PyECH: un proyecto que facilita el uso y análisis de la Encuesta Continua de Hogares

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Como destacan los responsables del área, la ECH constituye la fuente principal de información socioeconómica en Uruguay. En ese sentido, su alcance se extiende desde el nivel educativo de las personas hasta la calidad de la vivienda que habitan. Dado que engloba entre 400 y 500 variables, y recoge más de 120.000 registros, “trabajar con la ECH del INE no es un asunto trivial”.

Por ejemplo, “los microdatos de las encuestas históricamente se presentaron en formatos propietarios”, y aun si se cuenta con el software para su procesamiento, emergen algunas limitantes que “hacen poco fluido su uso”. A su vez, al tratarse de una encuesta es necesario utilizar ponderadores para obtener las estimaciones, y los nombres de las variables cambian con los años, lo que dificulta a veces su identificación correcta.

Teniendo en cuenta todo lo anterior, el objetivo del proyecto es facilitar el procesamiento de toda esta información. Concretamente, PyECH es un procesador de la ECH escrito en Python que “pretende hacer tres o cuatro cosas muy bien: (i) descargar y descomprimir archivos de encuestas; (ii) leer los datos de la encuesta correspondiente; (iii) obtener el diccionario de variables y procesarlo; y (iv) calcular agregados y cruzar variables”. Además, como el proyecto utiliza un lenguaje de código abierto, las licencias de software se vuelven innecesarias.

En palabras de Rafael Xavier, gerente a cargo del área: “Con este proyecto estamos dando un primer paso en la contribución al espacio open source. Dado que la mayoría de lo que hacemos en Data Analytics de CPA Ferrere gira en torno a herramientas de código libre, este paso nos es natural”.

Xavier también es responsable de Econuy, un proyecto que tiene por objetivo facilitar el acceso a las estadísticas de la economía uruguaya. Es una herramienta potente que permite sortear un sinfín de problemas que surgen al bucear en las distintas fuentes de información. Es, en definitiva, un bien público que contribuye a mejorar la calidad del debate, facilitando el acceso y el manejo de estadísticas para un público amplio. Este suplemento usa y recomienda.¹

Para profundizar sobre el proyecto: https://cpa-analytics.github.io/pyech/”