Relevancia

Evaluación cualitativa del valor aportado por datos. El valor depende del grado en el cual los datos sirven para los propósitos esperados de los usuarios. Esto a su vez, depende de los tópicos requeridos y el uso de conceptos apropiados.

Requiere identificar los grupos de usuarios y sus necesidades.

La relevancia se puede evaluar indirectamente determinando si existen procesos en marcha para determinar los puntos de vistas de los usuarios y los usos que ellos hacen de los datos.

Exactitud

Grado en que los datos estiman correctamente o describen las cantidades o características que se diseñó que midan. Se refiere a la cercanía entre los valores provistos y los verdaderos valores (desconocidos). La exactitud tiene muchos atributos y en términos prácticos no hay una única medida agregada o global de ella. Por necesidad estos atributos son medidos o descritos en términos del error o el potencial significado del error, introducido a través de las principales fuentes de error individuales.

En caso de una estimación basada en encuestas sobre muestras, las principales fuentes de error son: cobertura, muestreo, no respuesta, respuesta, procesamiento, y problemas en la diseminación.

Un aspecto de la exactitud es la cercanía de los valores inicialmente entregados con los valores subsecuentes de las estimaciones. Es útil revisar lo siguiente: 1) reemplazo de la fuente preliminar de datos con datos posteriores 2) reemplazo de las proyecciones basadas en juicios con datos de fuentes 3) cambios en las definiciones o procedimientos de estimación 4) actualización del año base para estimaciones a precio constante.

Credibilidad

Confianza que los usuarios tienen en los datos basada en la imagen del productor de datos y que se construye a través del tiempo. Un aspecto importante es la confianza en la objetividad del dato. El dato es percibido como un producto producido profesionalmente de acuerdo con estándares estadísticos apropiados, y con políticas y prácticas transparentes. Por ejemplo, el dato no es manipulado, ni se entrega en un momento que responde a presión política.

La credibilidad está determinada en parte por la integridad del proceso de producción.

El Principio 2 de los Principios de Estadísticas Oficiales de las Naciones Unidas (1994) dice: " para mantener la confianza en las estadísticas oficiales, las agencias estadísticas necesitan decidir siguiendo consideraciones estrictamente profesionales, incluyendo prinicipios científicos y éticos, respecto de los métodos y procedimientos de recolección, procesamiento, conservación, y presentación de datos estadísticos..

Oportunidad y

Puntualidad

Oportunidad: Refleja el tiempo transcurrido entre su disponibilidad y el evento o fenómeno que describe, pero considerado en el contexto del periodo de tiempo que permite que la información sea de valor.

Puntualidad: Implica la existencia de un calendario de publicación y refleja el grado en que el dato se entrega de acuerdo a este calendari. Un calendario de publicación puede comprender un conjunto de fechas de entrega de datos o un compromiso de entregarlos dentro de un periodo definido de tiempo desde su entrada.

Fecha de entrega se refiere a la fecha en que el dato está disponible públicamente por primera vez a través de cualquiera medio, por ejemplo, sitio web.

Accesibilidad

Grado de facilidad para localizar el dato y acceder al mismo. Debido a que existen diferentes usuarios, se necesitan múltiples formatos de diseminación y presentación selectiva de metadatos. La accesibilidad incluye la adecuación de la forma en que los datos están disponibles, el medio de diseminación, y la disponibilidad de metadatos y servicios de apoyo a los usuarios. También incluye que sea económico para los usuarios acceder a los datos, en relación al valor que tienen para ellos y si el usuario tiene una oportunidad razonable de saber que los datos están disponible y cómo acceder a ellos.

Interpretabilidad

Facilidad con la cual el usuario puede entender, usar apropiadamente y analizar el dato. La adecuación de las definiciones de conceptos, población blanco, variables y terminología subyacentes al dato y la información que describe las limitaciones del dato (si es el caso), determinan en gran medida el grado de interpretabilidad.

La existencia de una variedad de usuarios obliga a considerar la presentación de los metadatos en capas de detalle progresivo.

Las definiciones y procedimientos de los metadatos ayudan a la interpretabilidad. Por lo tanto la coherencia de los metadatos es un aspecto de la interpretabilidad.

Coherencia

Grado en que los datos están conectados en forma lógica y mutuamente consistente. Implica que un mismo término no debería ser usado sin explicación para conceptos diferentes o ítems de datos, que diferentes términos no deben ser usados sin explicación para un mismo concepto o ítem de dato, y que las variaciones en la metodología que pueden afectar los valores de datos, no deben ser hechas sin explicación. En su sentido más amplio implica que el dato es al menos "reconciliable". Por ejemplo, si dos series de datos que cubren un mimo fenómeno difieren, las diferencias en el tiempo del registro, valoración, y cobertura deberían ser identificadas de modo que las dos series se puedan reconciliar. La coherencia tiene cuatro subdimensiones: intra set de datos, entre set de datos, a lo largo del tiempo, y entre países.

Costo eficiencia

El costo eficiencia de producir un producto es una medida de los costos y de la carga de proveedor relacionada con el output.