad econ\u00f3mica conformada por uno o m\u00e1s terrenos ubicados en un mismo municipio, en donde al menos en alguno de ellos se realizan actividades agropecuarias o forestales, bajo el control de una misma administraci\u00f3n. Si la administraci\u00f3n tiene terrenos ubicados en otro municipio, se considera como otra unidad de producci\u00f3n; esto es, habr\u00e1 tantas unidades de producci\u00f3n como municipios ocupen sus terrenos.","universe":"El universo seleccionado para la ENA 2019 fue de 79 252 unidades de producci\u00f3n-producto, equivalente a 69 124 unidades de producci\u00f3n de las que se obtuvo informaci\u00f3n de inter\u00e9s. Estas unidades provienen de la Actualizaci\u00f3n del Marco Censal Agropecuario 2016 (AMCA 2016) y actualizadas con la informaci\u00f3n de la Encuesta Nacional Agropecuaria 2017 (ENA 2017). Este universo se defini\u00f3 a partir de los 28 productos de inter\u00e9s nacional, siendo 5 de estos productos pecuarios de importancia econ\u00f3mica para el pa\u00eds.\n\nLos productos seleccionados para la conformaci\u00f3n del universo de trabajo de la ENA 2019 son 29 productos, 24 agr\u00edcolas: Aguacate, Alfalfa, Amaranto, Arroz, Cacao, Caf\u00e9, Calabaza, Ca\u00f1a de Az\u00facar, Cebolla, Chile, Fresa, Frijol, Jitomate (Tomate Rojo), Lim\u00f3n, Ma\u00edz Blanco, Ma\u00edz Amarillo, Mango, Manzana, Naranja, Pl\u00e1tano, Sorgo, Soya, Trigo y Uva; mientras que las cinco especies y productos pecuarios estuvieron conformadas por Bovinos, Porcinos, Aves de Corral, Leche y Huevo.","data_kind":"Encuesta probabil\u00edstica unidades agr\u00edcolas, agropecuarias o forestales","notes":"Agricultura y Ganader\u00eda"},"method":{"data_collection":{"data_collectors":[{"name":"Instituto Nacional de Estad\u00edstica y Geograf\u00eda","abbreviation":"INEGI","affiliation":""}],"sampling_procedure":"DISE\u00d1O MUESTRAL\nLos elementos considerados para la definici\u00f3n y construcci\u00f3n del esquema de muestreo de la Encuesta Nacional Agropecuaria 2019 (ENA 2019), ayudan a determinar el tama\u00f1o, la selecci\u00f3n y la distribuci\u00f3n de la muestra; elementos necesarios y sustanciales para definir la precisi\u00f3n de la informaci\u00f3n, as\u00ed como el an\u00e1lisis de la captaci\u00f3n para la evaluaci\u00f3n de las estimaciones finales, mediante c\u00e1lculos como la varianza y el coeficiente de variaci\u00f3n.\n\nPOBLACI\u00d3N OBJETIVO\nEst\u00e1 definida por todas las unidades de producci\u00f3n captadas en la Actualizaci\u00f3n del Marco Censal Agropecuario 2016 (AMCA 2016), actualizadas con informaci\u00f3n de la Encuesta Nacional Agropecuaria 2017 (ENA 2017) para la parte de productos agr\u00edcolas y para la parte de productores pecuarios se toma del Censo Agr\u00edcola, Ganadero y Forestal 2007 actualizado con la ENA 2017 que reportaron, en ese momento, producir alguno de los productos de inter\u00e9s, clasificados seg\u00fan su importancia de inter\u00e9s nacional y\/o estatal.\n\nCOBERTURA GEOGR\u00c1FICA Y SECTORIAL \nLa encuesta se dise\u00f1\u00f3 para obtener informaci\u00f3n a nivel nacional para los productos de inter\u00e9s y por cada una de las entidades federativas para sus principales productos.\n\nDOMINIO DE ESTUDIO\nSe refiere a subconjuntos de la poblaci\u00f3n objeto de estudio para los que se pretende obtener informaci\u00f3n y para los cuales se dise\u00f1a de manera independiente una muestra en cada uno de ellos.\nAl respecto, cabe mencionar que de los 29 productos del Universo de trabajo de la ENA 2019, 26 tuvieron un dise\u00f1o probabil\u00edstico estratificado (para efectos del dise\u00f1o muestral, el ma\u00edz cuenta como un solo producto sin considerar si es ma\u00edz grano blanco o ma\u00edz grano amarillo, motivo por el cual son 26 y no 27 productos); mientras que para los productos aves de corral y huevo, se consider\u00f3 un dise\u00f1o no probabil\u00edstico. Los subconjuntos objeto de estudio se presentan a continuaci\u00f3n:\nA. DOMINIO NACIONAL. Cada uno de los 26 productos por tama\u00f1o de productor (grandes productores y peque\u00f1os y medianos), obteniendo un total de 52 dominios, los productos considerados (Aguacate, Alfalfa, Amaranto, Arroz, Bovinos, Cacao, Caf\u00e9, Calabaza, Ca\u00f1a de az\u00facar, Cebolla, Chile, Fresa, Frijol, Jitomate (Tomate rojo), Leche, Lim\u00f3n, Ma\u00edz, Mango, Manzana, Naranja, Pl\u00e1tano, Porcinos, Sorgo, Soya, Trigo, Uva).\nB. DOMINIO PRODUCTO-ENTIDAD FEDERATIVA. Para las principales entidades federativas por tama\u00f1o de productor, para este caso se consideraron 60 dominios producto-entidad federativa.\nC.  DOMINIO PRODUCTO-ENTIDAD FEDERATIVA-TAMA\u00d1O DE UNIDAD DE PRODUCCI\u00d3N POR SUPERFICIE. (Para diez productos es necesario el dominio entidad federativa-tama\u00f1o de unidad de producci\u00f3n por superficie) para este caso se consideraron 384 dominios.\n\nUNIDAD DE MUESTREO\nLa unidad de observaci\u00f3n es la Unidad de Producci\u00f3n (UDP), definida como: La unidad econ\u00f3mica conformada por uno o m\u00e1s terrenos ubicados en un mismo municipio, en donde al menos en alguno de ellos se realizan actividades agropecuarias o forestales, bajo el control de una misma administraci\u00f3n. Bajo este contexto, la Unidad de muestreo es la unidad de producci\u00f3n-producto. Si la unidad de producci\u00f3n tiene m\u00e1s de un producto o cultivo, se tendr\u00e1 en dos o m\u00e1s dominios de estudio.\n\nMARCO DE MUESTREO\nSe integr\u00f3 de dos diferentes fuentes:\nA. PRODUCTOS AGR\u00cdCOLAS: el marco derivado de la AMCA 2016, actualizado con los resultados de la ENA 2017, fue el insumo para la determinaci\u00f3n del marco de muestreo de la ENA 2019.\nB. PRODUCTOS PECUARIOS: el Censo Agr\u00edcola, Ganadero y Forestal 2007, actualizado con los resultados de la ENA 2017.\n\nESTRATIFICACI\u00d3N\nPara los productos agr\u00edcolas, la variable de inter\u00e9s para la estratificaci\u00f3n fue la superficie sembrada en hect\u00e1reas (ha), seg\u00fan la caracter\u00edstica del cultivo, de cuatro a seis estratos. La determinaci\u00f3n de los rangos de los estratos se obtiene por el m\u00e9todo de Dalenius-Hodges. Seg\u00fan William G. Cochran (1977), \"para una sola caracter\u00edstica o variable, la mejor caracter\u00edstica es, por supuesto, la distribuci\u00f3n de frecuencia. La siguiente mejor es probablemente la distribuci\u00f3n de frecuencia, dado el n\u00famero de estratos, las ecuaciones para determinar los mejores l\u00edmites entre ellos bajo asignaci\u00f3n proporcional de Neyman, han sido obtenidas por Dalenius (1957)\".\nPara los productos pecuarios, se emple\u00f3 la variable de n\u00famero de cabezas.\n\nESQUEMA DE MUESTREO \nPara los productos de inter\u00e9s, tanto grandes productores como peque\u00f1os y medianos, el dise\u00f1o de muestreo es probabil\u00edstico estratificado con selecci\u00f3n aleatoria simple dentro de cada dominio de estudio: \nA. PROBABIL\u00cdSTICO. Las unidades de selecci\u00f3n tuvieron una probabilidad conocida y distinta de cero de ser seleccionadas.\nB. ESTRATIFICADO. Las unidades de muestreo con caracter\u00edsticas similares se agruparon para formar estratos. \nLos resultados de la muestra se generalizan a toda la poblaci\u00f3n y es posible conocer la precisi\u00f3n de los resultados. \n\nTAMA\u00d1O DE LA MUESTRA\nSe calcularon diferentes tama\u00f1os de muestra para:\nA. TAMA\u00d1O DE LA MUESTRA PARA DOMINIOS A NIVEL NACIONAL (PRODUCTO). Para los productos de inter\u00e9s nacional, el tama\u00f1o de muestra que se obtiene para estos dominios es de 19 320 unidades de producci\u00f3n-producto; 10 968 para grandes productores y 8 352 para peque\u00f1os y medianos productores. \nB. TAMA\u00d1OS DE MUESTRA PARA DOMINIOS A NIVEL PRODUCTO-ENTIDAD FEDERATIVA. Para los productos de inter\u00e9s estatal, el tama\u00f1o de muestra que se obtiene para estos dominios es de 19 320 unidades de producci\u00f3n-producto; 10 968 para grandes productores y 8 352 para peque\u00f1os y medianos productores.\nC. TAMA\u00d1OS DE MUESTRA PARA DOMINIOS A NIVEL PRODUCTO-ENTIDAD FEDERATIVA-TAMA\u00d1O DE UNIDAD DE PRODUCCI\u00d3N POR SUPERFICIE. En este caso se realiz\u00f3 el c\u00e1lculo diferenciado por tama\u00f1o de productor, de tal forma que se robusteci\u00f3 el tama\u00f1o de muestra para peque\u00f1os y medianos productores, conforme las siguientes consideraciones:\ni. DOMINIO DE GRANDES PRODUCTORES. El tama\u00f1o de muestra que se obtiene para estos dominios es de 3 255 unidades de producci\u00f3n-producto.\nii. DOMINIO DE PEQUE\u00d1OS Y MEDIANOS PRODUCTORES. El tama\u00f1o de muestra que se obtiene para estos dominios es de 7 355 unidades de producci\u00f3n-producto. \nD. TAMA\u00d1OS DE MUESTRA PARA PRODUCTOS PECUARIOS\ni. DOMINIO DE GRANDES PRODUCTORES. Para el producto de bovinos, se consider\u00f3 un error relativo del 14%, para la muestra de dise\u00f1o nacional.\nii. El tama\u00f1o de muestra que se obtiene para estos dominios es de 10 554 unidades. El inter\u00e9s de los bovinos es tanto el n\u00famero de existencias como la producci\u00f3n de leche.\n\nAFIJACI\u00d3N DE LA MUESTRA.\nPara los tres grandes niveles de inter\u00e9s, (Nacional (producto), Producto-entidad federativa y Producto-entidad federativa-tama\u00f1o de unidad de producci\u00f3n por superficie). Se asign\u00f3 la muestra en cada estrato por el m\u00e9todo de Neyman de acuerdo a la superficie sembrada o n\u00famero de cabezas. Excepto para los peque\u00f1os y medianos productores en los dominios a nivel producto-entidad federativa-tama\u00f1o de unidad de producci\u00f3n por superficie.\n\nSELECCI\u00d3N DE MUESTRA\nSe realiza de manera aleatoria e independiente para cada dominio de estudio. La muestra seleccionada para el dise\u00f1o es de 79 252 unidades de producci\u00f3n-producto, equivalente a 69 124 unidades de producci\u00f3n en las que se obtiene informaci\u00f3n de inter\u00e9s.\n\nC\u00c1LCULO DE LOS FACTORES DE EXPANSI\u00d3N \nSe calcularon tres diferentes tipos de factores de expansi\u00f3n los cuales son:\nA. Factores de expansi\u00f3n de unidades de producci\u00f3n-producto (para cada unidad de producci\u00f3n-producto)\nB. Factores de expansi\u00f3n de unidades de producci\u00f3n (en base a los factores de expansi\u00f3n de dise\u00f1o para las unidades de producci\u00f3n-producto)\nC. Factores de expansi\u00f3n de productores (para cada productor, en base a los factores de expansi\u00f3n de dise\u00f1o para las unidades de producci\u00f3n-producto)\n\nAJUSTE A LOS FACTORES DE EXPANSI\u00d3N\nA. Factores de expansi\u00f3n por la tasa de no respuesta. Los factores de expansi\u00f3n a nivel de unidad de producci\u00f3n-producto se corrigen por no respuesta a nivel de estrato, debido a que algunas de las unidades de producci\u00f3n que fueron seleccionadas no contestaron.\nB. Calibraci\u00f3n de factores de expansi\u00f3n para aguacate. En las encuestas, el uso de informaci\u00f3n auxiliar puede mejorar en gran medida la precisi\u00f3n de las estimaciones para un total de la poblaci\u00f3n. Para incorporar la informaci\u00f3n auxiliar en las estimaciones, existe un m\u00e9todo propuesto por Deville y Sarndal; el cual propone el uso de estimadores calibrados, con la idea de obtener una mejor estimaci\u00f3n para la poblaci\u00f3n. Los estimadores de calibraci\u00f3n que se usaron con los siguientes prop\u00f3sitos:\n- Disminuci\u00f3n de la varianza.\n- Eliminar o disminuir los sesgos de selecci\u00f3n causados por la falta de respuesta de la unidad o errores de marco.\n- Obligar a las estimaciones a ser num\u00e9ricamente consistentes con las medidas externas o informaci\u00f3n auxiliar.\n\nEn el caso del aguacate, el INEGI ha implementado un proceso de estimaci\u00f3n de superficie sembrada mediante im\u00e1genes satelitales en las principales entidades federativas del pa\u00eds, con el objetivo de medir la subdeclaraci\u00f3n que se observ\u00f3 por los productores en las encuestas nacionales agropecuarias pasadas.\nCon el fin de dar estimaciones consistentes de la informaci\u00f3n recabada, en el an\u00e1lisis de las im\u00e1genes satelitales, se utiliza el m\u00e9todo de calibraci\u00f3n de factores de expansi\u00f3n por las ventajas mencionadas anteriormente.\n\nESTIMADORES \nA. Estimadores a nivel de unidad de producci\u00f3n-producto (Para bovinos, porcinos y ma\u00edz, por la alta probabilidad de encontrar en la mayor\u00eda de unidades de producci\u00f3n la combinaci\u00f3n de estos productos con cualquier otro de inter\u00e9s en la encuesta).\nB. Estimadores a nivel de unidad de producci\u00f3n (caracter\u00edstica de las unidades de producci\u00f3n)\nC. Estimadores a nivel de productor (proporciones, tasas y promedios)\n\nC\u00c1LCULO DE INDICADORES DE PRECISI\u00d3N \nA. C\u00e1lculo de varianza a nivel de unidad de producci\u00f3n-producto (La estimaci\u00f3n de la varianza del total de la caracter\u00edstica)\nB. C\u00e1lculo de varianza a nivel de unidad de producci\u00f3n y productor (La estimaci\u00f3n de la varianza, desviaci\u00f3n est\u00e1ndar y coeficiente de variaci\u00f3n para el total de la caracter\u00edstica a nivel de producci\u00f3n y productor)\nC. Nivel de precisi\u00f3n de las estimaciones (La informaci\u00f3n obtenida se publicar\u00e1 en tabulados estad\u00edsticos, para facilitar su consulta. Para cada dato se dan a conocer los indicadores de precisi\u00f3n estad\u00edstica (error est\u00e1ndar, intervalo de confianza y coeficiente de variaci\u00f3n (CV)). Las estimaciones est\u00e1n coloreadas de acuerdo con su nivel de precisi\u00f3n, en Alta, Moderada y Baja, tomando como referencia el coeficiente de variaci\u00f3n (%). Una precisi\u00f3n Baja requiere de un uso cauteloso de la estimaci\u00f3n. Los niveles considerados son, Alta CV en el rango de (0-20), Moderada CV en el rango de [20,30) y Baja CV de 30% en adelante)\n\n\n* Para mayores detalles de est\u00e9 apartado, consulte el documento Encuesta Nacional Agropecuaria 2019. ENA. Metodolog\u00eda. Mismo que se encuentra en los Materiales de Referencia Externos de esta documentaci\u00f3n.","sampling_deviation":"La no respuesta que se presento en la ENA 2019, fue del 8.7%, (8.1% de Productores no levantados lo que equivalente al 8.7% de UP), ocasionada por dos motivos principalmente: El primero fue que las unidades de producci\u00f3n seleccionadas por alg\u00fan cultivo o especie pecuaria, al momento de la entrevista ya no se dedicaban a alguna actividad agropecuaria, por abandono de estas unidades. El segundo motivo fue el hecho de no encontrar o poder localizar al informante de la unidad de producci\u00f3n, por lo que no se levant\u00f3 la informaci\u00f3n.","coll_mode":"Entrevista directa asistida por dispositivo de c\u00f3mputo m\u00f3vil y a papel","research_instrument":"La captaci\u00f3n de informaci\u00f3n estad\u00edstica de la ENA 2019 se realiz\u00f3 a trav\u00e9s de un Cuestionario.\n\nEste instrumento se edit\u00f3 en idioma espa\u00f1ol y est\u00e1 estructurado por preguntas pre-codificadas y algunas abiertas. La aplicaci\u00f3n del cuestionario se realiz\u00f3 a trav\u00e9s de medios electr\u00f3nicos y a papel en casos especiales.","coll_situation":"MARCO GEOESTAD\u00cdSTICO NACIONAL \nEs un sistema \u00fanico y de car\u00e1cter nacional dise\u00f1ado por el INEGI, para referenciar correctamente la informaci\u00f3n estad\u00edstica de los censos y encuestas con los lugares geogr\u00e1ficos correspondientes, proporciona la ubicaci\u00f3n de las localidades, municipios y entidades federativas del pa\u00eds, utilizando coordenadas geogr\u00e1ficas.\n\nEl Marco Geoestad\u00edstico Nacional (MGN) utilizado en la ENA 2019, est\u00e1 conformado por los resultados de la Actualizaci\u00f3n del Marco Censal Agropecuario (AMCA) realizado en 2016 y complementado con informaci\u00f3n de la Encuesta Nacional Agropecuaria 2017. Este Marco, integra los nuevos municipios creados hasta diciembre del 2018.\n\nCon base en este Marco se generaron los materiales cartogr\u00e1ficos utilizados en el operativo de captaci\u00f3n de datos en campo.\n\nPara la ENA 2019, se consider\u00f3 emplear principalmente cartograf\u00eda digital precargada en Dispositivos de C\u00f3mputo M\u00f3vil (DCM), as\u00ed como la impresi\u00f3n de algunos materiales cartogr\u00e1ficos que facilitaron a los entrevistadores la ubicaci\u00f3n de localidades y domicilios de los productores.\n\nLa cartograf\u00eda en formato digital se integr\u00f3 en el m\u00f3dulo cartogr\u00e1fico, instalado en el DCM que utilizaron los entrevistadores, el cual conten\u00eda informaci\u00f3n de municipios, localidades rurales y urbanas, calles, manzanas, \u00c1reas Geoestad\u00edsticas B\u00e1sicas (AGEB), corrientes y cuerpos de agua, v\u00edas de comunicaci\u00f3n, y rasgos f\u00edsicos y culturales. \n\nLas principales capas de archivos cartogr\u00e1ficos digitales utilizadas correspondieron a:\n- Vectoriales del MGN (entidad federativa, municipio, AGEB).\n- Vectoriales del MGN urbano (manzanas, sentidos de vialidad).\n- Vectoriales de servicios urbanos (mercados, escuelas, servicios m\u00e9dicos, entre otros).\n- Vectoriales de la carta topogr\u00e1fica 1:50 000 (r\u00edos, arroyos, carreteras, caminos, presas, etc\u00e9tera).\n- Vectoriales de localidades urbanas y rurales.\n- Cat\u00e1logos del MGN y derivados (municipios y cabeceras municipales, AGEB, Cat\u00e1logo Integral General de Localidades, entre otros).\n\nLOS PRODUCTOS CARTOGR\u00c1FICOS IMPRESOS USADOS FUERON:\nCondensado Estatal con Marco Geoestad\u00edstico \nCroquis Municipal con Marco Geoestad\u00edstico  \nPlano de Localidad Urbana  \nPlano de \u00c1rea Geoestad\u00edstica B\u00e1sica (AGEB) Urbana\nPlano de Localidad Rural\n\nCOBERTURA GEOGR\u00c1FICA\nLa ENA 2019 tuvo una cobertura geogr\u00e1fica nacional y por entidad federativa. Comprendi\u00f3 una muestra de las Unidades de Producci\u00f3n que se dedican a actividades agropecuarias y que tienen alguno de los productos seleccionados con representatividad nacional y\/o con representatividad estatal.\n\nLa cobertura de municipios fue de 1 663, que corresponden a los domicilios del total de productores visitados.\n\nESTRATEGIA DE CAPTACI\u00d3N\nSe utiliz\u00f3 la estrategia de captaci\u00f3n por visita dirigida, que consisti\u00f3 en acudir a los domicilios de los productores o informantes adecuados y, mediante una entrevista directa, se corroboraron y completaron los datos de los productores, se confirm\u00f3 la ubicaci\u00f3n de sus unidades de producci\u00f3n y se captaron las variables de inter\u00e9s.\nPara obtener los datos de las unidades de producci\u00f3n se usaron Dispositivos de C\u00f3mputo M\u00f3vil, que llevaban instalado el Sistema de captaci\u00f3n de informaci\u00f3n, el cual estaba integrado por los tres m\u00f3dulos siguientes:\n\nRUTINA OPERATIVA: posibilit\u00f3 la identificaci\u00f3n del productor, el registro y control de las situaciones presentadas en campo, captando las caracter\u00edsticas de c\u00f3mo se desarroll\u00f3 cada entrevista.\n\nM\u00d3DULO CARTOGR\u00c1FICO: utilizado para verificar visualmente la ubicaci\u00f3n de los domicilios de los productores y realizar el punteado de \u00e9stos sobre la cartograf\u00eda, lo que permiti\u00f3 obtener coordenadas geogr\u00e1ficas de los domicilios, que ser\u00e1n de gran utilidad en futuros proyectos estad\u00edsticos del sector.\n\nCUESTIONARIO DIGITAL: posibilit\u00f3 un llenado fluido del cuestionario, validando las respuestas al momento de la entrevista, asegurando as\u00ed la calidad de los datos captados\n\nSISTEMA DE CAPACITACI\u00d3N DE INFORMACI\u00d3N\nRUTINA OPERATIVA\n- Permite identificar si el productor manej\u00f3 o no la unidad de producci\u00f3n en el periodo de referencia.\n- Lleva el control de las situaciones presentadas en el campo con cada productor.\n- Elabora reportes de seguimiento.\n\nM\u00d3DULO CARTOGR\u00c1FICO\n- Permite georreferenciar la ubicaci\u00f3n de las viviendas de los productores.\n\nM\u00d3DULO DE CUESTIONARIO\n- Capta las variables de inter\u00e9s.\n- Realiza validaciones para cuidar la calidad.\n- Codifica las variables.\n\nPROCESO DE CAPTACI\u00d3N\nEn este proceso, se acudi\u00f3 al domicilio de cada productor registrado en el directorio para realizar una entrevista directa; los entrevistadores indagaron para identificar al productor o bien al informante adecuado, es decir a qui\u00e9n conociera el manejo de la unidad de producci\u00f3n y pudiera responder la entrevista.\n\nCAPACITACI\u00d3N\nLa capacitaci\u00f3n es de gran relevancia para cualquier proyecto de esta naturaleza, de ella depende la preparaci\u00f3n del personal operativo, responsable de captar los datos. En la medida en que mejor se asimilen los elementos del evento, los entrevistadores podr\u00e1n apegarse a los lineamientos y tomar decisiones en campo que apoyen la calidad de la informaci\u00f3n recabada.\n\nEn la capacitaci\u00f3n de la ENA 2019, se transmitieron conocimientos sobre el sustento metodol\u00f3gico, el marco conceptual, los procedimientos operativos, los instrumentos de captaci\u00f3n y el manejo del sistema de captura.\n\nPara la encuesta se emple\u00f3 la estrategia de capacitaci\u00f3n presencial en dos niveles: central y estatal, con las siguientes caracter\u00edsticas:\n- Se propici\u00f3 una comunicaci\u00f3n directa entre instructor y capacitandos, lo que facilit\u00f3 la retroalimentaci\u00f3n continua.  \n- Los manuales incluyeron las funciones y procedimientos espec\u00edficos a desarrollar por cada puesto y, en conjunto con el uso de presentaciones, material did\u00e1ctico, ejercicios en aula y pr\u00e1cticas de campo, proporcionaron el conocimiento y aprendizaje requeridos para el desarrollo de las actividades.\n- Los dos niveles de capacitaci\u00f3n se ejecutaron como sigue: instructores centrales a instructores estatales e instructores estatales a personal operativo. \n- En total se capacit\u00f3 a 1 190 personas de las cuales 882 fueron entrevistadores.\n\nSEGUIMIENTO Y CONTROL\nCon el registro de las situaciones encontradas en campo durante la captaci\u00f3n de informaci\u00f3n se elaboraron reportes de avance, que se generaban directamente en los DCM, lo que facilit\u00f3 el monitoreo del control de avance durante el operativo para asegurar que, en todas las unidades planeadas se captara cuestionario o se identificaran las causas por la que no se captaron los datos.\nCon cada env\u00edo de informaci\u00f3n que realizaron los entrevistadores desde sus DCM, a trav\u00e9s de la Web, se actualizaban autom\u00e1ticamente los reportes para todos los responsables del control y seguimiento del operativo de campo.\n\nEl sistema elaborado para el seguimiento y control de avance contribuy\u00f3 a la soluci\u00f3n inmediata de la problem\u00e1tica, lo que evit\u00f3 que pudiera impactar los resultados y la cobertura de la ENA 2019.","act_min":"El compromiso para obtener informaci\u00f3n confiable requiri\u00f3 de acciones para detectar y corregir oportunamente las inconsistencias en su captaci\u00f3n, y as\u00ed evitar interferencia en la calidad de los datos y en la cobertura del operativo.\n\nLa actividad de asesor\u00eda y apoyo consisti\u00f3 en acudir a observar la forma como obten\u00edan los entrevistadores los datos solicitados, para cuidar que se apegaran a la metodolog\u00eda establecida, detectar desviaciones y corregirlas de inmediato. El registro de las situaciones detectadas se llev\u00f3 mediante una c\u00e9dula.\n\nLos supervisores ten\u00edan la instrucci\u00f3n de alinear y reencausar los procedimientos para: el desarrollo de la entrevista, la conformaci\u00f3n de la unidad de producci\u00f3n y la aplicaci\u00f3n del cuestionario.","weight":"FACTORES DE EXPANSI\u00d3N DE UNIDADES DE PRODUCCI\u00d3N-PRODUCTO\nSe definen factores de expansi\u00f3n para cada unidad de producci\u00f3n-producto.\n\nFACTORES DE EXPANSI\u00d3N DE UNIDADES DE PRODUCCI\u00d3N\nSe definen factores de expansi\u00f3n para cada unidad de producci\u00f3n, en base a los factores de expansi\u00f3n de dise\u00f1o para las unidades de producci\u00f3n-producto.\n\nFACTORES DE EXPANSI\u00d3N DE PRODUCTORES\nSe definen factores de expansi\u00f3n para cada productor, en base a los factores de expansi\u00f3n de dise\u00f1o para las unidades de producci\u00f3n-producto. \n\n* Para mayor detalle sobre los Factores de Expansi\u00f3n de las Unidades de Producci\u00f3n-Producto, Unidades de Producci\u00f3n, y los Productores, consultar el documento Encuesta Nacional Agropecuaria 2019. ENA. Metodolog\u00eda. Mismo que se encuentra en los Materiales de Referencia Externos de esta documentaci\u00f3n.","cleaning_operations":"AN\u00c1LISIS Y PROCESAMIENTO DE LA INFORMACI\u00d3N\nEl procesamiento y an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n representa una parte primordial para garantizar la calidad, consistencia, completitud y oportunidad de la informaci\u00f3n generada en eventos estad\u00edsticos censales o muestrales agropecuarios.\n\nPara la Encuesta Nacional Agropecuaria 2019 (ENA 2019), se contemplaron actividades espec\u00edficas de procesamiento de la informaci\u00f3n con la finalidad garantizar la congruencia y calidad de esta. Los procesos de validaci\u00f3n y an\u00e1lisis se llevaron a cabo desde el momento de la entrevista con criterios de validaci\u00f3n en el Dispositivo de C\u00f3mputo M\u00f3vil (DCM) directamente con el informante, hasta la revisi\u00f3n y presentaci\u00f3n de los resultados. \n\nPor lo anterior, la informaci\u00f3n captada en la ENA 2019, fue sometida a un conjunto de procesos para identificar datos que no cumplen con los requisitos de congruencia l\u00f3gica y aritm\u00e9tica, completes e integridad, a fin de aplicar una soluci\u00f3n bajo criterios espec\u00edficos y homog\u00e9neos, que aseguren la consistencia y calidad de la informaci\u00f3n. \n\nDentro del procesamiento de la ENA 2019 se definieron diversas etapas para llevar a cabo el an\u00e1lisis y validaci\u00f3n de la informaci\u00f3n. Las etapas del procesamiento fueron las siguientes:\n- Validaci\u00f3n en l\u00ednea \n- Monitoreo\n- Codificaci\u00f3n y Normalizaci\u00f3n\n- Validaci\u00f3n al interior del cuestionario \n- Validaci\u00f3n entre cuestionarios\n- Comparaci\u00f3n con fuentes internas y externas\n\nVALIDACI\u00d3N EN L\u00cdNEA\nLa validaci\u00f3n en l\u00ednea es la primera etapa del procesamiento y tuvo el prop\u00f3sito de detectar y solucionar inconsistencias en la informaci\u00f3n al momento de la entrevista directamente con el informante, esto durante la aplicaci\u00f3n del cuestionario con el DCM. Esta validaci\u00f3n permiti\u00f3 que una vez que el entrevistador haya registrado los datos proporcionados por el informante, si el sistema detectaba alguna inconsistencia, mandaba un mensaje de error para que fuese corregida en ese momento con el informante. Los criterios de validaci\u00f3n en l\u00ednea fueron m\u00e1s de 200. Estos se dise\u00f1aron para garantizar que el cuestionario contara con la informaci\u00f3n m\u00ednima necesaria, detectar variables sin respuestas, as\u00ed como validar los desgloses del destino de la producci\u00f3n de cultivos, existencias ganaderas, entre otros.\n\nFinalizada la captura de cuestionarios, la informaci\u00f3n fue transferida v\u00eda internet a la base de datos de captura nacional de oficinas centrales del INEGI.\n\nMONITOREO\nEl monitoreo de la informaci\u00f3n se llev\u00f3 a cabo a la par del operativo de campo y con la informaci\u00f3n de la base de datos de captura. Tuvo como objetivo dar seguimiento a la informaci\u00f3n captada en los cuestionarios y verificar su completitud durante el operativo de campo, a fin de detectar de manera oportuna inconsistencias en la captaci\u00f3n de la informaci\u00f3n que no fueran detectadas durante la validaci\u00f3n en l\u00ednea. De igual forma, fungi\u00f3 como un sistema de alertas para monitorear la calidad y completitud en la informaci\u00f3n y ofreci\u00f3 elementos para reinstruir al personal operativo en caso de omisiones o faltas reiterativas en la captura de la informaci\u00f3n.\n\nCODIFICACI\u00d3N DE CONCEPTOS\nPara la generaci\u00f3n de estad\u00edsticas es necesario que la informaci\u00f3n recopilada de cada variable, sea catalogada para su clasificaci\u00f3n adecuada y quede identificada para su integraci\u00f3n en la base de datos, para su procesamiento, an\u00e1lisis, as\u00ed como para una ordenada presentaci\u00f3n de resultados.\n\nEn las estad\u00edsticas agropecuarias (censos y encuestas), se utilizan cat\u00e1logos para clasificar las opciones de respuesta de cada variable contenida en el cuestionario; los cat\u00e1logos contienen conceptos codificados que se desarrollan a partir de la investigaci\u00f3n y an\u00e1lisis de cada variable, para integrar las opciones de respuesta, tantas como sea factible que respondan los informantes, seg\u00fan las caracter\u00edsticas de cada pregunta del cuestionario.\n\nLa primera codificaci\u00f3n se realiz\u00f3 al momento de la entrevista dado que el dispositivo de c\u00f3mputo m\u00f3vil ten\u00eda integrados los cat\u00e1logos, de tal manera que, durante la entrevista, el dispositivo permiti\u00f3 desplegar el cat\u00e1logo del cual el entrevistador pod\u00eda elegir el concepto seg\u00fan correspondiera con la respuesta del productor, al elegir un concepto del cat\u00e1logo integrado en el dispositivo de c\u00f3mputo m\u00f3vil, en ese momento quedaba almacenada la clave del concepto elegido del cat\u00e1logo. En los casos en que la respuesta que proporcion\u00f3 el informante no coincid\u00eda con ninguno de los conceptos del cat\u00e1logo, el sistema de captura permit\u00eda capturar la respuesta y todos estos casos se codificaron una vez que se integr\u00f3 la informaci\u00f3n capturada en una base de datos, mediante dos procesos: la codificaci\u00f3n electr\u00f3nica y la codificaci\u00f3n manual.\n\nLos cuestionarios captados en el dispositivo de c\u00f3mputo m\u00f3vil de cada entrevistador, eran transferidos semanalmente a la base de datos concentrada a nivel estatal y cada coordinaci\u00f3n estatal transfer\u00eda a su vez a una base de datos nacional, integrada en las oficinas centrales del Instituto.\n\nLa informaci\u00f3n ya concentrada en la base de datos de oficinas centrales, se procesaron por un sistema y aquellos casos que en el momento de la captura no quedaron codificados porque no se localizaron en el cat\u00e1logo al momento de la entrevista, pasaron a una codificaci\u00f3n electr\u00f3nica, es decir por medio de un sistema electr\u00f3nico automatizado se cotejaron los conceptos captados con los contenidos en los cat\u00e1logos para hacer un filtro que permitiera detectar aquellos casos que s\u00ed eran coincidentes y que por alg\u00fan motivo al momento de la entrevista no fue localizado, por este medio electr\u00f3nico quedaron codificados de manera automatizada los casos con los descritos en los cat\u00e1logos.\n\nPosterior al proceso de codificaci\u00f3n electr\u00f3nica, los casos que quedaron pendientes de codificar, se transfieren a una codificaci\u00f3n manual, en este proceso se agrupan por tipo de cat\u00e1logo para su revisi\u00f3n y an\u00e1lisis por personal de oficinas centrales, en donde se detectaron sin\u00f3nimos con conceptos que s\u00ed est\u00e9n contenidos en el cat\u00e1logo o bien ten\u00edan una escritura err\u00f3nea en el momento de su captura; a estos se les asign\u00f3 la clave correspondiente del concepto contenido en el cat\u00e1logo; por otro lado, los casos que se identificaron como nuevos, despu\u00e9s de la revisi\u00f3n, el an\u00e1lisis y la investigaci\u00f3n, incluso de consultas con personal de las oficinas estatales, se les asign\u00f3 una clave nueva y se dieron de alta en el cat\u00e1logo correspondiente para su codificaci\u00f3n.\n\nNORMALIZACI\u00d3N\nEn M\u00e9xico a lo largo de su territorio existen diversos regionalismos y las unidades de medida que se refieren a superficie y volumen no son la excepci\u00f3n. La informaci\u00f3n que es captada en las estad\u00edsticas agropecuarias y que corresponde a variables cuantitativas, que se refieren a extensiones de superficie o bien a cuantificar la capacidad o el volumen. En algunos casos los productores agropecuarios las expresan en medidas que no siempre son del sistema m\u00e9trico decimal (metros, hect\u00e1reas, litros, kilogramos, toneladas, etc.), seg\u00fan el lugar geogr\u00e1fico en que se sit\u00faen, proporcionan unidades regionales que acostumbran manejar en su comunidad, tales como almud, tarea, media, mecate, entre otras medidas.\n\nPara la publicaci\u00f3n de resultados es necesario homogeneizar las medidas al sistema m\u00e9trico decimal, a este proceso de homogeneizaci\u00f3n se le llama Normalizaci\u00f3n, en este proceso se revisan y analizan las unidades de medida diferentes al sistema m\u00e9trico decimal y se aplica una equivalencia para realizar una conversi\u00f3n a las medidas con las que ser\u00e1n publicadas (hect\u00e1reas, toneladas, litros, etc\u00e9tera).\nPrimero se realiza una normalizaci\u00f3n electr\u00f3nica que, mediante un proceso electr\u00f3nico automatizado, se realiza la conversi\u00f3n de las unidades de medida que son de equivalencia fija (metro cuadrado, yarda, acre, libra, gal\u00f3n, etc.), a unidades de medidas que se presentan en los resultados publicados: litro, metro o hect\u00e1rea, kilogramo o tonelada, seg\u00fan la variable de que se trate como la superficie sembrada, superficie cosechada o producci\u00f3n.\n\nPor otra parte, en la normalizaci\u00f3n manual se analizan e investigan todas las unidades captadas que no corresponden al sistema m\u00e9trico decimal y que no tienen una equivalencia establecida, dado que puede variar su valor, seg\u00fan la regi\u00f3n donde haya sido captada. A estos casos, una vez que se determina su equivalencia por medio de una exhaustiva investigaci\u00f3n y haber verificado su congruencia con otras variables, se convierte su valor a unidades de medida publicables, homogeneizando as\u00ed los valores para poder agregar la informaci\u00f3n y presentarla en los resultados de la Encuesta.\n\nVALIDACI\u00d3N AL INTERIOR DEL CUESTIONARIO\nLa validaci\u00f3n al interior del cuestionario garantiza la consistencia de la informaci\u00f3n al interior de este, verificando la congruencia entre variables relacionadas. Para ello, se cont\u00f3 con un significativo n\u00famero de validaciones l\u00f3gicas que fueron aplicadas a cada uno de los cuestionarios. Este proceso se realiz\u00f3 una vez liberados los procesos previos de codificaci\u00f3n y normalizaci\u00f3n. Por lo cual, la validaci\u00f3n al interior del cuestionario, y para cada uno de ellos, inici\u00f3 con la informaci\u00f3n normalizada y se ejecut\u00f3 hasta que ning\u00fan cuestionario present\u00f3 errores o discrepancias de acuerdo con los criterios establecidos. En la ENA 2019, se elaboraron 157 criterios de validaci\u00f3n. \n\nPara la validaci\u00f3n al interior de cuestionarios, se estableci\u00f3 que se utilizara el m\u00e9todo de 'vectores te\u00f3ricos', en el cual se definieron previamente funciones en donde a sus variables dependientes se les asignaron valores de acuerdo con las preguntas y respuestas de cada cap\u00edtulo del cuestionario. A partir de estos valores las funciones proporcionaron un conjunto de 'im\u00e1genes' que correspond\u00edan a todas las combinaciones posibles de respuestas a las preguntas objeto de estudio, cada imagen identific\u00f3 una y solo una combinaci\u00f3n. Posterior a ello, cada imagen fue sometida a una metodolog\u00eda de an\u00e1lisis y correcci\u00f3n para las inconsistencias que se pudieran presentar, de tal forma que los registros que no cumpl\u00edan con los criterios establecidos ser\u00edan en algunos casos corregidos autom\u00e1ticamente y en otros diagnosticados para su depuraci\u00f3n manual.\n\nVALIDACI\u00d3N ENTRE CUESTIONARIOS \nLa etapa del procesamiento de validaci\u00f3n entre cuestionarios tuvo como objetivo que la informaci\u00f3n fuera consistente de forma agrupada. Para ello, se realiz\u00f3 un an\u00e1lisis entre diferentes grupos definidos de acuerdo con la actividad principal o el tama\u00f1o de la unidad de producci\u00f3n, etc.; como, por ejemplo: unidades de producci\u00f3n de ma\u00edz o unidades de producci\u00f3n pecuaria con afinidad de alguna especie, con ello fue posible detectar registros que mostraran comportamiento diferente en ciertas variables con respecto al grupo al que pertenecen. Esto se realiz\u00f3 mediante la aplicaci\u00f3n de herramientas estad\u00edsticas para datos agrupados como el an\u00e1lisis multivariado y univariado.  Para el an\u00e1lisis univariado se definieron estad\u00edsticamente los intervalos entre los cuales los datos de estas variables podr\u00edan fluctuar sin salirse del comportamiento promedio de los dem\u00e1s. Los intervalos sirvieron para detectar todas aquellas unidades de producci\u00f3n que registraron datos at\u00edpicos al salirse de la fluctuaci\u00f3n acotada, es decir, todos aquellos datos cuya dimensi\u00f3n fue superior o inferior a lo que registra el comportamiento promedio predeterminado de los dem\u00e1s. Por otro lado, para el an\u00e1lisis multivariado, se definieron las variables que estuvieran correlacionadas y fueran dependientes entre s\u00ed; en funci\u00f3n de ello, se detectaron las unidades de producci\u00f3n con atipicidades en el comportamiento agrupado de dichas variables.\n\nLa validaci\u00f3n entre cuestionarios se llev\u00f3 a cabo al contar con todos los cuestionarios codificados y normalizados. Esta etapa se desarroll\u00f3 a la par de la validaci\u00f3n al interior de los cuestionarios, al tener toda la base normalizada, y se continu\u00f3 con ella hasta finalizar el procesamiento. En los casos que resultaron inconsistentes se elabor\u00f3 un reporte para analizar su depuraci\u00f3n autom\u00e1tica o manual en caso de ser necesario. \n\nDurante las etapas de validaci\u00f3n al interior y entre cuestionarios, se dispuso de un sistema de reconsulta, el cual permiti\u00f3 llevar a cabo un intercambio de informaci\u00f3n entre los \u00e1mbitos central y estatal, en relaci\u00f3n con los casos reportados como inconsistentes para que pudieran ser analizados estatalmente y si se consideraba necesario reconsultarlos en campo directamente con el informante, para ratificar los datos o aplicar ajustes a los mismos.\n  \nCOMPARACI\u00d3N CON FUENTES INTERNAS Y EXTERNAS\nCon el prop\u00f3sito de garantizar la calidad de la informaci\u00f3n captada por la ENA 2019, fue importante llevar a cabo una confronta de informaci\u00f3n con la generada por otras fuentes, tanto internas como de instituciones relacionadas con el Sector Agropecuario. Las fuentes de consulta empleadas fueron las siguientes:\n\nFUENTES INTERNAS: informaci\u00f3n del censo 2007 y Encuestas Agropecuarias 2012, 2014 y 2017.\n\nFUENTES EXTERNAS: informaci\u00f3n del SIAP-SADER, SEMARNAT, CONAGUA, RAN, etc\u00e9tera.\n\nLa confronta mencionada se realiz\u00f3 bajo dos niveles, nacional y estatal, con base en la prioridad a ciertas variables, tales como: superficie, cultivos, producci\u00f3n, rendimientos, inventarios de cabezas de ganado, etc\u00e9tera.\n\nPara lo anterior, fue necesario contar con los tabulados de diagn\u00f3stico o preliminares, que permitieran llevar a cabo el an\u00e1lisis correspondiente en cuanto a corroborar las cifras muestrales expandidas, as\u00ed como realizar reconsultas con los productores, con la finalidad de determinar si la informaci\u00f3n era correcta o bien se deb\u00edan hacer los ajustes pertinentes y, en \u00faltimo caso, realizar la justificaci\u00f3n correspondiente.\n\nFinalmente, esta actividad permiti\u00f3 detectar similitudes y\/o diferencias de los datos estad\u00edsticos expandidos, o bien, determinar si estas diferencias se deb\u00edan a aspectos de tipo conceptual u operativo.","method_notes":"La estructura organizacional del INEGI est\u00e1 orientada al desarrollo de la normatividad a nivel central y dele\u00adgar la ejecuci\u00f3n de los programas estad\u00edsticos en los \u00e1mbitos regionales y estatales.\n\nLa muestra para la ENA 2019 se obtuvo del universo de unidades de producci\u00f3n resultantes de la Actualizaci\u00f3n del Marco Censal Agropecuario 2016 y de la ENA 2017, el levantamiento de la informaci\u00f3n se realiz\u00f3 con una estructura operativa integrada por Entrevistadores (ENT) y Supervisores de Entrevistadores (SENT).\n\nLa planeaci\u00f3n constituy\u00f3 un proceso b\u00e1sico, ya que permiti\u00f3 calcular la plantilla de personal operativo y de control necesaria para el levantamiento de la informaci\u00f3n; as\u00ed como definir y distribuir equitativamente las cargas de trabajo mediante la conformaci\u00f3n de \u00e1reas geogr\u00e1ficas de responsabilidad, de esta manera se determinaron los recursos materiales necesarios y para efectos de establecer una adecuada organizaci\u00f3n del trabajo y optimizar el control del operativo de campo.\n\nLa planeaci\u00f3n general del operativo de campo se bas\u00f3 en el c\u00e1lculo de recursos humanos necesarios para satisfacer las necesidades de la Encuesta, la planeaci\u00f3n operativa se defini\u00f3 en funci\u00f3n del tama\u00f1o de la muestra y la dispersi\u00f3n de las localidades donde se ubicaba el domicilio de los productores, accesibilidad, tiempo promedio de identificaci\u00f3n, total de terrenos y conformaci\u00f3n de la Unidad de Producci\u00f3n; adem\u00e1s se consideran otras variables como el n\u00famero de d\u00edas del operativo de campo y el promedio de cuestionarios por d\u00eda que aplicar\u00eda el Entrevistador; con estos elementos se definieron las cargas y \u00e1reas de trabajo, lo que determin\u00f3 la cantidad de Entrevistadores.\n\nEn la primera fase de planeaci\u00f3n, se se\u00f1al\u00f3 el universo de localidades objeto de levantamiento y se describen los factores y criterios considerados en el sistema de planeaci\u00f3n para realizaci\u00f3n del c\u00e1lculo de la fracci\u00f3n de Entrevistador y Supervisor de Entrevistadores requerido por localidad.\n\nEn la segunda fase de planeaci\u00f3n se detallaron los criterios y lineamientos para la conformaci\u00f3n de las \u00c1reas de Entrevistadores y Supervisor de Entrevistadores que se describieron en los reportes generados por sistema para la asignaci\u00f3n de cargas de trabajo de estas figuras. \n\nAdicionalmente se realiz\u00f3 una sesi\u00f3n de reforzamiento en campo, con el prop\u00f3sito de retroalimentar al personal respecto a posibles inconsistencias. La sesi\u00f3n consisti\u00f3 en la aplicaci\u00f3n de la pregunta: \u201c\u00bfCuantos terrenos manejo en este municipio?\u201d, si el n\u00famero que manifestaba era igual al que se ten\u00eda registrado, se continuaba con la aplicaci\u00f3n del cuestionario; si no coincid\u00eda el numero solo se anotaba la cantidad de terrenos que el informante dec\u00eda poseer. \n\nPor \u00faltimo, se elaboraron reportes de avance, generados con informaci\u00f3n resguardada en el DCM y transferida al Sistema de Administraci\u00f3n de Control y Seguimiento de los Procesos Operativos (SACSPO) v\u00eda Web, con el prop\u00f3sito de mantener el control sobre el grado de avance de las actividades desarrolladas en cada \u00e1rea de responsabilidad en las entidades y de acuerdo a ello, trazar las medidas pertinentes en aquellos casos en que se consideraron necesarios.   \n\nLa estructura de organizaci\u00f3n de la ENA 2019 se defini\u00f3, en funci\u00f3n de las cargas de trabajo, de la forma siguiente:\n\nJefe de Control (JC)\nResponsable de planear el operativo, coordinar, asesorar, supervisar y apoyar las tareas que realiza el perso\u00adnal a su cargo, dar seguimiento y solucionar las situaciones de acuerdo con los lineamientos que se han establecido, con el fin de asegurar la planeaci\u00f3n, capacitaci\u00f3n, seguimiento del control del operativo, as\u00ed como, el requerimiento de recursos financieros y materiales. Adem\u00e1s, realiza la concertaci\u00f3n de apoyos, difusi\u00f3n del proyecto con autoridades municipales y l\u00edderes locales para su desarrollo; y, la contrataci\u00f3n del personal operativo participante de la encuesta. \n\nSoporte Inform\u00e1tico\nEs el encargado del administrador del sistema para la operaci\u00f3n de los dispositivos de c\u00f3mputo m\u00f3vil, se encarga de asesorar y apoyar a los ENT, para el env\u00edo de informaci\u00f3n del DCM a trav\u00e9s de la Web; tambi\u00e9n brinda asesor\u00eda al personal en el uso y manejo del dispositivo, previa solicitud del JC.\nPor \u00faltimo, se encarg\u00f3 de generar los reportes de seguimiento para las reuniones semanales o bien cuando le eran requeridos por el JC. \n\nInstructor Agropecuario (IA) \nSe encarg\u00f3 de impartir capacitaci\u00f3n al personal operativo como lo son: SENT, ENT, AI, Auxiliar Administrativo de zona (AA), tambi\u00e9n capacit\u00f3 al personal contratado para sustituir las vacantes por renuncias de personal operativo. El IA realiza actividades de supervisi\u00f3n del operativo de campo, es decir al SENT y al ENT; adem\u00e1s apoya al JC en las actividades que realiza en caso de que este se lo solicitara.  \n\nAnalista de Informaci\u00f3n (AI) \nDentro de las actividades realizadas fue revisar y analizar los reportes de an\u00e1lisis con posibles inconsistencias generados por los sistemas de Monitoreo y Validaci\u00f3n automatizada, mismas que hace del conocimiento al JC, en el caso de las inconsistencias de informaci\u00f3n a las que se les dio soluci\u00f3n tanto en campo como en gabinete, debe de registrarlas en el M\u00f3dulo de Reconsulta, hasta corroborar que al regresar contuvieran la informaci\u00f3n correcta, motivo por el cual la comunicaci\u00f3n con el Sistema de Reconsulta fue directa.\n\nSupervisor de Entrevistadores (SENT) \nResponsable de supervisar que los ENT realicen las actividades de captaci\u00f3n adecuadamente. Entrega el DCM cargado con el Sistema de Captaci\u00f3n de Informaci\u00f3n de la ENA 2019. Proporciona los materiales necesarios (control, apoyo, auxiliar y oficina) para el desempe\u00f1o de las actividades. Asigna la carga inicial. En conjunto con los ENT establece la programaci\u00f3n semanal de visitas a productores. Asesora y apoya en la soluci\u00f3n de la problem\u00e1tica. Supervisa la correcta captaci\u00f3n de la informaci\u00f3n de las unidades de producci\u00f3n (UP) seleccionadas. Revisa el avance del operativo con base en el an\u00e1lisis de los reportes de seguimiento. Verifica que los env\u00edos de informaci\u00f3n a trav\u00e9s de la Web se realicen de forma completa y oportuna.\n\nEntrevistador (ENT)\nEncargado de captar mediante una entrevista directa, la informaci\u00f3n de las unidades de observaci\u00f3n asignadas en su \u00e1rea de responsabilidad, con base en la planeaci\u00f3n y la estrategia estipulada en el manual del entrevistador para la generaci\u00f3n de informaci\u00f3n de la encuesta."},"analysis_info":{"response_rate":"La tasa de respuesta para los diferentes tipos de dominios como lo son: a nivel nacional (producto), estatal producto-entidad federativa, producto-entidad federativa-tama\u00f1o de unidad de producci\u00f3n por superficie de grandes productores; para productos pecuarios en el dominio de grandes, medianos y peque\u00f1os productores; el calcul\u00f3 se realiz\u00f3 de manera independiente para cada dominio, tomando un nivel de confianza de 95%, un error relativo de 9% y una Tasa de No Respuesta Esperada (TNR) del 30%, mediante el empleo de la expresi\u00f3n en el muestreo estratificado para estimar un total.\n\nPara el nivel producto-entidad federativa-tama\u00f1o de unidad de producci\u00f3n por superficie del dominio de peque\u00f1os y medianos productores tomando un nivel de confianza de 95%, un error relativo de 12%, una proporci\u00f3n de 50% y TNR del 15%, mediante el empleo de la expresi\u00f3n en el muestreo estratificado para estimar una proporci\u00f3n.","sampling_error_estimates":"A trav\u00e9s de los siguientes v\u00ednculos se pueden consultar los indicadores de calidad sobre precisi\u00f3n y confiabilidad estad\u00edstica aprobados por el Comit\u00e9 de Aseguramiento de la Calidad del INEGI.\n\n\n<b>Coeficiente de variaci\u00f3n, error est\u00e1ndar e intervalo de confianza<\/b>\n\n<u><a href=\"https:\/\/www.inegi.org.mx\/rnm\/index.php\/catalog\/607\/download\/23480\">ENA, 2019.<\/a><\/u>"}},"data_access":{"dataset_use":{"conf_dec":[{"txt":"Conforme  a  las  disposiciones  de  la  Ley  del  Sistema  Nacional de Informaci\u00f3n Estad\u00edstica y Geogr\u00e1fica en vigor:\n\nART\u00cdCULO 37.- \"Los datos que proporcionen para fines estad\u00edsticos los Informantes del Sistema a las Unidades en t\u00e9rminos de la presente Ley, ser\u00e1n estrictamente confidenciales y bajo ninguna circunstancia podr\u00e1n utilizarse para otro fin que no sea el estad\u00edstico.\nEl Instituto no deber\u00e1 proporcionar a persona alguna, los datos a que se refiere este art\u00edculo para fines fiscales, judiciales, administrativos o de cualquier otra \u00edndole.\"\n\nART\u00cdCULO 38.- \"Los datos e informes que los Informantes del Sistema proporcionen para fines estad\u00edsticos y que provengan de registros administrativos, ser\u00e1n manejados observando los principios de confidencialidad y reserva, por lo que no podr\u00e1n divulgarse en ning\u00fan caso en forma nominativa o individualizada, ni har\u00e1n prueba ante autoridad judicial o administrativa, incluyendo la fiscal, en juicio o fuera de \u00e9l.\nCuando se deba divulgar la informaci\u00f3n a que se refiere el p\u00e1rrafo anterior, \u00e9sta deber\u00e1 estar agregada de tal manera que no se pueda identificar a los Informantes del Sistema y, en general, a las personas f\u00edsicas o morales objeto de la informaci\u00f3n.\nEl Instituto expedir\u00e1 las normas que aseguren la correcta difusi\u00f3n y el acceso del p\u00fablico a la Informaci\u00f3n, con apego a lo dispuesto en este art\u00edculo\".\n\nART\u00cdCULO 45.- \"Los Informantes del Sistema estar\u00e1n obligados a proporcionar, con veracidad y oportunidad, los datos e informes que les soliciten las autoridades competentes para fines estad\u00edsticos, censales y geogr\u00e1ficos, y prestar\u00e1n apoyo a las mismas.\nLa participaci\u00f3n y colaboraci\u00f3n de los habitantes de la Rep\u00fablica en el levantamiento de los censos, ser\u00e1 obligatoria y gratuita en los t\u00e9rminos se\u00f1alados en el art\u00edculo 5o. de la Constituci\u00f3n Pol\u00edtica de los Estados Unidos Mexicanos.\nLos propietarios, poseedores o usufructuarios de predios ubicados en el territorio nacional, prestar\u00e1n apoyo en los trabajos de campo que realicen las autoridades para captar Informaci\u00f3n.\"\n\nART\u00cdCULO 47.- \"Los datos que proporcionen los Informantes del Sistema, ser\u00e1n confidenciales en t\u00e9rminos de esta Ley y de las reglas generales que conforme a ella dicte el Instituto.\nLa Informaci\u00f3n no queda sujeta a la Ley Federal de Transparencia y Acceso a la Informaci\u00f3n P\u00fablica Gubernamental, sino que se dar\u00e1 a conocer y se conservar\u00e1 en los t\u00e9rminos previstos en la presente Ley.\nSin perjuicio de lo se\u00f1alado en el p\u00e1rrafo anterior, el Instituto, respecto de la informaci\u00f3n correspondiente a su gesti\u00f3n administrativa, quedar\u00e1 sujeto a lo dispuesto en la Ley Federal de\nTransparencia y Acceso a la Informaci\u00f3n P\u00fablica Gubernamental.\"","required":"yes","form_no":"","uri":""}],"contact":[{"name":"INEGI","affiliation":"Organismo Aut\u00f3nomo del Gobierno Federal","email":"atencion.usuarios@inegi.org.mx","uri":"www.inegi.org.mx"}],"cit_req":"Fuente: INEGI. Encuesta Nacional Agropecuaria 2019.","conditions":"No hay acceso a los microdatos de manera p\u00fablica ni por convenio. Sin embargo, el INEGI proporciona varias formas de acceso a los microdatos, as\u00ed como el archivo descriptor que provee la informaci\u00f3n necesaria para el manejo de las bases de datos, mediante el siguiente v\u00ednculo:\n\nhttps:\/\/www.inegi.org.mx\/datos\/default.html#Microdatos","disclaimer":"AVISO PARA EL USUARIO\n\nAl utilizar la informaci\u00f3n del Instituto Nacional de Estad\u00edstica y Geograf\u00eda (INEGI), usted acepta expresamente los siguientes:\n\nT\u00c9RMINOS DE LIBRE USO DE LA INFORMACI\u00d3N DEL INEGI\n\n1. El usuario:\n\na) Puede hacer y distribuir copias de la informaci\u00f3n, sin alterar ni suprimir sus metadatos.\n\nb) Puede difundir y publicar la informaci\u00f3n.\n\nc) Puede adaptar y reordenar la informaci\u00f3n.\n\nd) Puede extraer total o parcialmente la informaci\u00f3n.\n\ne) Puede explotar comercialmente la informaci\u00f3n, utiliz\u00e1ndola como insumo para generar otros productos o servicios.\n\nf) Debe otorgar los cr\u00e9ditos correspondientes al INEGI como autor, y cuando t\u00e9cnicamente sea posible, mencionar la fuente de extracci\u00f3n de la informaci\u00f3n de la siguiente manera: \"Fuente: INEGI, nombre del producto de donde se extrae la informaci\u00f3n\" y en su caso fecha de actualizaci\u00f3n, ejemplo: \"Fuente: INEGI, ENA 2017\".\n\ng) No debe utilizar la informaci\u00f3n con objeto de enga\u00f1ar o confundir a la poblaci\u00f3n variando el sentido original de la misma y su veracidad.\n\nh) No debe aparentar que el uso que haga de la informaci\u00f3n, representa una postura oficial del INEGI o que el mismo est\u00e1 avalado, integrado, patrocinado o apoyado por la fuente de origen.\n\n2. El INEGI no ser\u00e1 responsable por la interpretaci\u00f3n y aplicaci\u00f3n que el usuario haga de los resultados obtenidos a trav\u00e9s del uso de la informaci\u00f3n; por lo que cualquier decisi\u00f3n basada en su interpretaci\u00f3n excluye al INEGI de responsabilidad alguna. As\u00ed mismo, el INEGI no ser\u00e1 responsable de las diferencias obtenidas por precisiones, redondeos o truncamientos num\u00e9ricos, as\u00ed como por cambios t\u00e9cnicos o tecnol\u00f3gicos que puedan incidir en tales resultados.\n\n3. La vigencia de estos T\u00e9rminos de Libre Uso es por tiempo indefinido siempre que no se contravengan las disposiciones anteriores.\n\n4. El uso no autorizado en contravenci\u00f3n de estos T\u00e9rminos de Libre Uso, podr\u00e1 ser sancionado de acuerdo con la legislaci\u00f3n vigente aplicable.\n\n5. Estos T\u00e9rminos de Libre Uso se rigen por la Ley del Sistema Nacional de Informaci\u00f3n Estad\u00edstica y Geogr\u00e1fica, as\u00ed como por la normatividad aplicable en la materia, en caso de existir controversia, el usuario est\u00e1 de acuerdo expresamente en someterse a la jurisdicci\u00f3n y competencia de los Tribunales Federales de la Ciudad de M\u00e9xico, Distrito Federal, renunciando al fuero que pudiera corresponderle por raz\u00f3n de domicilio presente, futuro o cualquier otra causa.\n\n6. El INEGI se reserva el derecho a modificar en cualquier momento los presentes T\u00e9rminos de Libre Uso."}}}}