المخرجات أو التصحيح على المستوى الكلي.. إعداد مجموعة من البيانات تتعلق بالمتغيرات المتوقعة منذ المسح المرجعي

المخرجات أو التصحيح على المستوى الكلي:

- مخرجات التصحيح على المستوى الجزئي هي مجموعة من البيانات المتسقة داخلياً والتي تكون فيها بيانات الشخص ترتبط منطقياً ببيانات شخص آخر في نفس الأسرة ولكن هذه العملية لا توفر المدى الكامل للضمانات المطلوبة لقبول البيانات باعتبارها أفضل ما في الإمكان.

يمكن لعدد من الشروط إحداث عدم اتساق في البيانات: على سبيل المثال ربما يتم وضع شرطاً خاطئاً في حاشية التصحيح نفسها، ربما يتم وضع نسب خاطئة في برنامج للتقديرات، ربما يقوم العدادون باستيفاء جدول مراقبة الاستلام بصورة خاطئة..إلخ.

لمعرفة أخطاء الاتساق هذه يكون من الضروري القيام بمراجعة متفحصة لبعض جداول المجاميع الرئيسية لفرز المجاميع الشاذة وتحديد مسببات القيم غير العادية.

هذه الجداول الرئيسية يمكن أن تكون مجموعة فرعية من تلك المستهدفة كمخرجات أو قد تكون جداول مصممة خصيصاً لهذا الغرض.

- في هذه العملية يقترح أسلوب العمل من الأسفل إلى الأعلى أي أن يتم فحص الجداول أولاً لمجموعة مختارة من مجالات العد ثم المستوى التالي الأعلى وهكذا وصولاً للمجموعة الأولى للجداول على المستوى الوطني.

هنالك سببان لهذا:
1- إن مجال العد الأول يكمل دورة المعالجة في وقت مبكر قبل أي مستوى جغرافي آخر.

وبالتالي فإن البدء عند هذا المستوى يعطي الإنذار المبكر لأي مشكلة لتمكين القيام بالتصحيحات قبل أن تكون هنالك حاجة لإعادة معالجة واسعة.

2- من السهل فحص عدة مئات من السجلات الورقية داخل مجال عد معين مقارنة بمحاولة حل المشكلة من خلال ملايين السجلات بالملف الوطني.

- من المراحل الهامة في هذه العملية هو تصميم الجداول التحليلية. أحد الأساليب لتناول هذا الأمر هو تحديد مجموعة من المتغيرات المتسقة مفاهيمياً مع تلك الموجودة في التعداد السابق (أو أي مسح رئيسي آخر).

وعليه يمكن تركيب مجموعة قيم مرجعية قبل البدء في عملية التعداد ومقارنتها بتلك المستخلصة من العد الحالي.

محتويات مجموعة القيم المرجعية تعتمد على مضمون العد وهذا بدوره يتم تحديده بواسطة كل دولة.

عموماً فإن أي تعداد ينبغي أن يتضمن متغيرات العمر والجنس وبالتالي فإن مقارنة الهرم العمري ونسبة الجنس لكل مجموعة أعمار 10 سنوات يمكن أن تكون عناصر أساسية لهذا التحليل.

- المكون الثاني للتحليل هو إعداد مجموعة من البيانات تتعلق بالمتغيرات المتوقعة منذ المسح المرجعي.

على سبيل المثال:
1- من المحتمل أنه خلال تلك الفترة (منذ عملية جمع البيانات الأخيرة) قد حدثت تحسينات في برامج الرعاية الصحية للأمومة وهذه بدورها أدت إلى زيادة معدلات البقاء وسط النساء. عليه يمكن ملاحظة انخفاض في معدل الجنس حول فترات إنجاب الأطفال.

2- إذا تضمن التحليل موضوع الإلمام بالقراءة والكتابة وكانت سياسة الدولة هو تشجيع الالتحاق بالدراسة فإنه يمكن التنبؤ بزيادة في نسبة السكان الملمين بالقراءة والكتابة.

- تكون هنالك ضرورة لتكوين رأي سليم حينما توضح الجداول التحليلية اختلافات كبيرة وغير متوقعة عن المرجعيات.

في حين أنه يمكن أن تكون الاختلافات بسبب مشكلة تتعلق بالجمع الحالي للبيانات إلا أنه يمكن أن تعزي إلى:

1- مشكلة في عملية تجميع البيانات التي أفرزت البيانات المرجعية، أو
2- تغيير اجتماعي حقيقي لم يتم رصده في السابق والذي تم الكشف عن صحته من خلال التجميع الحالي للبيانات.

- في الحالتين الأخيرتين يكون من الخطأ إحداث أي تعديل في مجموعة البيانات الحالية.

لكن من المهم توضيح تفاصيل التحقيقات لمستخدمي البيانات (عن طريق إعداد بيانات وصفية مناسبة) بحيث يمكنهم معالجة وتحليل البيانات بشكل سليم.

إذا أشارت التحليلات إلى أن هنالك مشكلة تتعلق بتجميع البيانات الحالي فإنها تصبح مسألة اتخاذ قرار علاوة على كيفية التعامل معها.

أحد المقترحات هو مراجعة نظام معالجة المدخلات لمنع استمرار المشكلة.

بعد تطبيق هذه التعديلات ومن أجل تفادي خلق مشاكل إضافية نجد أنه من الضروري إخضاعها للاختبار والقبول بشكل كامل.

المقترح الثاني هو اتخاذ قرار فيما يتعلق بالقيام بإعادة معالجة السجلات التي تمت معالجتها أم لا.

هذا القرار ينبغي توجيهه من خلال:
1- أهمية الخطأ.
2- عدد الاستبانات التي تمت معالجتها أصلاً.
3- الفترة الزمنية لإعادة المعالجة.
4- تأثير مثل هذا القرار على المراحل التالية الأخرى للتعداد (مثل التبويب والنشر).
5- تكلفة ونفقات ذلك القرار.