Manual sobre las metodologías para la recolección de datos a

II.12 ANÁLISIS DE DATOS E INFORMES 303
12.2.11 ❚ Tamaño mínimo de la muestra de las celdas
Los datos presentados deben revisarse para comprobar no sólo sus resultados sino también
la fiabilidad que ofrecen.
Tamaño de las muestras demasiado pequeño
Conforme se desagrega la información, la población de muestra aplicable suele ser significativamente
pequeña. Esta situación surge, generalmente, en el caso de la desagregación de
los datos en múltiples variables, por ejemplo, edad, sexo y región. Por ejemplo, a partir de
una población de muestra, el número de niñas de 7 años que están trabajando y no asisten
a la escuela puede ser tan pequeño como para poner en duda la fiabilidad de los datos con
fines estimativos. Así pues, la información desagregada que se traduzca en muestras excesivamente
pequeñas debe volver a evaluarse en términos de fiabilidad.
Advertencias de fi abilidad de acuerdo con los estándares
Aunque estas observaciones puedan incluirse en el informe, deben interpretarse con cautela.
En primer lugar, se requiere un tamaño mínimo estándar de la muestra que especifique
cuándo debe aplicarse una advertencia de fiabilidad. Dicho tamaño puede establecerse por el
propio país o por estándares tales como los aplicados por la OIT/SIMPOC, que recomiendan
un mínimo de 25 observaciones para que una estimación pueda considerarse fiable hasta
cierto punto. Cuando el número de muestras de celdas desagregadas es reducido, aumenta
la posibilidad de identificar hogares individuales.
12.2.12 ❚ Análisis de género
Tal como se indica en el capítulo 1, el análisis de género pretende entender mejor:
las actividades económicas y no económicas de los niños y las niñas de 5 años en adelante;
su participación en tareas domésticas;
las diferencias entre las situaciones de los niños y las niñas, respectivamente; y
las diferencias entre sus respectivas necesidades, opciones, oportunidades y estrategias
para hacer frente a diversas situaciones.
La adquisición de esta información requiere que el análisis de los datos incorpore
un componente perfectamente integrado de la perspectiva del género. Dicha perspectiva
puede proporcionar información importante sobre el género en relación con los resultados
de los datos e información sobre cómo se adquirieron dichos resultados y sus motivos subyacentes.
Un análisis del género de alta calidad requiere que los responsables del análisis de
datos tengan un amplio conocimiento sobre las cuestiones de género en el contexto del
trabajo infantil.