• http://dx.doi.org/10.18235/0002023

Banco Interamericano de Desarrollo (2023). Paquete de Replicación para: SPOON: Programa continuo para mejorar la nutrición: Resultados de la encuesta de línea base en Baja Verapaz, Guatemala. Datos Abiertos del BID. https://doi.org/10.60966/p7wx1c1d

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¿Qué es este conjunto de datos?

El conjunto de datos SPOON centrado en las encuestas de línea base en Baja Verapaz, Guatemala agrupa los recursos de línea base de una intervención de nutrición dirigida a niños y a sus cuidadores en Guatemala. Integra los módulos de encuesta de hogar, cuidador y observaciones, los archivos de asignación aleatoria del tratamiento y los indicadores antropométricos (por ejemplo, las variantes _zbmi, _zlen y HFA de 2–3 DE).

¿Qué preguntas pueden responder los investigadores con estos conjuntos de datos?

• ¿La consejería nutricional y los demás componentes del programa mejoran el crecimiento infantil (longitud/talla para la edad, IMC para la edad) y las prácticas de cuidado?
• ¿Qué conductas del cuidador (prácticas de alimentación, conocimientos, preparación de los alimentos) actúan como mediadoras de los efectos sobre los resultados antropométricos?
• ¿De qué modo las características del hogar (activos, shocks, composición) y los rasgos del cuidador (por ejemplo, grit, autoestima de Rosenberg, poder de decisión) condicionan la eficacia del programa?

¿Qué archivos y módulos se incluyen?

• Módulos de encuesta: caregiver_all_el/, household_el/, observations_el/, knowledge_el/, practice_el/
• Antropometría: hfa_2sd/, hfa_3sd/, bmi_2sd/, _zlen/, _zbmi/
• Recursos de asignación y análisis: 3-treatment_status/, new_household_assignments/, 7-analysis_merge/, 2-baseline_prep/
• Documentación y tablas: tables3-5/, tablesS4-S11/, tableS4/, archivos del instrumento (por ejemplo, 20180823_Instrumento SPOON Guatemala)
• dataset_metadata.csv, que resume la totalidad de los recursos

¿Qué contienen los archivos antropométricos?

Indicadores estandarizados según el modelo de la OMS: - Longitud/talla para la edad (riesgo de retraso del crecimiento): hfa_2sd/, hfa_3sd/, _zlen/ - IMC para la edad (riesgo de delgadez o sobrenutrición): bmi_2sd/, _zbmi/ Por lo común se entregan como puntuaciones z y como umbrales binarios (±2DE o ±3DE), apropiados para estimaciones de regresión o de prevalencia.

¿Qué variables de cuidador y de hogar están disponibles?

• Cuidador: datos demográficos, educación, índices psicosociales (grit, autoestima de Rosenberg), toma de decisiones, uso del tiempo, conocimientos y prácticas.
• Hogar: composición, activos, shocks, seguridad alimentaria, WASH y marcadores socioeconómicos.
• Observaciones: condiciones de la vivienda y del entorno consignadas por el encuestador para corroborar los autorreportes.

¿Cómo se define el tratamiento en los conjuntos de datos SPOON?

El estado de tratamiento —aleatorizado o por conglomerados— figura en 3-treatment_status/ y en new_household_assignments/, lo que habilita análisis de intención de tratar y de tratamiento sobre los tratados. Los recursos de 7-analysis_merge/ facilitan reproducir las uniones analíticas empleadas en las tablas (tables3-5/, tablesS4-S11/).

¿Cómo combino los conjuntos de datos?

Tome los archivos de asignación como punto de partida y luego una los indicadores de hogar, cuidador y observaciones con los antropométricos a través de los identificadores compartidos que documentan los diccionarios de recursos o los scripts de combinación (por ejemplo, 7-analysis_merge/). Verifique siempre el nombre y el tipo de las claves antes de unir.

¿Cuáles son los análisis estándar que se realizan con los conjuntos de datos SPOON?

• Modelos ITT / DiD basados en la asignación de tratamiento de línea base y en los resultados infantiles (por ejemplo, _zlen, _zbmi, hfa_*).
• Mediación a través de los conocimientos y prácticas del cuidador y de las características del hogar (WASH, seguridad alimentaria).
• Heterogeneidad según la edad y el sexo del niño, la educación del cuidador y los marcadores de pobreza del hogar.
• Robustez con umbrales de DE alternativos (2DE frente a 3DE) y distintos niveles de conglomeración.

¿Qué debo saber sobre los tiempos y los instrumentos?

Los archivos del instrumento (por ejemplo, 20180823_Instrumento SPOON Guatemala) detallan los módulos y el recorrido de las preguntas. Recurra a ellos para hacer coincidir los tiempos de la encuesta con la antropometría y para descifrar los patrones de salto, los índices construidos y las puntuaciones compuestas.

¿Cuáles son las limitaciones del conjunto de datos?

• Foco en la línea base: a falta de rondas posteriores, las afirmaciones causales se apoyan en la asignación aleatoria y en los contrastes transversales; revise la documentación para constatar si hay seguimiento disponible.
• Error de medición: la antropometría exige un control de calidad minucioso; vuelva a examinar los valores atípicos señalados con los umbrales de 2–3 DE.
• Especificidad del contexto: los resultados se aplican sobre todo a las comunidades y los entornos representados en la muestra de Guatemala.

¿Qué formatos se proporcionan?

Fundamentalmente tablas en CSV, acompañadas de documentación (instrumentos, directorios de código y de tablas) y de un CSV de metadatos del conjunto de datos que cataloga los recursos, los formatos, los tamaños y las URL de acceso.

¿Cómo se relacionan con otros recursos de SPOON?

Estos conjuntos de datos spoon de línea base se corresponden con las publicaciones y los informes técnicos del programa SPOON. Empareje los archivos de asignación con la antropometría y los módulos de encuesta para reproducir las tablas resumen (por ejemplo, tables3-5/, tablesS4-S11/).

¿Algún consejo para flujos de trabajo reproducibles?

• Empiece por dataset_metadata.csv para inventariar los recursos.
• Homologue las claves de identificación y conserve una única fuente de verdad para las combinaciones (por ejemplo, los scripts de 7-analysis_merge/).
• Deje registro de la limpieza de datos (reglas de winsorización y de valores atípicos) para _zbmi, _zlen, hfa_*.
• Preregistre las especificaciones del modelo (resultados, covariables, conglomerados) para que el análisis pueda auditarse.