Estadistica 68 190 191 by IASI Estadística

ESTADÍSTICA

EDITORES ASOCIADOS / ASSOCIATE EDITORS M. AGUILERA CEPAL, CHILE

E. DAGUM Consultor/Consultant, USA

L. MELO VELANDIA Banco de la República, COLOMBIA

R. ASSUNÇÃO Univ. Fed. Minas Gerais, BRASIL

M. DALTON INDEC, ARGENTINA

P. MORETTIN Univ. de São Pablo, BRASIL

A. BIANCO

E. de ALBA

F. NIETO SANCHEZ

Univ. Nac. Buenos Aires, ARGENTINA INEGI, MÉXICO

Univ. Nac. Colombia, COLOMBIA

L. BECCARIA Univ. Gral. Sarmiento, ARGENTINA

L. ESCOBAR Louisiana State Univ., USA

M. SALIBIAN BARRERA Univ. British Columbia, CANADÁ

M. BLACONA Univ. Nac. Rosario, ARGENTINA

W. GONZALEZ MANTEIGA

E. SENRA DIAZ

Univ. Santiago de Compostela, ESPAÑA Univ. de Alcalá, ESPAÑA

O. BUSTOS

V. GUERRERO GUZMAN

Univ. Nac. Córdoba, ARGENTINA

ITAM, MÉXICO

G. M. CORDEIRO Univ. Fed. Pernanbuco, BRASIL A. CUEVAS

M. I. LEAL DE CARVALHO GOMES L. TRUJILLO OYOLA

Univ. Autónoma de Madrid, ESPAÑA

Consultor/Consultant, MALTA

* Enlace con/Liaison with SJIAOS

Univ. de Lisboa, PORTUGAL A. MACDONALD*

F. TIBALDI Scientific Institute of Public Health, BELGIUM Univ. Nac. Colombia, COLOMBIA P. VERDE University of Düsseldorf, GERMANY

ESTADÍSTICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 5-6 © Instituto Interamericano de Estadística

NOTA DE LA OFICINA EDITORIAL En este volumen, continuando con lo iniciado en el volumen anterior, se incluyen dos artículos que fueron presentados en el 60° Congreso Mundial de Estadística, realizado en Río de Janeiro, Brasil del 26 al 31 de julio de 2015. “A Challenging Future: National Statistical Offices in Latin America” – Mario Palma y Victoria Bonilla, formó parte de la Sesión de trabajos invitados IPS088 “Desafíos para el Desarrollo de la Estadística en Países de América Latina”, organizada por Pedro A. Morettin - ex Presidente del IASI y actual miembro del Consejo Consultivo del Instituto. El artículo “Uso y abuso de la estadística oficial en América Latina” - Victor Becker, fue expuesto en la Sesión sobre tópicos especiales STS048 - "Salvaguarda de la integridad de las estadísticas y de la independencia de los estadísticos: Producción de estadísticas de acuerdo con consideraciones estrictamente profesionales”, organizada por Juan Carlos Abril, en ese momento Presidente del IASI y actual miembro del Consejo Consultivo del Instituto. Continuando también con la modalidad del volumen n° 67, a fin de facilitar su mayor divulgación, ambos artículos se publican tanto en inglés como en español. Como resultado de las conversaciones iniciadas en Río de Janeiro con los editores de la Revista Estadística de la Asociación Internacional para la Estadística Oficial (International Association for Official Statistics-IAOS), el 1 de agosto de 2016 se firmó el Memorandum de Entendimiento para la colaboración entre la revista ESTADÍSTICA del IASI y el Statistical Journal del IAOS. De acuerdo con los términos del Memorandum, se incluyó en SJIAOS vol.32, n°4, pp.757 – 762, 2016, la versión en inglés del artículo “Las estadísticas como instrumento para sociedades democráticas, prósperas y transparentes” de Carlo Malaguerra y Alphonse MacDonald, que fuera publicado en el vol. 67 n°188 y 189 de ESTADÍSTICA. En esta oportunidad hemos seleccionado, para difundir en el ámbito de los lectores de nuestra revista, el artículo “The System of social statistical datasets of Statistics Netherlands: An integral approach to the production of register-based social

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statistics” - Bart F.M. Bakkera,b, Johan van Rooijena and Leo van Toora publicado en Statistical Journal of the IAOS 30 (2014) 411–424. Se trata de un tema particularmente actual en la víspera de los censos de población 2020. El volumen contiene otro artículo, “Dos imposibilidades matemáticas en la Biblia” – Eder Arrieta Urzola, que ha sido invitado en razón del interés que puede tener para nuestros lectores una investigación de un modelo matemático destinado a relacionar hechos relevantes en la historia religiosa.

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EDITORIAL OFFICE NOTE In this volume, continuing with that initiated in the previous volume, two papers that were presented at the 60th World Statistics Congress, held in Rio de Janeiro, Brazil, from 26 to 31 July 2015, are included. "A Challenging Future: National Statistical Offices in Latin America" – Mario Palma and Victoria Bonilla, was a part of the IPS088 Invited Paper Session"Challenges for the Development of Statistics in Latin American Countries", organized by Pedro A. Morettin - Former President of IASI and currently a member of the Institute’s Advisory Board. The paper "Use and abuse of official statistics in Latin America" - Victor Becker, was presented at the Special Topics Session STS048 - "Safeguarding the integrity of statistics and the independence of statisticians: Producing statistics according to strictly professional considerations", organized by Juan Carlos Abril, at that time President of IASI and currently a member of the Institute’s Advisory Council. Continuing also with the modality of volume n° 67, in order to facilitate their greater dissemination, both articles are published in both english and spanish. As a result of the talks initiated in Rio de Janeiro with the editors of the Statistical Journal of the International Association for Official Statistics (IAOS), the Memorandum of Understanding for collaboration between the journal ESTADÍSTICA of IASI and the Statistical Journal of IAOS was signed on august 1, 2016. In accordance with the terms of the Memorandum, it was included in SJIAOS vol. 32, n° 4, pp. 757 – 762, 2016, the english version of the paper "Statistics as an instrument for democratic, prosperous and transparent societies" by Carlo Malaguerra and Alphonse MacDonald, already published in vol. 67 n° 188 and 189 of ESTADÍSTICA. In this opportunity we have selected, to disseminate in the field of the readers of our journal, the paper "The System of social statistical datasets of Statistics Netherlands: An integral approach to the production of register-based social statistics" - Bart F.M. Bakkera,b, Johan van Rooijena and Leo van Toora, published in the Statistical

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Journal of IAOS 30 (2014) 411â&#x20AC;&#x201C;424. This is a particularly topical issue on the eve of the 2020 population censuses. The volume contains another article, "Two mathematical impossibilities in the Bible" - Eder Arrieta Urzola, who has been invited because of the interest that can have for our readers an investigation of a mathematical model destined to relate relevant facts in religious history.

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A CHALLENGING FUTURE: NATIONAL STATISTICAL

OFFICES IN LATIN AMERICA MARIO PALMA National Institute of Statistics and Geography of Mexico (INEGI), Mexico City, Mexico mpalma@inegi.org.mx VICTORIA BONILLA National Institute of Statistics and Geography of Mexico (INEGI), Mexico City, Mexico victoria.bonilla@inegi.org.mx

ABSTRACT National Statistical Offices (NSOs) face today ever-increasing demands to provide society with more quality, timely and internationally comparable statistical information, whose production –due to the highly sensitive subjects it may cover– is also expected to be transparent and free of political interference. However, it is not an easy task to respond to these demands, as the nature of much of the phenomena which NSOs seek to address and the environment in which they perform their job poses significant –methodological, technical, budgetary and even political– challenges. This paper analyses some of the main challenges that Latin-American NSOs currently face. While some of them are common to statistical agencies worldwide (e.g. development of new statistical tools, improvement of sampling techniques, use of Big Data), others -although not necessarily exclusive- tend to be distinctive to the region and, in a sense, reflect the status of this field in Latin America (e.g. overall enhancement of the independence and credibility of NSOs, capacity building, coordination with stakeholders, budgetary constraints, etc.). In particular, the paper highlights the need for Latin-American NSOs to become relevant for decision-makers, and especially for the people involved in public-policymaking processes. In practical terms, this means that NSOs have to be able to provide statistics with value for their users, as this will translate in credibility for the NSOs This paper was presented during the 60th World Statistics Congress of the International Statistical Institute, ISI2015, which took place in Rio de Janeiro, Brazil from 26-31 July 2015. This work has been done under the responsibility of the authors. The opinions expressed and arguments employed herein are solely those of the authors and do not necessarily reflect the official views of INEGI

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and support for the development of their activities. The paper draws from the experience of the Mexican National Institute of Statistics and Geography (INEGI) in its endeavour to respond to the pressures imposed by the demanding and changing environment of official statistics. Its experience allows to reflect on the challenges faced by other Latin American countries also striving to enhance the role of their NSOs and their production of statistical information. Keywords Statistics; challenges; statistical agencies; Mexico. RESUMEN Las Oficinas Nacionales de Estadística (ONEs) enfrentan en la actualidad crecientes demandas para proveer a la sociedad de mayor información estadística oportuna, de calidad y comparable a nivel internacional, que además -debido a los temas altamente sensibles que puede abarcar– se caracterice por su transparecia y ausencia de interferencias políticas. No obstante, responder a estas demandas no es una tarea fácil, pues la naturaleza de gran parte de los fenómenos que las ONEs buscan medir y el entorno en que éstas desarrollan su trabajo impone importantes retos metodológicos, técnicos, presupuestales e incluso políticos. Este artículo analiza los principales retos que las ONEs de América Latina enfrentan actualmente. Si bien algunos de estos son comunes a todas las agencias de estadística a nivel mundial (por ejemplo, desarrollo de nuevas herramientas estadísticas, mejora de las técnicas de muestreo, uso de Big Data, etc.) otros –aunque no necesariamente exclusivos– tienden a ser distintivos de la región y, en cierto sentido, reflejan el estado de este campo en América Latina (por ejemplo, fortalecimiento de la independencia y credibilidad de las ONEs, generación de capacidad institucional, coordinación con otros actores, limitaciones presupuestales, etc.). En particular, el artículo destaca la necesidad de las ONEs de América Latina de convertirse en un elemento relevante para los tomadores de decisiones, y especialmente para la gente involucrada en el proceso de desarrollo de políticas públicas. En términos prácticos, esto significa que las ONEs tienen que ser capaces de proveer información estadística con valor para sus usuarios, pues esto se traduce en credibilidad y, por lo tanto, en apoyo para el desarrollo de sus actividades. El artículo examina el esfuerzo realizado por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía de México (INEGI) para responder a las presiones impuestas por el cambiante y demandante entorno de las estadísticas oficiales. Esta experiencia permite reflexionar sobre los retos que enfrentan también otros países de América Latina para fortalecer el papel de sus ONEs, así como su producción de información estadística.

PALMA et al.: A challenging future: National Statistical Offices in Latin America

Palabras clave Estadísticas; retos; agencias de estadística; México. 1. Introduction National Statistical Offices (NSOs) main remit is to produce relevant and quality statistical data which enable people to better understand the myriad social and economic phenomena of their countries, and –most importantly– serve public and private decision-makers in the shaping of their policies. The production of information with high quality standards translates directly into credibility and the use of official statistics consequently increases the relevance of NSOs. Therefore, quality and usability of the data provided by NSOs are crucial for the standing of these agencies in society in general, which in itself is an invaluable instrument in the public budgetary processes of their countries, as the ultimate relevance of a public entity is reflected in the budget it gets every year. Considering that only with enough resources a NSO would be able to undertake new projects that may require expensive technology, the cost of field work, and the recruitment of talented people, it is imperative for NSOs to establish themselves as relevant agencies in their countries. However, to achieve this is not an easy task, as NSOs face several pressures and challenges in the performance of their job. This article does not look into the external political threats which may affect the independence of NSOs as they require a more extensive treatment of their own. 2. Unrelenting demands, complex conditions and transformative developments affecting official statistics All over the world, NSOs have made important advancements in the provision of official statistics to society. Just to cite an example, via the survey sampling model (today a well-established scientific method) NSOs have been able to produce with confidence statistical data in a varied array of subjects (ranging, for example, from agriculture and the environment to crime and public security), to compare them with other sources of information (such as administrative records) and to integrate time series. Moreover, the use of official statistics in private and public-policy decision matters has also progressively increased. Notwithstanding these advancements, NSOs face today huge demands to produce more and better statistical information, while working in an environment of

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constrained resources. They are also challenged with the task of being able to respond to emerging needs of statistics worldwide (i.e., the Post-2015 Development Agenda) and integrate external sources of information (such as Big Data) into their production of official statistics. Without the aim of being exhaustive, some of these challenges are explained below. 2.1 The continuous pressure of “Fitness for use” In recent years, there has been an increased demand by users for more focused (small area) statistics, as well as for data which allow to respond to analytic rather than descriptive purposes, and be integrated with other information sources in order to present comprehensive and coherent statistical pictures of phenomena (Holt, 2007). At the international level, globalization and the increasing intertwining of societies have also heightened the need for statistics to be comparable across countries, and to address –besides regularly measured phenomena– new and/or more complex subjects, such as global value chains, governance, rule of law, etc. For statistical data to be considered relevant and useful, they must meet the information needs of their public and private sector users, and specially be produced with opportunity. Official statistics are often viewed as too costly and not timely particularly by government officials, who –according to their political timetables– consider that it takes statisticians too much time to provide information to address public policy questions. Hence, NSOs are challenged to respond to these pressures and provide timelier, higher quality and more comprehensive and disaggregated statistics, as well as to work in partnership with users in order to effectively provide them with statistical information fitted to their necessities (Habermann, 2014). 2.2 Methodological and financial constraints While the demands for more and better statistics are rising, some aspects of the environment in which NSOs perform their work are however continuously becoming more complex. To give a few examples: response rates are falling; to carry out surveys and population censuses is now increasingly problematic, as each time there is less public acceptance to respond to questionnaires. Moreover, people are currently more mobile (both nationally and internationally), and hence the relation between the individual speaker and a single space of residence is becoming more tenuous. This population’s geographic mobility has important implications on the use of the sampling method and thus to the representativeness of many statistical

PALMA et al.: A challenging future: National Statistical Offices in Latin America

products, as households are usually employed as the main way of sampling people (Holt, 2007). On the whole, these changes make more difficult and costly for NSOs to compile quality statistics. In addition, budgets allocated to the production of official statistics are constantly under severe attack, shrinking in many countries. As in order to be able to undertake ambitious statistical projects, NSOs need to have the necessary technical capacity and recruit expert staff, the procurement of sufficient financial resources is crucial to assure the development of their activities. Besides, let us not forget that budget procurement implies competition for resources among different institutions, and thus requires NSOs to have the capacity and ability to compete for them. 2.3 Emerging needs for statistical information At the international level, NSOs will face soon the challenge of providing data to monitor the progress of the goals of the United Nations’ Post-2015 Development Agenda. NSOs will have to collect statistical information on a more complex and multidimensional array of subjects, such as social capital, inclusive growth, sustainable development, climate change, gender equality, etc. Acknowledging that the current traditional sources of official statistics are not sufficient to produce all the data to track the progress of the Post-2015 Development Agenda, the United Nations has called for a “Data Revolution”, i.e. for a series of sound, sustained, and transformative actions in the production and dissemination of statistics that will allow to respond to the information demands of the development agenda (ECOSOC, 2014a). In practical terms, among many other aspects, the “Data Revolution” implies the development in each country of the statistical capacity to enable national statistical systems (NSSs) to move from statistics older than 2 years to near real time data, from printed information to open (easily accessible) data; from only governmental sources of information to multiple sources, and from traditional sampling statistical products to the use of Big Data (Suryamin, 2014). 2.4 Integration of external sources of information Regarding the last element mentioned above, NSOs should examined the potential benefits and suitability of integrating in their production of statistics external sources of information that have until now either been underutilized –for example, administrative records– or not been used at all –such as Big Data– (ECOSOC, 2014c). Collecting information through traditional statistical instruments –e.g. censuses and surveys– is costly, takes a considerable amount of time and, as it was previously

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referred, has become increasingly difficult because public response rates are falling. The use of external sources of information could complement, reduce or even replace these instruments of data collection, and on the whole enrich NSOs’ provision of statistics. Nonetheless, the use of administrative records and Big Data for statistical purposes will require NSOs to sort out diverse methodological, technical and financial challenges. Concerning big data –the massive amount of digital information generated by information and telecommunications technologies (ICT)–, in order to be able to use them, NSOs need to develop new tools and methods for analysing, selecting and processing efficiently an enormous volume of information. They also have to address complex issues concerning how to get access to corporations for this source of information, obtain financial resources to invest in the development of technological capacity, protect privacy and ensure quality (ECOSOC, 2014b) To approach these issues, some countries and international organizations have already started to carry out pilot projects using big data as a source for official statistics. Mobile phone and social media data have been used to explore –inter alia– seasonal changes in migration patterns, real-time changes in food prices, daily mobility within cities and population displacements after natural disasters. For example, INEGI has been working with data from Twitter in order to produce statistics on subjective well-being, tourism and border mobility. (UN Global Pulse, 2015 and ECOSOC, 2014b) On the whole, the nature of the emerging needs for statistical data, the increased requests for more sound official statistics, and the fast advancement of ICT, all pose significant challenges to NSOs in the performance of their job. As direct producers of official statistics and coordinators of the NSSs of their countries, NSOs cannot ignore these challenges and should respond to them. How to meet them and how to secure the procurement of sufficient resources to do it are, therefore, central questions. In the next section, the particular context of Latin-American NSOs is analysed, using the lessons learned by the National Institute of Statistics and Geography of Mexico (INEGI) in this endeavour. 3. Challenges for Latin-American NSOs To address the current challenges in statistical information necessarily requires the development of the statistical capacity of the countries, a task for which not all NSOs are equally prepared and which certainly goes beyond traditional projects.

PALMA et al.: A challenging future: National Statistical Offices in Latin America

In the case of Latin-America, many of the nations are currently facing the challenge of properly measuring complex phenomena (e.g. those related with the Post-2015 Development Agenda) or making use of massive sources of information (such as Big Data) without sufficient resources, and sometimes also without having developed yet the capacity to address more traditional needs for statistical information. Before developing ambitious statistical projects, Latin-American NSOs have to solve some basic questions related to their status in their own countries, namely the securement of a sufficient budget and the recruitment of talented people. Both are indispensable elements before trying to attempt higher or more sophisticated projects. For this purpose, Latin-American NSOs should focus on establishing their relevance through the provision of statistical data with value for the public and private users of information within their countries. In particular, they should try to meet the necessities of information of public policy makers, bearing in mind that the possibility of accessing more resources in the national public budget increases if the statistics produced by NSOs are considered useful not only for general purposes, but most importantly to address complex public policy problems. How to become relevant to public-budget decision makers is then the gist of this situation. First and obviously, the starting condition would be the production of quality statistics. But there are also some practical measures that need to complement it. Two of them deserve to be mentioned: 1) by being as autonomous as possible and free of political interference in the production of statistics, as this gives credibility to NSOsâ&#x20AC;&#x2122; work. The best case scenario is to have an autonomous NSO guaranteed by law. However this is not always possible as it requires a lengthy political/legal process. In any case, it is indispensable that professional independence is guaranteed in some legal form and defended by all NSOs. 2) By institutionalizing national statistical systems coordinated by the NSOs where all main producers and users of information can participate in the development of statistical projects that reflect their information needs. The National Institute of Statistics and Geography of Mexico (INEGI) is by law an autonomous agency charged with the responsibility of both producing official statistics and coordinating the efforts of all other governmental producers of data that integrate the NSS of the country. In its role of coordinator, INEGI has striven to become a guarantor of the quality and usability of the information produced by the institutions that integrate the NSS, and has gotten involved in their data production â&#x20AC;&#x201C;through providing technical support to governmental agencies, jointly developing statistical indicators and promoting the use of quality standards.

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In order to achieve a better coordination, INEGI has created Specialized Technical Committees (STCs) on a wide array of economic, social, geographic and environmental subjects (more than 35 at this time). These STCs are comprised by representatives from diverse government agencies from the federal, state and municipal levels (as Mexico is a Federal State), academics, non-governmental organizations (NGOs) and other interested entities. Every STC is chaired by the government institution considered the main producer or user of the information concerning the committee, and INEGI functions as technical secretary and coordinator of each of them. Examples include the Head of the Budget Unit of the Ministry of Finance who chairs the STC on Government Information, and the Deputy Attorney General for International and Legal Affairs who chairs the STC on Prosecution Information. In these committees all emerging needs of information, new proposals of statistical instruments, improvements to previous ones, methodologies and indicators are discussed and analysed. This coordination has proved very useful for the development of statistical projects. On the one hand, it has allowed the Institute to better address the needs of users (particularly of those involved in public-policymaking processes) by integrating them directly in the discussion of statistical projects. On the other hand, it has helped it to disseminate among public sector users the importance of producing quality official statistics, and hence of allocating budgetary resources to foster their development. Overall, INEGIâ&#x20AC;&#x2122;s experience in this process of coordination and collaboration with national stakeholders has provided the Institute with two important lessons: 3.1 NSOs can play a crucial role in capacity-building for their countries As the agencies responsible for producing official statistics and coordinating the activities of the NSS of their countries, NSOs are in a position to envision the development of the national production of statistics, take the initiative to measure new relevant issues and convoke all public data producers into this endeavour. The coordination among the NSOs and these stakeholders is undoubtedly one of the main elements for building the capacity to produce quality information on new issues. It requires the NSOs to establish effective means of collaboration, promote the use of international standards and quality criteria, mechanisms for the transmission of data, etc. In this sense, the capacity of a country to address the current challenges of official statistics, although clearly determined by diverse circumstances, can be considerably influenced by the ability of its NSO to coordinate and promote this endeavour. That is on its skill to convince state agencies â&#x20AC;&#x201C;with different priorities and frames of

PALMA et al.: A challenging future: National Statistical Offices in Latin America

reference– about the relevance of working together in the production of high quality statistics and, most importantly, of investing in the development of this activity. 3.2 NSOs’ multiple roles Besides their functions as producers of information, coordinators of statistical activities and promoters of quality and technical standards, NSOs should also perform the key role of “marketing” among public sector users the importance and value of official statistics. NSOs and their chief statisticians should get close to public officials –particularly those involved in public policy decision matters– to know what their necessities of information are, and consequently produce statistical data that meet their needs. They should invest time and resources in explaining the benefits of this information and teaching public officials how to use it, since –as it was mentioned at the beginning of this paper- the extended use of statistics translates directly into the relevance of the NSOs’ work. As the amount of budgetary resources to which many public institutions pretend to access is limited, and the development of statistical activities strongly depends on the resources that are allocated to them each year, to provide statistics with value for users and to “market” their importance are not trivial functions of the NSOs and their directors. The latter’s main role in the end is to make their agency indispensable to the people making public policy decisions. This is the best recipe for the access to budgetary resources. References HABERMANN, H. (2014). “New Directions on Data Collection and Analysis: The Role of Official Statistics”. Keynote Address presented at the IAOS 2014 Conference on Official Statistics: 2 the Demands of a Changing World. Vietnam. October 2014. [Personal notes] HOLT, D. T. (2007). “The Official Statistics Olympic Challenge: Wider, Deeper, Quicker, Better, Cheaper”. The American Statistician. LXI: 1-8. SURYAMIN, (2014). “Post 2015 Development Agenda: Challenges and Implications for National Statistical Offices”. Keynote Address presented at the IAOS 2014 Conference on Official Statistics: Meeting the Demands of a Changing World. Vietnam. October 2014. [Personal notes]

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UNITED NATIONS ECONOMIC AND SOCIAL COUNCIL (ECOSOC), (2014). Emerging Issue: The Data Revolution. Report of the Secretary General. Statistical Commission-ECOSOC. December 2014. (a) UNITED NATIONS ECONOMIC AND SOCIAL COUNCIL (ECOSOC), (2014). Report of the Global Working Group on Big Data for Official Statistics. Note by the Secretary General. Statistical Commission-ECOSOC. December 2014. (b) UNITED NATIONS ECONOMIC AND SOCIAL COUNCIL (ECOSOC), (2014). Transformative Agenda for OfficialStatistics. Report of the Secretary General, Statistical Commission-ECOSOC, December 2014. (c) UNITED NATIONS GLOBAL PULSE, (2015). Global Pulse Annual Report 2014, United Nations. 2015. (http://www.unglobalpulse.org).

Invited Paper Received September 2015 Revised December 2016

ESTADÍSTICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 19-29 © Instituto Interamericano de Estadística

UN FUTURO DESAFIANTE: LAS OFICINAS NACIONALES DE ESTADÍSTICA EN AMÉRICA LATINA MARIO PALMA Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), Distrito Federal, México mpalma@inegi.org.mx VICTORIA BONILLA Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), Distrito Federal, México victoria.bonilla@inegi.org.mx

RESUMEN Las Oficinas Nacionales de Estadística (ONEs) enfrentan en la actualidad crecientes demandas para proveer a la sociedad de mayor información estadística oportuna, de calidad y comparable a nivel internacional, que además -debido a los temas altamente sensibles que puede abarcar– se caracterice por su transparencia y ausencia de interferencias políticas. No obstante, responder a estas demandas no es una tarea fácil, pues la naturaleza de gran parte de los fenómenos que las ONEs buscan medir y el entorno en que éstas desarrollan su trabajo impone importantes retos metodológicos, técnicos, presupuestales e incluso políticos. Este artículo analiza los principales retos que las ONEs de América Latina enfrentan actualmente. Si bien algunos de estos son comunes a todas las agencias de estadística a nivel mundial (por ejemplo, desarrollo de nuevas herramientas estadísticas, mejora de las técnicas de muestreo, uso de Big Data, etc.) otros –aunque no necesariamente exclusivos– tienden a ser distintivos de la región y, en cierto sentido, reflejan el estado de este campo en América Latina (por ejemplo, fortalecimiento de la independencia y credibilidad de las ONEs, generación de capacidad institucional, coordinación con otros actores, limitaciones presupuestales, etc.). En particular, el artículo destaca la necesidad de las ONEs de América Latina de convertirse en un elemento relevante para los tomadores de decisiones, y especialmente para la gente involucrada en el proceso de desarrollo de políticas públicas. En términos prácticos, esto significa que Este artículo fue presentado durante el 60° Congreso Mundial de Estadística del Instituto Internacional de Estadística, ISI2015, que tuvo lugar en Río de Janeiro, Brasil del 26 al 31 de julio de 2015 Este trabajo ha sido realizado bajo la responsabilidad de los autores. Las opiniones y argumentos expresados en este documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no reflejan necesariamente las opiniones oficiales de INEGI.

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las ONEs tienen que ser capaces de proveer información estadística con valor para sus usuarios, pues esto se traduce en credibilidad y, por lo tanto, en apoyo para el desarrollo de sus actividades. El artículo examina el esfuerzo realizado por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía de México (INEGI) para responder a las presiones impuestas por el cambiante y demandante entorno de las estadísticas oficiales. Esta experiencia permite reflexionar sobre los retos que enfrentan también otros países de América Latina para fortalecer el papel de sus ONEs, así como su producción de información estadística. Palabras clave Estadísticas; retos; agencias de estadística; México. ABSTRACT National Statistical Offices (NSOs) face today ever-increasing demands to provide society with more quality, timely and internationally comparable statistical information, whose production –due to the highly sensitive subjects it may cover– is also expected to be transparent and free of political interference. However, it is not an easy task to respond to these demands, as the nature of much of the phenomena which NSOs seek to address and the environment in which they perform their job poses significant –methodological, technical, budgetary and even political– challenges. This paper analyses some of the main challenges that Latin-American NSOs currently face. While some of them are common to statistical agencies worldwide (e.g. development of new statistical tools, improvement of sampling techniques, use of Big Data), others -although not necessarily exclusive- tend to be distinctive to the region and, in a sense, reflect the status of this field in Latin America (e.g. overall enhancement of the independence and credibility of NSOs, capacity building, coordination with stakeholders, budgetary constraints, etc.). In particular, the paper highlights the need for Latin-American NSOs to become relevant for decision-makers, and especially for the people involved in public-policymaking processes. In practical terms, this means that NSOs have to be able to provide statistics with value for their users, as this will translate in credibility for the NSOs and support for the development of their activities. The paper draws from the experience of the Mexican National Institute of Statistics and Geography (INEGI) in its endeavour to respond to the pressures imposed by the demanding and changing environment of official statistics. Its experience allows to reflect on the challenges faced by other Latin American countries also striving to enhance the role of their NSOs and their production of statistical information.

PALMA et al.: Un futuro desafiante: Las Oficinas Nacionales de Estadística…

Keywords Statistics; challenges; statistical agencies; Mexico. 1. Introducción La misión principal de las Oficinas Nacionales de Estadística (ONEs) es producir información estadística relevante y de calidad que permita a la sociedad conocer mejor los fenómenos sociales y económicos de sus países y que principalmente sirva a los tomadores de decisiones tanto públicos como privados en la elaboración de políticas. Producir información de calidad incrementa la credibilidad y el uso de las estadísticas oficiales, lo que hace más relevante el trabajo desempeñado por las ONEs. Por lo tanto, la calidad y el uso de la información producida son elementos cruciales para el prestigio de las ONEs ante la sociedad en general, lo cual –a su vez– es un componente invaluable en los procesos presupuestales de los países, pues la relevancia última de una institución pública se refleja en el presupuesto que le es asignado cada año. Dado que únicamente con recursos suficientes las ONEs pueden llevar a cabo proyectos que requieren de nueva tecnología, amplio trabajo de campo y la contratación de personal capacitado, es fundamental para éstas establecerse como agencias relevantes en sus países. Sin embargo, lograr esto no es una tarea sencilla, ya que las ONEs enfrentan diversas presiones y retos en el desempeño de sus actividades. Este artículo excluye las amenazas externas de carácter político que pueden afectar la independencia de las ONEs ya que amerita un análisis extenso por separado. 2. Demandas constantes, condiciones complejas y procesos transformadores que afectan el desarrollo de las estadísticas oficiales A nivel mundial, las ONEs han hecho avances importantes en la provisión de estadísticas oficiales a la sociedad. Sólo por citar un ejemplo, a través del modelo de muestreo utilizado en encuestas (hoy un método científico bien establecido) las ONEs han sido capaces de producir con confianza información estadística en una amplia gama de temas (que van, por ejemplo, desde agricultura y medio ambiente hasta delincuencia y seguridad pública), compararla con otras fuentes de información (como los registros administrativos) e integrar series de tiempo. Aunado a esto, el uso de estadísticas oficiales en procesos de toma de decisiones privadas, así como de política pública ha aumentado también progresivamente.

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A pesar de estos avances, las ONEs enfrentan hoy el reto de responder a crecientes demandas de más y mejor información estadística, mientras trabajan en un entorno de recursos limitados. También tienen el desafío de ser capaces de responder a nuevas necesidades de información a nivel mundial (por ejemplo, la Agenda de Desarrollo post-2015) e integrar fuentes externas de información (como Big Data) en su producción de estadística. Sin pretender ser exhaustivos, algunos de estos desafíos se explican a continuación. 2.1 La presión continua: “estadísticas aptas para usarse” En los últimos años, ha aumentado la demanda por parte de los usuarios de contar con información estadística más detallada y específica (enfocada en áreas pequeñas), que permita responder a propósitos más analíticos que descriptivos, así como ser integrada con otras fuentes de información a fin de presentar panoramas estadísticos más completos de los fenómenos económicos y sociales (Holt, 2007). A nivel internacional, la globalización y la creciente interrelación de las sociedades ha aumentado también la necesidad de producir estadísticas comparables entre los países, y de medir –además de los fenómenos habitualmente evaluados- temas nuevos y/o más complejos, como las cadenas de valor globales, gobernanza, estado de derecho, etc. Para que la información estadística sea considerada relevante y útil, ésta debe cumplir con las necesidades de información de los usuarios (tanto del sector público como del privado) y en especial ser producida oportunamente. Las estadísticas oficiales son consideradas frecuentemente como demasiado costosas y no oportunas; sobre todo por parte de funcionarios gubernamentales, quienes –de acuerdo con sus calendarios políticos- consideran les lleva demasiado tiempo a los estadísticos proveer información que permita atender cuestiones de política pública. Por lo tanto, las ONEs enfrentan el reto de producir información de manera cada vez más oportuna, con mayor calidad, completa y específica, así como de trabajar en colaboración con los usuarios con el fin de proporcionarles eficazmente información estadística ajustada a sus necesidades (Habermann, 2014). 2.2 Limitantes metodológicas y financieras Al mismo tiempo en que la demanda de más y mejores estadísticas aumenta, algunos aspectos del entorno en el que las ONEs realizan su trabajo se vuelven cada vez más complejos. Por citar algunos ejemplos: las tasas de respuesta de la población están disminuyendo, por lo que realizar encuestas y censos es cada vez más problemático,

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pues hay menos aceptación por parte del público a responder a cuestionarios. Por otra parte, las personas son actualmente más móviles (tanto a nivel nacional como internacional), y por lo tanto la relación entre el individuo y un solo espacio de residencia es cada vez más débil. La movilidad geográfica de la población afecta el uso del método de muestreo y por lo tanto la representatividad y el tamaño de las muestras (que tienen que ser cada vez más grandes) de muchos productos estadísticos, pues los hogares son generalmente utilizados como la principal forma de elaborar muestras poblacionales (Holt, 2007). En conjunto, todos estos cambios hacen más difícil y costoso para las ONEs recolectar información estadística de calidad. Por otra parte, el presupuesto asignado a la producción de estadísticas oficiales está constantemente amenazado, reduciéndose incluso en muchos países. Dado que para poder llevar a cabo proyectos estadísticos ambiciosos, las ONEs requieren tener la capacidad técnica necesaria y contratar personal capacitado, la obtención de recursos financieros suficientes es crucial para asegurar el desarrollo de sus actividades. Además, no olvidemos que la obtención de presupuesto público implica la competencia por recursos entre diferentes instituciones, y por lo tanto requiere que las ONEs tengan la capacidad y habilidad para competir por ellos. 2.3 Nuevas necesidades de información estadística A nivel internacional, las ONEs se enfrentan actualmente también al reto de proporcionar información que permita monitorear el progreso en el alcance de los objetivos de la Agenda de Desarrollo Post-2015 de las Naciones Unidas. Las ONEs tienen ahora que recopilar información estadística sobre temas más complejos y multidimensionales, tales como capital social, crecimiento inclusivo, desarrollo sustentable, cambio climático, igualdad de género, etc. Consciente de que las fuentes tradicionales de estadística no son suficientes para producir toda la información que permita realizar un seguimiento adecuado del progreso de la Agenda de Desarrollo Post-2015, las Naciones Unidas han hecho un llamado para realizar una "Revolución de la Información” (Data Revolution), es decir, para llevar a cabo una serie de acciones transformadoras en la producción y difusión de estadísticas que permitan dar respuesta a las demandas de información de la agenda de desarrollo (ECOSOC, 2014A). En términos prácticos, entre otros muchos aspectos, la "Revolución de la Información" implica desarrollar en cada país la capacidad estadística necesaria que permita a los sistemas nacionales de estadística (SNE) pasar de información con al menos 2 años de antigüedad a estadísticas en tiempo real, de producción impresa de la información a datos abiertos (Open Data) fácilmente accesibles; de únicamente información de origen gubernamental a

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múltiples fuentes de información, y de técnicas tradicionales de muestreo al uso de datos masivos (Big Data) (Suryamin, 2014). 2.4 Integración de fuentes externas de información En relación con el último elemento mencionado, las ONEs deben examinar la conveniencia y posibles beneficios de integrar en su producción de estadística fuentes externas de información que hasta ahora han sido poco utilizadas -por ejemplo, los registros administrativos- o muy nuevas -como los datos masivos (Big Data) (ECOSOC, 2014c). La recopilación de información a través de instrumentos estadísticos tradicionales por ejemplo censos y encuestas- es costosa, conlleva una cantidad considerable de tiempo y, como se refirió anteriormente, se ha vuelto cada vez más difícil debido a que las tasas de respuesta de la población están disminuyendo. El uso de fuentes externas de información puede complementar, reducir o incluso sustituir algunos de estos instrumentos de recolección de datos, lo cual permitirá enriquecer en general el suministro de información estadística de las ONEs. No obstante, el uso de registros administrativos y de datos masivos para fines estadísticos requiere que las ONEs solucionen primero diversos problemas metodológicos, técnicos y financieros. Con respecto a los datos masivos (Big Data) –es decir a la enorme cantidad de información digital generada por las tecnologías de la información y la telecomunicación (TIC)–, las ONEs necesitan desarrollar nuevas herramientas y métodos de análisis, selección y procesamiento eficiente de enormes volúmenes de datos si quieren utilizar estos para fines estadísticos. Tienen también que negociar y pactar con las corporaciones dueñas de esta información (la gran mayoría internacionales) el acceso a sus bases de datos, obtener recursos financieros para invertir en el desarrollo de capacidad tecnológica, proteger la privacidad de datos personales y garantizar la calidad de la información producida (ECOSOC, 2014b). Algunos países y organizaciones han implementado recientemente proyectos piloto que utilizan datos masivos como fuente de información para la producción de estadísticas oficiales. Por ejemplo, la información generada por los teléfonos celulares y las redes sociales está siendo utilizada para explorar –entre otras cosascambios estacionales en los patrones de migración, variaciones en los precios de los alimentos en tiempo real, la movilidad cotidiana dentro de las ciudades y los desplazamientos de la población después de desastres naturales. En el INEGI en particular se está trabajando con información de Twitter para elaborar estadísticas sobre el bienestar subjetivo de las personas, turismo y movilidad transfronteriza. (Pulso Global de la ONU de 2015 y el ECOSOC, 2014b).

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En su conjunto, la naturaleza de las nuevas necesidades de información estadística, el aumento en la demanda de estadísticas de calidad y la evolución rápida de las TIC, son todos elementos que imponen importantes desafíos a las ONEs en el desempeño de su trabajo. Como productores directos de estadísticas oficiales y coordinadores de los sistemas nacionales de estadística de sus países, las ONEs no pueden ignorar estos desafíos y deben responder a ellos. Cómo atenderlos y cómo asegurar la obtención de recursos suficientes para hacerlo son, por lo tanto, cuestiones cruciales. En la siguiente sección, se examina el contexto de las ONEs en América Latina, haciendo particular énfasis en la experiencia y lecciones aprendidas por el Instituto Nacional de Estadística de México (INEGI) en su esfuerzo por responder a estos retos. 3. Retos para las ONEs de América Latina Para poder atender los desafíos y demandas que en materia de información estadística se presentan actualmente, los países requieren necesariamente desarrollar su capacidad estadística nacional; tarea para la que no todas las ONEs están igualmente preparadas y que sin duda va más allá de sus proyectos tradicionales. En el caso de América Latina, muchas naciones se enfrentan actualmente al reto de medir adecuadamente fenómenos complejos (como los relacionados con la Agenda de Desarrollo Post-2015) o hacer uso de fuentes masivas de información (Big Data) sin contar con recursos suficientes para hacerlo, y en ocasiones incluso también sin haber desarrollado aún la capacidad para atender necesidades más tradicionales de información estadística. Antes de desarrollar proyectos estadísticos ambiciosos, las ONEs latinoamericanas tienen que resolver dos cuestiones básicas relacionadas con la posición y relevancia que tienen en sus propios países: el aseguramiento de recursos presupuestales suficientes para el desarrollo de sus actividades y la contratación de personas con talento. Ambos son elementos indispensables para poder llevar a cabo proyectos más ambiciosos o sofisticados. Para lograrlo, las ONEs latinoamericanas tienen que enfocarse en establecer su relevancia como instituciones indispensables dentro de sus países, mediante la provisión de estadísticas con valor para los usuarios de su información. En particular, deben tratar de satisfacer las necesidades de información de los responsables de elaborar políticas públicas, pues la posibilidad de acceder a más recursos del presupuesto público nacional aumenta si las estadísticas producidas por las ONEs se consideran útiles no sólo para propósitos generales, sino principalmente para atender problemas de política pública complejos.

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Cómo hacerse relevante para quienes toman decisiones de política pública e influyen en el presupuesto público es sin duda la pregunta clave. Evidentemente, la base indispensable es producir información estadística de calidad. Pero también hay algunas medidas prácticas que deben considerarse. Dos de ellas merecen ser mencionadas: 1) Ser lo más autónomo y libre de interferencia política que se pueda en la elaboración de estadísticas, ya que esto da credibilidad al trabajo desarrollado por las ONEs. En el mejor escenario, la autonomía de la agencia estadística debe estar garantizada por ley. Sin embargo, esto no siempre es posible pues implica un largo proceso político y jurídico. En cualquier caso, es indispensable que la independencia profesional sea garantizada de alguna forma legal y defendida por las ONEs. 2) Institucionalizar sistemas estadísticos nacionales coordinados por las ONEs, donde todos los principales productores y usuarios de información estadística puedan participar en el desarrollo de proyectos estadísticos que reflejen sus necesidades de información. El Instituto Nacional de Estadística y Geografía de México (INEGI) es por ley un organismo autónomo encargado de producir estadísticas oficiales, así como de coordinar los esfuerzos de todos los demás productores gubernamentales de datos que integran el SNE del país. En su papel de coordinador, el INEGI se ha esforzado para convertirse en un garante de la calidad y la facilidad de uso de la información producida por las instituciones que integran el SNE, y se ha involucrado en su producción de datos -a través de la prestación de apoyo técnico a los organismos gubernamentales, desarrollando en forma conjunta indicadores y promoviendo el uso de normas de calidad. Con el fin de lograr una mejor coordinación, INEGI ha creado más de 35 Comités Técnicos Especializados (CTEs) en una amplia gama de temas económicos, sociales, geográficos y del medio ambiente. Estos comités están integrados por representantes de diversas instituciones gubernamentales a nivel federal, estatal y municipal (México es un Estado federal), académicos, organizaciones no gubernamentales (ONGs) y otras entidades interesadas. Cada CTE está presidido por la institución gubernamental considerada como el principal productor o usuario de la información relativa al comité, mientras que INEGI funge como secretario técnico y coordinador de cada uno de ellos. Algunos ejemplos de las personas que presiden estos CTEs son el Jefe de la Unidad de Presupuesto de la Secretaría de Hacienda y Crédito Público (SHCP) quien preside el CTE de Información de Gobierno, y el Subprocurador Jurídico y de Asuntos Internacionales de la Procuraduría General de la República (PGR), quien preside el CTE de Información sobre Procuración de Justicia. En estos comités son discutidos y analizados, entre otros temas, las nuevas necesidades de información estadística, propuestas o mejoras a los instrumentos de

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medición, metodologías, indicadores, etc. Esta coordinación ha demostrado ser muy útil para el desarrollo de proyectos estadísticos. Por una parte, ha permitido que el Instituto pueda atender mejor las necesidades de información de los usuarios (sobre todo de los que participan en los procesos de formulación de políticas públicas) mediante su incorporación directa a la discusión de los proyectos estadísticos. Y, por otra, ha ayudado a difundir entre los usuarios del sector público la importancia de la producción de estadísticas oficiales de calidad, y por lo tanto de la asignación de recursos presupuestarios para fomentar su desarrollo. En general, la experiencia de INEGI en este proceso de coordinación y colaboración con instituciones interesadas y relevantes en la producción estadística nacional ha proporcionado al Instituto dos lecciones importantes: 3.1 Las ONEs pueden desempeñar un papel crucial en el desarrollo de la capacidad estadística de sus países Al ser los organismos responsables de elaborar estadísticas oficiales y coordinar las actividades de los SNEs de sus países, las ONEs están en una condición privilegiada para visualizar el desarrollo de la producción nacional de estadística en sus países, tomar la iniciativa de medir nuevos y más complejos temas, así como para convocar a todos los actores e instituciones públicas que producen información a este esfuerzo. La coordinación entre las ONEs y estos actores es, sin duda, uno de los principales elementos que permiten el desarrollo de la capacidad para producir información de calidad sobre nuevos temas. Requiere que las ONEs establezcan medios eficaces de colaboración, promuevan el uso de normas internacionales y criterios de calidad, implementen mecanismos de transmisión de datos, etc. En este sentido, la capacidad de un país para responder a los retos actuales en la producción de estadísticas oficiales, aunque claramente determinada por diversas circunstancias, puede ser impulsada considerablemente por la capacidad de las ONEs para coordinar y promover este esfuerzo; es decir, por su habilidad para convencer a agencias estatales -con diferentes prioridades y marcos de referencia- acerca de la importancia de trabajar juntos en la elaboración de estadísticas de alta calidad y, sobre todo, de invertir en el desarrollo de esta actividad. 3.2 Los múltiples papeles de las ONEs Además de sus funciones como productoras de información, coordinadoras de las actividades estadísticas y promotoras de estándares técnicos y de calidad, las ONEs también deben desempeñar el papel de vendedores o promotores entre los usuarios del sector público de la importancia y el valor de las estadísticas oficiales. Las ONEs

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y sus directores deben acercarse a los funcionarios públicos -en particular a los que participan en decisiones de política pública- para conocer cuáles son sus necesidades de información y, en consecuencia, producir estadísticas que satisfagan sus necesidades. Las ONEs deben invertir tiempo y recursos en la explicación de los beneficios de esta información y en la enseñanza de su uso a los funcionarios públicos, ya que -como se mencionó al comienzo de este artículo- el uso extendido de las estadísticas se traduce directamente en la relevancia del trabajo realizado por las ONEs. Dado que la cantidad de recursos presupuestarios a los que muchas instituciones públicas pretenden acceder es limitada, y el desarrollo de las actividades estadísticas depende en gran medida de los recursos que se asignan a las ONEs cada año, proporcionar estadísticas con valor para los usuarios y "vender" su importancia no son funciones triviales de las ONEs y sus directores. De hecho, la principal función de los directores de las ONEs es lograr que su agencia sea indispensable para la gente involucrada en el proceso de elaboración de políticas. Esta es la mejor receta para alcanzar recursos presupuestales. Referencias HABERMANN, H. (2014). “New Directions on Data Collection and Analysis: The Role of Official Statistics”. Keynote Address presented at the IAOS 2014 Conference on Official Statistics: 2 the Demands of a Changing World. Vietnam. October 2014. [Personal notes] HOLT, D. T. (2007). “The Official Statistics Olympic Challenge: Wider, Deeper, Quicker, Better, Cheaper”. The American Statistician. LXI: 1-8. SURYAMIN, (2014). “Post 2015 Development Agenda: Challenges and Implications for NationalStatistical Offices”. Keynote Address presented at the IAOS 2014 Conference on Official Statistics: Meeting the Demands of a Changing World. Vietnam. October 2014. [Personal notes] UNITED NATIONS ECONOMIC AND SOCIAL COUNCIL (ECOSOC) (2014). Emerging Issue: The Data Revolution. Report of the Secretary General. Statistical Commission-ECOSOC. December 2014. (a) UNITED NATIONS ECONOMIC AND SOCIAL COUNCIL (ECOSOC) (2014). Report of the Global Working Group on Big Data for Official Statistics. Note by the Secretary General. Statistical Commission- ECOSOC. December 2014. (b)

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UNITED NATIONS ECONOMIC AND SOCIAL COUNCIL (ECOSOC) (2014). Transformative Agenda for Official Statistics. Report of the Secretary General. Statistical Commission-ECOSOC. December 2014. (c) UNITED NATIONS GLOBAL PULSE (2015). Global Pulse Annual Report 2014. United Nations. 2015. (http://www.unglobalpulse.org).

Artículo Invitado Recibido Septiembre 2015 Revisado Diciembre 2016

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USO Y ABUSO DE LA ESTADÍSTICA OFICIAL EN AMÉRICA LATINA VICTOR A. BEKER1 Universidad de Belgrano y Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina victor.beker@ub.edu.ar

RESUMEN En consonancia con los Principios Fundamentales de las Estadísticas Oficiales con vistas a producir estadística válida y confiable, los gobiernos deben proporcionar el marco legal y los recursos para el sistema estadístico de modo de permitir a los estadísticos producir la estadística requerida, sin interferencias, utilizando la mejor metodología y técnicas disponibles y utilizando las fuentes más adecuadas de información. En América Latina y el Caribe el pasado colonial afectó y aún afecta la producción de estadísticas. Durante el período colonial las estadísticas eran de alcance y uso limitado, sirviendo sobre todo a los intereses de las potencias coloniales. Después de la independencia, las estadísticas en América Latina se convirtieron en un instrumento para el desarrollo después de la II Guerra Mundial, mientras que en el Caribe las Naciones recién independizadas tuvieron que hacer los ajustes necesarios para pasar del sistema colonial al de soberanía nacional. Se produjeron conflictos entre la independencia estadística, por un lado, y los deseos y Este trabajo fue escrito a comienzos de 2015. A partir de diciembre de 2015 el INDEC fue normalizado. 1

Este documento se ha enriquecido con comentarios y aportes de Clyde Charre de Trabuchi, Luis A. Beccaria, Carmen Dopico, Susy Keller, Cristina Sabalain, Gustavo Pérez y otros miembros del movimiento de Lucía Vera para la Reconstrucción del INDEC. Comentarios y sugerencias a una versión anterior de Alphonse L. MacDonald (Surinam, anteriormente ONU) son profundamente reconocidos. Sin embargo, se aplican las salvedades habituales Este artículo fue presentado durante el 60° Congreso Mundial de Estadística del Instituto Internacional de Estadística, ISI 2015, que tuvo lugar en Río de Janeiro, Brasil del 26 al 31 de julio de 2015.

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conveniencias administrativas por otro. De tanto en tanto los estadísticos estaban bajo presión para modificar resultados a fin de servir a propósitos administrativos o políticos. Un caso extremo de injerencia del gobierno en las actividades estadísticas es el de Argentina desde 2007. La grave manipulación del índice de precios al consumidor (IPC) que comenzó en aquel momento pretendía ocultar el aumento de la inflación que tuvo lugar a principios de ese año. Los estadísticos de la Oficina Nacional de Estadística que se negaron a ser parte de la falsificación fueron degradados o despedidos mientras otros debieron renunciar. La alteración del IPC afectó gravemente a otros índices estadísticos. Investigadores y consultores privados estuvieron sujetos a procesos penales y fueron castigados con fuertes multas por el "delito" de publicar sus propias estimaciones de precios. Aunque en la mayoría de los casos el sistema judicial los absolvió, esto sucedió algunos años más tarde y actualmente todavía hay investigadores esperando la sentencia final. A pesar de la reacción de la opinión pública y la comunidad estadística mundial nada cambió sustancialmente hasta ahora (año 2015). El trabajo concluye con algunas recomendaciones para salvaguardar la integridad de las estadísticas sobre la base de esta triste experiencia. Palabras claves Origen colonial; carácter autoritario; metodología alternativa; INDEC. ABSTRACT In line with the Fundamental Principals of Official Statistics to produce valid and reliable statistics Governments need to provide the legal framework and resources to the statistical system to allow statisticians to produce the required statistics, without interference, using the best available methodology and techniques from the most suited sources of information. In Latin America and the Caribbean the colonial past affected and still affects the production of statistics. During the Colonial period statistics were of limited scope and use, mostly serving the interests of the Colonial powers. After independence in Latin America statistics became an instrument for development only after World War II, while in the Caribbean the newly independent nations had to adjust the Colonial system to national sovereignty. Conflicts between statistical independence and administrative desire and convenience did occur. Occasionally statisticians were under pressure to modify results to serve administrative or political purposes. An extreme case of Government interference with statistical activities is the case of Argentine since 2007. The gross manipulation of the Consumer Price Index (CPI) that began at that time was aimed at concealing the rise in inflation which took place at the beginning of that year. Statisticians in the National Statistical Office who refused to be part of the forgery were demoted, and

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dismissed while others resigned. The alteration of the CPI severely affected other statistical indices. Private consultants and researchers were subject to criminal prosecutions and punished with hefty fines for the “crime” of publishing their own price estimates. Although in most cases the judicial system acquitted them, this happened some years later, and currently there are still researchers awaiting the final judgement. In spite of the reaction by public opinion and the world statistical community nothing changed substantially until now (Year 2015). The paper concludes with some recommendations to safeguard the integrity of statistics inspired by this sad experience. Keywords Colonial origin; authoritarian nature; alternative methodology; INDEC. 1. Introducción Tras el descubrimiento de América, y durante un periodo considerable, el continente estuvo sometido a la dominación de países europeos cuyo interés era transferir las riquezas de América a Europa y su población sobrante (o indeseable) a las Américas. La estadística en el sentido moderno no estaba todavía desarrollada, pero las potencias coloniales mantenían registros y relevamientos de los elementos que fueran de su interés. Se destacan los registros y relevamientos de población motivados por el interés en conocer los recursos laborales, impositivos y de seguridad (los hombres capaces de portar armas) y los de producción de bienes (metales preciosos y agrícolas) y movimientos comerciales. La veracidad e integridad de la información era a veces cuestionable debido a la divergencia de intereses entre los colonos y sus respectivas metrópolis. Debido a la falta de un control administrativo efectivo sobre los territorios, los datos recogidos eran a menudo incompletos y la falta de pesos, medidas y procedimientos estandarizados dificultaban el uso de los documentos recuperados para la creación de estadísticas históricas en el sentido moderno. Los datos con frecuencia estaban destinados sólo al uso por parte de las autoridades y no se encontraban en el dominio público. Con la creación de las naciones independientes, primero en Norteamérica en el siglo XVIII, en América Latina en el siglo XIX y en el Caribe a mediados del siglo XX, la necesidad de información estadística para el desarrollo nacional se convirtió en fundamental. La independencia política de España y Portugal significó que las nuevas naciones necesitaran información para poder desarrollar administraciones nacionales eficaces. Sin embargo, el uso de la metodología estadística fue limitado debido a la falta de los conocimientos necesarios, de recursos humanos, pero sobre todo por la naturaleza

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parasitaria, autoritaria y autocrática de muchos gobiernos. La calidad de las actividades estadísticas fue desigual entre los países, pero en algunos se realizaron progresos importantes en la recolección de estadísticas específicas, en particular en el área de la salud y de las actividades económicas. Los sistemas estadísticos modernos fueron establecidos recién después del final de la Segunda Guerra Mundial debido a los esfuerzos de la Organización de Estados Americanos (OEA), el Instituto Interamericano de Estadística (IASI) y las Naciones Unidas, particularmente a través de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). En el Caribe y las Guayanas la independencia nacional-con la excepción de Haití, la República Dominicana y Cuba- se logró después de la Segunda Guerra. Las colonias del Reino Unido siguieron en general las prácticas de la madre patria, mientras que en los territorios bajo el dominio de los Países Bajos hubo sistemas administrativos específicos que producían información estadística destinada principalmente a la potencia colonial. Después de la independencia estos países debieron ajustar sus sistemas para hacer frente a las necesidades del desarrollo nacional. La creciente democratización en la región después de la segunda mitad del siglo XX significó que fuese requerida la adhesión a los principios de transparencia y rendición de cuentas, lo que condujo a los parlamentos y a la sociedad civil a requerir información estadística accesible para monitorear y evaluar efectivamente las políticas del gobierno. Las prácticas coloniales, donde los regímenes políticos no se abrían al juicio de la población y donde la información estadística era utilizada sólo para el desarrollo político y administrativo, crearon una tensión entre los gobiernos y los estadísticos profesionales que reclamaron por su independencia profesional. En general los gobiernos, quizá a regañadientes, no interfirieron con la producción estadística, aunque ha habido casos en que los gobiernos no estaban de acuerdo con las estadísticas producidas y los estadísticos fueron puestos bajo presión para producir resultados que fueran más del agrado del gobierno en el poder. Ocasionalmente, los medios de comunicación ponían en duda la credibilidad de los resultados estadísticos y los estadísticos podían ser denigrados. En general, a veces con el apoyo de la opinión pública y las organizaciones internacionales, la independencia estadística se mantuvo, aunque los estadísticos y las oficinas de estadística fueran objeto de formas menores de acoso, falta de promoción (en tiempo), denegatoria de fondos para asistir a conferencias internacionales, retrasos en el desembolso de los fondos aprobados o reducción del presupuesto para las actividades estadísticas. Sin embargo, en la última década la región y el mundo han sido testigos de un caso extremo y prolongado de interferencia gubernamental con las actividades estadísticas en la Argentina.

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2. INDEC: la manipulación de las estadísticas públicas en Argentina y el acoso y la persecución de sus técnicos La Argentina tuvo estadísticas confiables desde la realización del primer censo nacional de población-que tuvo lugar en 1869 - hasta diciembre de 2006. La Dirección General de Estadísticas, dependiente del Ministerio de Hacienda, que es el antecedente mediato del INDEC actual, fue establecida en 1894. El IPC comienza en 1924, cuando la mencionada Dirección General de Estadística crea el índice para el área del Gran Buenos Aires (GBA). En enero de 2007, con el fin de ocultar la creciente inflación, se inició un proceso de manipulación del IPC-GBA. Básicamente consistió en no utilizar en el proceso de entrada de datos la información proporcionada por las encuestas. Dada la interrelación entre las diferentes series estadísticas, la manipulación se extendió rápidamente a otros indicadores. Un efecto automático fue modificar las estimaciones de los índices de pobreza e indigencia para cuyo cálculo muchos de los precios incluidos en el IPC son un insumo necesario. El índice de precios al por mayor fue también "retocado" para que sus tasas de variación guardaran consonancia con las del IPC. Para evitar las comparaciones, la elaboración del IPC a nivel nacional, que estaba a cargo de otro equipo técnico, fue discontinuada y el equipo fue disuelto. Este proceso se había iniciado un año antes. Durante el año 2006, el Secretario de Comercio Interior – a cargo de la política de control de precios – requirió al INDEC proporcionar la lista de comercios y establecimientos incluidos en la muestra utilizada para la elaboración del IPC. Proporcionar esa información habría supuesto una violación de la ley argentina sobre estadísticas, que en su artículo 10 protege la confidencialidad estadística. Por esta razón, las autoridades del INDEC se negaron a cumplir con dicha solicitud. La situación hizo crisis en enero de 2007. Las estimaciones preliminares del IPC anunciaron un salto en el valor mensual del indicador. La negativa de las autoridades del INDEC a introducir procedimientos ad hoc para disminuir su magnitud provocó el desplazamiento de la Directora de Índices de Precios, Graciela Bevacqua, que fue reemplazada por una funcionaria de la Secretaría de Comercio Interior. Esto permitió comenzar con la manipulación de los datos básicos para la construcción del IPC mientras que el Secretario de Comercio Interior pudo tener acceso a la información que había estado requiriendo. A partir de ese momento los inspectores de la Secretaría comenzaron a visitar a los comercios minoristas incluidos en la muestra y ¨los instruían¨ sobre cómo responder a los cuestionarios del INDEC.

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Otras "correcciones" se aplicaron luego a las estimaciones del PIB para exagerar sus tasas de crecimiento u ocultar su disminución. Una de las manipulaciones más notorias fue lo que sucedió con las estimaciones de la producción de automóviles. En este caso hay una única fuente de información principal - la Asociación de Fábricas de Automotores (ADEFA) - que es la fuente de datos utilizada por el INDEC. En una denuncia presentada ante la justicia por un ex diputado nacional se reveló que entre noviembre de 2008 y diciembre de 2012 la producción de automóviles ascendió a 2.892.198 unidades, según la información proporcionada por ADEFA. Por otro lado, según el INDEC, 3.166.776 unidades habrían sido producidas en ese periodo de tiempo. ¡El INDEC manufacturó casi 300.000 vehículos! En el momento en que se conoce el desplazamiento de la Directora de Índices de Precios su superior -la Directora Nacional de Estadísticas de Condiciones de Vida, Clyde Charre de Trabuchi - renunció a su cargo. Poco después, el Director General del INDEC siguió su ejemplo y varios funcionarios fueron desplazados o renunciaron. 13 directores fueron substituidos entre julio y diciembre de 2007, otros 7 en 2008 y otros 7 en 2009. En 2012 sólo 2 de 36 directores que estaban en el cargo en enero de 2007 permanecían en su oficina. La mayoría de los directores desplazados habían sido nombrados por concurso y eran requeridos como expertos por las oficinas de estadísticas de la región. Se estima que desde 2007 el INDEC ha nombrado más de 600 nuevos empleados sin concurso - en una planta que era de 1200 personas y más de 300 renuncias o jubilaciones se llevaron a cabo desde 2007, mientras que, como resultado de la tensión en el trabajo por las prácticas de mobbing introducidas desde esa fecha, más de 100 funcionarios estuvieron ausentes durante meses e incluso años con licencias psiquiátricas y médicas. Los que eran reacios a violar las normas legales y buenas prácticas estadísticas eran físicamente aislados del resto. Por ejemplo, en el caso de la oficina del censo agropecuario se levantó una pared para separar a unos de otros y los ¨leales¨ fueron instruidos para no interactuar con el grupo de técnicos que no aceptaron transgredir umbrales éticos y metodológicos. En 2011, el personal de la Dirección de Estudios de Ingresos y Gastos de los Hogares fue trasladado a otro sitio del INDEC, mientras que a la Directora se la mantuvo en la sede original sin la posibilidad práctica de ejercer sus funciones. Prácticas similares fueron desarrolladas en otras áreas del INDEC, generando un clima de intolerancia hacia cualquier manifestación u opinión contraria a las directivas de la nueva dirección. Uno de los sindicatos (véase CTA-ATE-INDEC, 2014) ha documentado algunas de las muchas irregularidades que han sucedido y siguieron sucediendo contra el personal del INDEC. Irregularidades que significan beneficios y privilegios para los aliados y situaciones de injusticia, cambios arbitrarios o no asignación de tareas y

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responsabilidades, aplazamiento de las solicitudes de licencia o vacaciones, suspensiones e incluso amenazas a todos aquellos considerados como "enemigos" o detractores. Según datos suministrados por el INDEC al Consejo Académico de Evaluación y Seguimiento del INDEC (CAES) en agosto de 2009 sólo el 32% de su personal tenía título universitario. El Consejo concluyó que "la política de nombramiento de los recursos humanos en el período 2006-2009 ha dado lugar a una disminución en la calidad del personal de INDEC" (CAES, 2010, p.4). Este descenso se ha reflejado en la calidad de la producción estadística, más allá de la mera manipulación de los datos. Esto sucedió en el caso de los censos; por ejemplo, sólo un puñado de tablas fueron publicadas después del censo agropecuario 2008 y no se proporcionó información a nivel nacional ya que no se pudo completar el trabajo de campo. El censo de población de 2010 fue llevado a cabo por personal carente de experiencia en censos y encuestas y los cuestionarios tenían graves deficiencias en opinión de los especialistas. Los resultados despertaron sospechas entre los usuarios con respecto a la tasa de respuesta y la calidad de la cobertura; no hubo encuesta de control para estimar el nivel de falta de cobertura. 3. El informe de las universidades y la persecución a las consultoras privadas En 2009, el Ministerio de Economía - del que depende el INDEC - invitó a representantes de cinco universidades a elaborar un informe sobre la institución. El informe fue muy crítico de la gestión del INDEC desde 2007. Comparó el comportamiento de la serie de IPC-GBA elaborada por el INDEC con los índices de precios al consumidor de algunas provincias argentinas desde 1994 a 2010. El informe observó que "el comportamiento de los índices es muy similar hasta inicios de 2007, momento a partir del cual comienza a observarse una llamativa discrepancia entre las diferentes series. En particular, se advierte que a partir de esa fecha las tasas de variación interanual registradas por el IPC-GBA se ubican en forma sistemática por debajo de las captadas por el resto de las series." (CAES, 2010, p.51). Después de enunciar numerosas críticas, las universidades llegaban a la conclusión de que "el descrédito sobre las estadísticas se ha dado paralelamente con un deterioro en el funcionamiento del Instituto y con la pérdida de valiosos recursos humanos debido a alejamientos y desplazamientos de carácter involuntario. En este escenario, se requiere la introducción de urgentes reformas de carácter institucional orientadas a generar un marco que garantice la mayor independencia de su accionar y la más alta excelencia técnica de sus productos.” (Ibíd.p.42). La falta de información confiable sobre el índice de precios al consumidor fue reemplazada inicialmente por los proporcionados por las oficinas provinciales de

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estadísticas, centros de investigación y consultores con experiencia en la elaboración de índices de precios. Esto determinó medidas del gobierno para tratar de eliminar estas fuentes alternativas de información. Como hemos señalado anteriormente, una de las primeras fue terminar el programa de apoyo a las provincias para estimar un índice provincial como parte del programa de cálculo del IPC a nivel nacional. Como varias provincias persistieron en sus cálculos a pesar del retiro de fondos por parte del INDEC, se les pidió dejar de hacerlos con el pretexto de la próxima elaboración de un nuevo índice para el país en su conjunto. Esto se hizo porque sus estimaciones demostraron grandes discrepancias con las proporcionadas por la oficina nacional de estadísticas y ponían en evidencia la manipulación a la que ésta sometía a sus estadísticas. Esto permitió reducir al mínimo el número de provincias que calcula su propio índice de precios. En relación con las estimaciones privadas -que coincidían con las de origen provincial - el Secretario de Comercio Interior procedió a aplicarles multas de hasta 100.000 dólares, argumentando que ¡violaban la Ley de Lealtad Comercial! Esto se hizo invocando el artículo 9 de dicha ley que establece que "queda prohibida la realización de cualquier clase de presentación, de publicidad o propaganda que mediante inexactitudes u ocultamientos pueda inducir a error, engaño o confusión respecto de las características o propiedades, naturaleza, origen, calidad, pureza, mezcla, cantidad, uso, precio, condiciones de comercialización o técnicas de producción de bienes muebles, inmuebles o servicios". La pena se basó en un informe sobre la metodología utilizada por las consultoras. ¿Quién emitió el informe? El INDEC. De ahí en adelante las consultoras decidieron dejar de publicar sus estimaciones y entregarlas de manera anónima a un grupo de diputados que procedía a calcular el promedio y darlo a conocer al público. Fue lo que llegó a ser conocido como el Índice Congreso. Gracias a este mecanismo, una estimación de la variación de precios con alguna aproximación a la realidad pudo mantenerse durante los últimos 8 años. Obviamente, ninguna consultora o instituto de investigación privado tiene los recursos materiales y humanos con que cuenta una oficina nacional de estadísticas para llevar a cabo un estudio exhaustivo de los precios y calcular un índice pero, al menos, los cálculos privados sirvieron para tener un orden de magnitud de las variaciones de precios dada la ausencia total de veracidad del índice oficial. Finalmente, la justicia dejó sin efecto muchas de las sanciones aplicadas argumentando que las consultoras no violaron la Ley de Lealtad Comercial, puesto que sus estimaciones no constituyen "publicidad comercial" o "propaganda", sino que contienen información pública y técnica, que, como tal, "no reviste idoneidad

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suficiente para inducir a error, engaño o confusión a un destinatario respecto de los precios y condiciones de comercialización de determinados bienes de consumo". Lamentablemente, esta decisión fue tomada sólo después de varios años de procedimientos administrativos y judiciales. Todavía hay algunos profesionales como la ex jefa del Departamento de Precios al Consumidor, Graciela Bevacqua que aún esperan un pronunciamiento definitivo de la justicia. 4. El acuerdo con el FMI En abril de 2011 se anunció un acuerdo entre el INDEC y el Fondo Monetario Internacional para avanzar en la preparación de un nuevo índice de precios. Esto ocurrió después de que el FMI, en su World Economic Outlook 2010, incluyó una nota a su Apéndice estadístico mencionando que en el caso de Argentina "analistas privados estiman que la inflación del IPC ha sido considerablemente mayor". Con la asistencia técnica del FMI y la colaboración de 16 universidades, el INDEC trabajó durante 3 años en el desarrollo de una nueva metodología para un nuevo índice nacional de precios al consumidor, que fue lanzado en enero de 2014. Obviamente, ni el FMI ni las universidades tenían o tienen nada que ver con el proceso de entrada de datos que desde 2007 ha sido la pieza clave en el proceso de manipulación del índice. El nuevo IPC presenta discrepancias con las estimaciones privadas y las producidas por las oficinas provinciales de estadística que todavía calculan índices de precios, discrepancias que no tienen una magnitud muy diferente de las criticadas al IPC-GBA. Como ejemplo, incluyo una tabla con las variaciones de precios mensuales del IPC para el año 2014 según el INDEC, dos oficinas provinciales de estadística y la oficina de estadística de la ciudad de Buenos Aires. Teniendo en cuenta los diferentes ámbitos a que se refieren los índices es de esperar cierto nivel de discrepancia pero no de la magnitud y persistencia evidenciada por las cifras detalladas más abajo.

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Cuadro 1. Evolución del IPC de enero a octubre de 2014 de acuerdo a distintas fuentes. INDEC

Ciudad de Bs. As

San Luis

Enero

3.7

4.8

4.2

Tierra del Fuego 4.6

Febrero

3.4

4.4

7.2

3.4

Marzo

2.6

3.6

4.0

3.0

Abril

1.8

3.1

2.1

1.6

Mayo

1.4

1.5

2.6

3.5

Junio

1.3

2.3

1.8

0.6

Julio

1.4

2.2

2.0

2.3

Agosto

1.3

2.3

2.5

2.1

Septiembre

1.4

2.2

3.1

3.9

Octubre

1.2

1.9

1.3

1.7

El INDEC no ha hecho ningún esfuerzo para dar credibilidad al nuevo índice. Por ejemplo, podría proporcionar información sobre los precios de los productos usados en la estimación del índice como era de práctica hasta diciembre de 2006 pero no lo hace. Por otra parte, a pesar de que, de acuerdo con la metodología publicada, el índice nacional es de un promedio de seis índices regionales, los valores de estos no se hacen públicos, lo cual da lugar a profundas dudas sobre si realmente se aplica la metodología publicada. Por último, desde la aparición del nuevo índice, fue discontinuada la publicación de las tasas de pobreza e indigencia, en un reconocimiento tácito de su falta de rigor técnico. La desaparición de estos datos ha sido un paso más en el camino de la desinformación y empobrecimiento estadístico comenzado en 2007. Una de las principales contribuciones de Argentina a los “Objetivos de Desarrollo del Milenio” proclamados por las Naciones Unidas ha sido hacer desaparecer no la pobreza sino las estadísticas de la pobreza. En un intento de justificar la falta de estadísticas de pobreza en la Argentina algunas autoridades han alegado que emitir cifras de pobreza basadas en el poder adquisitivo sería "estigmatizar a los pobres". Esto es incompatible con las prácticas internacionales, como se ejemplifica en las estadísticas de la pobreza emitidas por la OCDE, la UE y los Estados Unidos. Información adicional sobre esta temática pueden encontrarse en Rice (1959), American Statistical Association (2011, 2012), Berumen E. y Becker V. (2011, 2012), Bodin (2011), Ryten (2012) y Seltzer (2012).

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5. Conclusiones y lecciones que deja lo sucedido con el INDEC La experiencia argentina muestra que, de facto, la Oficina Nacional de Estadísticas actúa -involuntariamente - como una suerte de auditor de la gestión del gobierno nacional. Sus índices indican el éxito o fracaso de las políticas sobre inflación, pobreza, crecimiento económico, distribución del ingreso, desempleo, etcétera. En países con alta fragilidad institucional se vuelve irresistible la tentación de forzar a los estadísticos a presentar la información de acuerdo a los deseos de las autoridades en lugar de tratar de mejorar las políticas. Por lo tanto, la primera prioridad es garantizar la autonomía de la Oficina Nacional de Estadísticas, liberándola de cualquier interferencia de los poderes políticos o económicos, haciendo de ella una institución estrictamente técnica y científica. En segundo lugar, la institución y su personal deben esforzarse por lograr una mayor credibilidad y respeto entre la población, transparentando sus procedimientos. La interacción con las fuerzas vivas de la sociedad – cámaras empresarias, sindicatos, partidos políticos así como usuarios del sector público y privado - debería ayudar a hacer que el trabajo de la Oficina sea conocido, respetado y valorado así como ofrecer la posibilidad de retroalimentación positiva acerca de cuáles son las demandas y preocupaciones de la sociedad. Referencias AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION (2011). “Letter to the United Nations Special Rapporteur on the promotion and protection of the right to freedom of opinion and expression”. Agosto. AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION (2012). “Letter to the U.S. State Department”. Septiembre. BERUMEN, E., BEKER, V.A. (2011). “Recent developments in price and related statistics in Argentina”. Statistical Journal of the IAOS. 27: 7–11. BERUMEN, E., BEKER, V.A. (2012). “Argentina: An Update on Credibility in CPI and Other Official Statistics and Perils Endured by Some Statisticians”. Joint Statistical Meetings. San Diego. BODIN, J. L. (2011). “How to react when the independence of statisticians and the integrity of statistics are endangered?”. Statistical Journal of the IAOS. 27: 59-69.

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CAES (2010). Informe del Consejo Académico de Evaluación y Seguimiento de la Actividad del Instituto Nacional de Estadística y Censos. Septiembre. CTA-ATE-INDEC. Junta Interna (2014). No somos cómplices de la mentira. CTA Ediciones. Buenos Aires. RICE, S. A. (1959). “The Inter American Statistical Institute at Age Nineteen”. Revue de l'Institut International de Statistique / Review of the International Statistical Institut. 27(1/3): 1-7. RYTEN, J. (2012). “Credibility and interference in official statistics: opposites at war”. Realidad, datos y espacio: Revista internacional de estadística y geografía. 3(1): 5 – 13. SELTZER,W. (2012).“International Responses to Governmental Targeting of Statisticians and Research Organizations in Argentina”. Joint Statistical Meetings. San Diego.

Artículo Invitado Recibido mayo 2016 Revisado diciembre 2016

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USE AND ABUSE OF OFFICIAL STATISTICS IN LATIN AMERICA VICTOR A. BEKER1 University of Belgrano and University of Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina victor.beker@ub.edu.ar

ABSTRACT In line with the Fundamental Principals of Official Statistics to produce valid and reliable statistics Governments need to provide the legal framework and resources to the statistical system to allow statisticians to produce the required statistics, without interference, using the best available methodology and techniques from the most suited sources of information. In Latin America and the Caribbean the colonial past affected and still affects the production of statistics. During the Colonial period statistics were of limited scope and use, mostly serving the interests of the Colonial powers. After independence in Latin America statistics became an instrument for development only after World War II, while in the Caribbean the newly independent nations had to adjust the Colonial system to national souvereignity. Conflicts between statistical independence and administrative desire and convenience did occur. Occasionally statisticians were under pressure to modify results to serve administrative or political purposes. An extreme case of Government interference with statistical activities is the case of Argentine since 2007. The gross manipulation of the Consumer Price Index (CPI) that began at that time was aimed at concealing

This article was written in early 2015. Since December 2015 INDEC´s statistics recovered full credibility. 1

This paper has been enriched by comments and contributions from Clyde Charre de Trabuchi, Luis A. Beccaria, Carmen Dopico, Susy Keller, Cristina Sabalain, Gustavo Pérez and other members of the Lucia Vera Movement for the Reconstruction of INDEC. Helpful comments and suggestions to a previous version by Alphonse L. MacDonald (Suriname, former UN) are deeply recognized. However, the usual caveats apply. This paper was presented during the 60th World Statistics Congress of the International Statistical Institute, ISI 2015, which took place in Rio de Janeiro, Brazil from 26-31 July 2015.

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the rise in inflation which took place at the beginning of that year. Statisticians in the National Statistical Office who refused to be part of the forgery were demoted, and dismissed while others resigned. The alteration of the CPI severely affected other statistical indices. Private consultants and researchers were subject to criminal prosecutions and punished with hefty fines for the “crime” of publishing their own price estimates. Although in most cases the judicial system acquitted them, this happened some years later, and currently there are still researchers awaiting the final judgement. In spite of the reaction by public opinion and the world statistical community nothing changed substantially until now (year 2015). The paper concludes with some recommendations to safeguard the integrity of statistics inspired by this sad experience. Keywords Colonial origin; authoritarian nature; alternative methodology; INDEC. RESUMEN En consonancia con los Principios Fundamentales de las Estadísticas Oficiales con vistas a producir estadística válida y confiable, los gobiernos deben proporcionar el marco legal y los recursos para el sistema estadístico de modo de permitir a los estadísticos producir la estadística requerida, sin interferencias, utilizando la mejor metodología y técnicas disponibles y utilizando las fuentes más adecuadas de información. En América Latina y el Caribe el pasado colonial afectó y aún afecta la producción de estadísticas. Durante el período colonial las estadísticas eran de alcance y uso limitado, sirviendo sobre todo a los intereses de las potencias coloniales. Después de la independencia, las estadísticas en América Latina se convirtieron en un instrumento para el desarrollo después de la II Guerra Mundial, mientras que en el Caribe las Naciones recién independizadas tuvieron que hacer los ajustes necesarios para pasar del sistema colonial al de soberanía nacional. Se produjeron conflictos entre la independencia estadística, por un lado, y los deseos y conveniencias administrativas por otro. De tanto en tanto los estadísticos estaban bajo presión para modificar resultados a fin de servir a propósitos administrativos o políticos. Un caso extremo de injerencia del gobierno en las actividades estadísticas es el de Argentina desde 2007. La grave manipulación del índice de precios al consumidor (IPC) que comenzó en aquel momento pretendía ocultar el aumento de la inflación que tuvo lugar a principios de ese año. Los estadísticos de la Oficina Nacional de Estadística que se negaron a ser parte de la falsificación fueron degradados o despedidos mientras otros debieron renunciar. La alteración del IPC afectó gravemente a otros índices estadísticos. Investigadores y consultores privados estuvieron sujetos a procesos penales y fueron castigados con fuertes multas por el

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"delito" de publicar sus propias estimaciones de precios. Aunque en la mayoría de los casos el sistema judicial los absolvió, esto sucedió algunos años más tarde y actualmente todavía hay investigadores esperando la sentencia final. A pesar de la reacción de la opinión pública y la comunidad estadística mundial nada cambió sustancialmente hasta ahora (año 2015). El trabajo concluye con algunas recomendaciones para salvaguardar la integridad de las estadísticas sobre la base de esta triste experiencia. Palabras claves Origen colonial; carácter autoritario; metodología alternativa; INDEC. 1. Introduction Following the discovery of the Americas the continent has for a considerable period been subjected to the dominance by European countries whose interest was to transfer the riches from the Americas to Europe and transfer their excess (or undesirable) population to the Americas. Statistics in the modern sense was not yet developed, but the colonial powers maintained registers and records of items that were of interest to them. Prominent were registers or counts of population for reasons of labour resources, taxation and security (men capable of bearing arms) and records of production of goods (agricultural and precious metals) and trade movements. The veracity and completeness of information is sometimes questionable due to the divergence of the interests of the colonists and the mother countries. Because of lack of effective administrative control over the territories data collected were often incomplete and lack of standardised weights, measures and procedures hamper the use of surviving documents in the creation of historical statistics in the modern sense. Data was often meant for use of the authorities only and were not in the public domain.With the creation of independent nations, first in North America in the 18th century, in Latin America in the 19th century and in the Caribbean in middle of the 20th century the need for statistical information for national development became paramount. Political independence from Spain and Portugal meant that the new nations needed information to develop effective national administrations. However, the use of the emerging statistical methodology was limited, due to lack of the required knowledge, human resources but above all the parasitic, authoritarian and autocratic nature of many governments. The quality of statistical activities was uneven across countries, but in some countries considerable progress was made in the collection of specific statistics, notably on health and economic activities. Modern statistical systems were only established after the end of the Second World War, due to efforts of the InterAmerican Statistical Institute (IASI), the Organisation of American States (OAS)

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and the United Nations, particularly through the Economic Commission for Latin America and the Caribbean (ECLAC). In the Caribbean and the Guyanas national independence, with the exception of Haiti, the Dominican Republic and Cuba, was only achieved after the Second War. Colonies of the United Kingdom in general followed the practices of the mother country, while in those of the Netherlands territory specific administrative systems produced statistical information mainly destined for the Colonial power. After national independence these countries needed to adjust their systems to cater for national development. Increasing democratisation in the region after the second half of the 20th century meant that adherence to the principles of accountability and transparency was required, which led to the demand by parliaments and the civil society for accessible statistical information to effectively monitor and evaluate governmentâ&#x20AC;&#x2122;s policies. The colonial practices where political regimes were not used to open scrutiny by the population, and that statistical information was for administrative and policy development use only created tension between the government of the day and the professional statisticians who claimed professional independence. In general governments, maybe reluctantly, did not interfere with the statistical production, although there have been cases in which governments did not agree with the statistics produced and statisticians were put under pressure to produce results that were more to the liking of the government in power. Occasionally, the media would cast doubt on the credibility of statistical results, and statisticians may be vilified. In general, sometimes with the support of the public opinion and international organisations, statistical independence was maintained although statisticians and the statistical office were subject to minor forms of harassment, lack of (timely) promotion, withholding of funds to attend international conferences, or delays in thedisbursementof approved funds, or reduction of the budget for statistical activities. However, in the last decade or so the region and the world have witnessed an extreme and prolonged case of governmental interference with statistical activities in Argentina. 2. INDEC: the manipulation of public statistics in Argentina and harassment and persecution of INDECÂ´s technicians Argentina had reliable statistics since the implementation of the first national census of population -which took place in 1869- until December 2006. The General Directorate for Statistics, dependent on the Ministry of Finance, which is the mediate antecedent of the current INDEC, was established in 1894. The CPI begins in 1924,

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when the mentioned General Directorate for Statistics creates the index for the Greater Buenos Aires Area (GBA). In January 2007, in order to conceal the growing inflation, a process of manipulation of the CPI-GBA began. Essentially it consisted in not using in the data entry process the information provided by the surveys. Given the interrelationship between the various statistical series, manipulation quickly spread to other indicators. An automatic effect was to alter the estimates of the indices of poverty and indigence for whose calculation many prices included in the CPI are a necessary input. The Wholesale Price Index was also "tuned up" so that its rates of variation kept consistent with the CPI. To avoid the comparisons, the elaboration of the CPI at the national level, which was in charge of another technical team, was discontinued and the team was dissolved. This process started one year before. In the course of the year 2006, the Secretary of Domestic Trade -in charge of the price control policy- required INDEC to provide the list of stores and establishments included in the sample used for the elaboration of the CPI. Providing such information would have entailed a violation of the Argentine law on statistics, which in its article 10 protects the statistical confidentiality. For this reason, the INDEC authorities refused to comply with such a request. The situation caused crisis in January 2007. Preliminary estimates of the CPI announced a jump in the monthly value of the indicator. The refusal of the authorities of the INDEC to introduce ad-hoc procedures to decrease its magnitude resulted in the displacement of the Price Indices Director, Graciela Bevacqua, who was replaced by an official of the Secretary of Domestic Trade. This allowed starting the manipulation of the basic data for the construction of the CPI while the Secretary of Domestic Trade was able to have access to the information that has been requiring. From then on, inspectors of the Secretary visited retailers included in the sample and Â¨instructed themÂ¨ about how to answer the questionnaires of INDEC. Other "corrections" were then applied to the estimates of GDP to exaggerate growth rates or hide their decrease. One of the most notorious tampering was what happened with the estimates of car production. In this case there is a single source of primary information -the car factory chamber- that is the source of data used by INDEC. In a complaint filed to justice by a former national MP he revealed that between November 2008 and December 2012 car production amounted 2.892.198 units, according to the information provided by the car factory chamber. On the other hand, according to INDEC 3.166.776 units would have been produced in that period of time. INDEC itself manufactured nearly 300,000 vehicles!

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At the time when the Director of Price Indeces' displacement is known her superior –the National Director of Living Conditions Statistics, Clyde Charre de Trabuchi– resigned from office. Shortly after, the General Director of INDEC followed suit and several officials were displaced or resigned. 13 directors were replaced between July and December 2007, other 7 in 2008 and other 7 in 2009. By 2012 only 2 of 36 directors who were in office in January 2007 remained in office. The majority of the displaced directors had been appointed by competition and they were required as experts by the offices of statistics in the region. It is estimated that since 2007 INDEC appointed more than 600 new employees -without any competition- on a plant that was 1200 and more than 300 resignations or retirements took place since 2007, while, as a result of the work stress produced by mobbing practices introduced from that date, more than 100 officials were absent for months or even years with psychiatric and medical licensing. Those who were reluctant to violate legal norms and good statistical practices were physically secluded from the rest. For example, in the case of the Agricultural Census Office a wall was erected to separate those from the others and the ¨loyals¨ were instructed to not interact with the group of technicians who did not accept to transgress ethical and methodological thresholds. In 2011, the staff of the Direction of Studies of Income and Household Expenditure was moved to another site of INDEC, while the Director remained at the headquarters without the practical possibility of exercising her functions. Similar practices were developed in other areas of INDEC, generating a climate of intolerance towards any manifestation or opinion contrary to the directives of the new leadership. One of the workers´ trade unions (see CTA-ATEINDEC, 2014) has documented some of the many irregularities that have happened and continue going on against INDEC´s staff. Irregularities that mean benefits and privileges for the allies, and situations of injustice, arbitrary changes or no allocation at all of tasks and responsibilities, postponement of requests for leave of absence or vacations, suspensions and even threats to all those considered as “enemies” or detractors. According to data supplied by INDEC to the Council of Universities, in August 2009 only 32% of its staff had university degree. The Council concluded that "the appointment policy of human resources followed in the period 2006-2009 has resulted in a decline in the quality of INDEC´s staff"(CAES, 2010, p.4). This decline has been reflected in the quality of the statistical production, beyond the mere tampering of the data. This happened in the case of the censuses; for example, only a handful of tables were published after the 2008 agricultural census and no information was provided at the national level since the field work could not be completed. The 2010 population census was conducted by personnel lacking experience in censuses and surveys and the questionnaires had serious deficiencies

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in the opinion of the specialists. The results aroused suspicions among users with respect to the response rate and quality of coverage; no further control survey was performed to estimate the incompleteness. 3. The report by universities and persecution of the private consulting firms In 2009, the Ministry of Economy -on which depends INDEC- invited representatives from five universities to produce a report on the institution. The report was highly critical of INDECÂ´s management since 2007. It compared the behaviour of the IPC-GBA series elaborated by INDEC with the consumer price indices of some Argentine provinces from 1994 to 2010. The report observed that "the behaviour of the indices is very similar until the beginning of 2007, moment from which a striking discrepancy begins to be observed between the different series. In particular, attention is drawn to the fact that as of that date the inter-annual variation rates recorded by the IPC-GBA are systematically lower than those captured by the rest of the series." (CAES, 2010, p.51). After listing many criticisms the universities concluded that "the discredit upon statistics has happened in parallel with deterioration in the functioning of the Institute and with the loss of valuable human resources due to departures and displacements of involuntary character. In this scenario, the introduction of urgent institutional reforms is required, with the purpose of creating a framework that will ensure the greater independence of its actions and the highest technical excellence of its products." (Ibid. p.42). The lack of reliable information about the index of consumer prices was initially replaced by those provided by the provincial offices of statistics, research centres and consultants with experience in the elaboration of price indices. This determined Government measures to try to eliminate these alternative sources of information. As we have pointed out above, one of the first measures was to terminate the program of support to the provinces to calculate themselves an index as part of the program of calculation of a CPI for the whole country. As several provinces persisted in its calculations despite the withdrawal of funds by INDEC, they were asked to leave their own calculations under the pretext of the upcoming development of a new index for the country as a whole. This was done because their estimates showed large discrepancies with the ones provided by the national statistics office and put in evidence the manipulation to which it subjected its statistics. This allowed reducing to a minimum the provinces which calculated its own price index. In relation to the private estimates -which coincided with those of provincial originthe Secretary of Domestic Trade proceeded to apply fines of up to $100,000 contending that they violated the fair trade law! This was done invoking article 9 of

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that law which states that “the fulfilment of any kind of presentation, advertising or propaganda that via inaccuracies or concealment can induce to error, deception or confusion with respect to the characteristics or properties, nature, origin, quality, purity, mixture, quantity, use, price, conditions of marketing or production techniques of goods, real estate goods or services is strictly prohibited”. The penalty was based on a report on the methodology used by the consulting firms issued by whom? By INDEC! From then on consultants decided to stop publishing their estimates and went on delivering them anonymously to a group of MP´s who proceeded to calculate the average and make it known to the public. It was what came to be known as the Congress CPI. Thanks to this trick an estimate of the variation of prices with some approximation to reality could be maintained during the last 8 years. Obviously, no private consultant or research institute has the considerable material and human resources that a National Statistics Office has in order to carry out a comprehensive survey of prices and calculate an index but at least the private estimates served to have an order of magnitude of the price variations given the total absence of veracity of the official index. Finally, justice left without effect many of the applied sanctions arguing that consultants did not violate the fair trade law, since their estimates do not constitute “commercial advertising” or “propaganda”, but contained public and technical information, that, as such, “are not of sufficient fitness to induce to error, deception or confusion to a recipient with respect to the prices and conditions of certain consumer goods”. Unfortunately this decision was taken only after several years of administrative and judicial procedures. There are still some professionals -as the former INDEC´s Head of the CPI Department, Graciela Bevacqua- who are still awaiting a definitive pronouncement of Justice. 4.The agreement with the IMF In April 2011 an agreement between INDEC and the International Monetary Fund to advance in the preparation of a new price index was announced. This occurred after the IMF, in its 2010 World Economic Outlook, included a footnote to its Statistical Appendix mentioning that in the case of Argentina “private analysts estimate that CPI inflation has been considerably higher.” With the technical assistance from the IMF and the collaboration of 16 universities INDEC worked for 3 years in the development of a new methodology for a new nation wide consumer price index, which was released in January 2014. Obviously, neither the IMF nor the universities had or have anything to do with the data entry process that since 2007 has been the key piece in the process of manipulation of the index. The new CPI presents discrepancies with the private estimates and those

BEKER, VICTOR A.: Use and abuse of official statistics in Latin America

produced by those provincial offices of statistics that still calculate provincial price indices, discrepancies that have not a very different magnitude to those criticized to the CPI-GBA. As an example, I include a table with the monthly price variations of the CPI for 2014 according to INDEC, 2 provincial statistical offices and the city of Buenos Aires statistical office. Given the different scopes of the indices one would expect some level of discrepancy but not of the magnitude and persistence shown by the figures below. Table 1. IPC evolution in 2014 according to different sources INDEC

Buenos Aires city

San Luis

Tierra del Fuego

January

3.7

4.8

4.2

4.6

February

3.4

4.4

7.2

3.4

March

2.6

3.6

4.0

3.0

April

1.8

3.1

2.1

1.6

May

1.4

1.5

2.6

3.5

June

1.3

2.3

1.8

0.6

July

1.4

2.2

2.0

2.3

August

1.3

2.3

2.5

2.1

September

1.4

2.2

3.1

3.9

October

1.2

1.9

1.3

1.7

INDEC has not done any effort to give credibility to the new index. For example, it could provide information on the prices of relevant products used in the estimation of the index as it was a regular practice until December 2006 but it does not. Moreover, despite that, according to the published methodology, the national index is an average of six regional indices, the values of these are not made public, which encourages deep doubts regarding whether the published methodology is actually applied. Finally, since the appearance of the new index, the publication of the poverty and indigence rates was discontinued, in a tacit recognition of their lack of technical rigor. The disappearance of these data has been one further step in the path of statistical misinformation and impoverishment started in 2007. One of Argentina´s main contribution to the United Nations “Millennium Development Goals” has been not to make poverty disappear, but to make poverty statistics vanish. In an attempt to justify the lack of poverty statistics in Argentina some authorities have argued that it would be “stigmatizing” to issue poverty figures based on purchasing power.

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This is at variance with international practices, as exemplified by the poverty statistics issued by the OECD, the EU and the USA. Additional information on this topic can be found at Rice (1959), American Statistical Association (2011, 2012), Berumen E. and Becker V. (2011, 2012), Bodin (2011), Ryten (2012) and Seltzer (2012). 5. Conclusions and lessons to be learned from what happened with INDEC Argentina's experience shows that, de facto, the National Statistics Office acts -involuntarily- as a kind of auditor of the national Government´s performance. Its indices indicate the success or failure of the policies on inflation, poverty, economic growth, distribution of income, unemployment, etc. In countries with high institutional fragility it becomes irresistible the temptation to force statisticians to submit the statistical information to the wishes of the authorities rather than improving their policies. Therefore the first priority is to ensure the autonomy of the National Statistics Office, freeing it from any interference of political or economic powers and making it a strictly technical and scientific institution. Secondly, the institution and its staff must strive for achieving greater credibility and respect among the population, making its procedures as transparent as possible. Interaction with the life forces of society -entrepreneurs´ chambers, trade unions, political parties- as well as users in the public and private sector should help make the work of the Office be known, respected, and valued as well as offering the possibility of positive feedback about which are the demands and concerns of society. References AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION (2011). “Letter to the United Nations Special Rapporteur on the promotion and protection of the right to freedom of opinion and expression”. August. AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION (2012). “Letter to the U.S. State Department”. September. BERUMEN, E., BEKER, V.A. (2011). “Recent developments in price and related statistics in Argentina”. Statistical Journal of the IAOS. 27: 7–11. BERUMEN, E., BEKER, V.A. (2012). “Argentina: An Update on Credibility in CPI and Other Official Statistics and Perils Endured by Some Statisticians”. Joint Statistical Meetings. San Diego.

BEKER, VICTOR A.: Use and abuse of official statistics in Latin America

BODIN, J. L. (2011). “How to react when the independence of statisticians and the integrity of statistics are endangered?”. Statistical Journal of the IAOS. 27: 59-69. CAES (2010). Informe del Consejo Académico de Evaluación y Seguimiento de la Actividad del Instituto Nacional de Estadística y Censos. September. CTA-ATE-INDEC. Junta Interna (2014). No somos cómplices de la mentira. CTA Ediciones. Buenos Aires. RICE, S. A. (1959). “The Inter American Statistical Institute at Age Nineteen”. Revue de l'Institut International de Statistique / Review of the International Statistical Institut. 27(1/3): 1-7. RYTEN, J. (2012). “Credibility and interference in official statistics: opposites at war”. Realidad, datos y espacio: Revista internacional de estadística y geografía. Vol. 3, Nº. 1, pp. 5 – 13. SELTZER,W. (2012).“International Responses to Governmental Targeting of Statisticians and Research Organizations in Argentina”. Joint Statistical Meetings. San Diego.

Invited Paper Received May 2016 Revised December 2016

ESTADÍSTICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 55-82 © Instituto Interamericano de Estadística

THE SYSTEM OF SOCIAL STATISTICAL DATASETS OF STATISTICS NETHERLANDS: AN INTEGRAL APPROACH TO THE PRODUCTION OF REGISTER-BASED SOCIAL STATISTICS BART F.M. BAKKER Statistics Netherlands, Den Haag, The Netherlands University Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands bfm.bakker@cbs.nl JOHAN VAN ROOIJEN Statistics Netherlands, Den Haag, The Netherlands LEO VAN TOOR Statistics Netherlands, Den Haag, The Netherlands ABSTRACT More and more countries are using register data to replace traditional Censuses. Moreover, official statistics as well as research are increasingly based on register data or combinations of survey and register data. Register-based statistics offer wonderful new opportunities. At the same time, they require a new approach to how data are processed and managed. In this article, we present the System of social statistical datasets (SSD), a system of interlinked and standardized registers and surveys. All production processes within Statistics Netherlands that pertain to social or spatial statistics converge in the SSD, which thus constitutes a shared outputoriented system. The SSD contains a wealth of information on persons, households, jobs, benefits, pensions, education, hospitalizations, crime reports, dwellings, vehicles and more. In the Netherlands it is the most important source for official social statistics and, because the data are available on request by means of remote access, also very popular in the social sciences. This article describes the contents of the SSD as well as the underlying process and organization, and demonstrates its possibilities. Keywords Registers; administrative data; data processing; micro-integration. This paper was published earlier in the Statistical Journal of the IAOS 30 (2014), pp. 411– 424, published by IOS Press http://dx.doi.org/ DOI 10.3233/SJI-140803 copyright notice ©IOS Press, Amsterdam, The Netherlands.

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RESUMEN Cada vez más países utilizan datos de registro para reemplazar a los Censos tradicionales. Además, las estadísticas oficiales y la investigación se basan cada vez más en datos de registro o combinaciones de encuestas y datos de registro. Las estadísticas basadas en registro ofrecen maravillosas nuevas oportunidades. Al mismo tiempo, requieren un nuevo enfoque sobre cómo se procesan y gestionan los datos. En este artículo, presentamos el Sistema de conjuntos de datos estadísticos sociales (SSD), un sistema de registros y encuestas interconectados y estandarizados. Todos los procesos de producción dentro de Statistics Netherlands que pertenecen a las estadísticas sociales o espaciales convergen en el SSD, que por lo tanto constituye un sistema compartido orientado a los resultados. El SSD contiene una gran cantidad de información sobre personas, hogares, trabajos, beneficios, pensiones, educación, hospitalizaciones, informes de delitos, viviendas, vehículos y más. En los Países Bajos es la fuente más importante de estadísticas sociales oficiales y, debido a que los datos están disponibles a petición por medio de acceso remoto, también son muy populares en las ciencias sociales. Este artículo describe el contenido de la SSD, así como el proceso y la organización subyacente, y demuestra sus posibilidades. Palabras claves Registro; datos administrativos; procesamiento de datos; micro-integración. 1. Introduction Administrative data are quickly becoming increasingly popular in the production of official statistics as well as in social research. A number of developments have contributed to this mushrooming growth. Until the early 1990s, the usual instrument for collecting statistical data on persons, households and businesses was the sample survey. However, the steady rise in nonresponse rates in household surveys in that decade raised serious doubts about the quality of the survey outcomes [Bethlehem, Cobben, and Schouten (2011), Bradburn (1992), De Leeuw and De Heer (2002), Stoop (2005) and Stoop, et al. (2010)]. This furthered the use of administrative data either for weighting variables to correct for non-response bias, or to replace sample survey data altogether. Added to this, political pressure and budget cuts have forced statistical offices to reduce the number of (sample) surveys in order to lower the reporting burden and work more efficiently. Besides being an efficient way for statistical offices to collect a lot of valuable information, the use of administrative registers substantially lowers the reporting burden for companies, institutions and households.

BAKKER, et al.: The system of social statistical datasets of statistics Netherlandsâ&#x20AC;Ś

Developments in information technology have led to a growing number of digital administrative registers with relevant information. Moreover, more and more countries have introduced a personal identification number for administrative purposes. As digital registers containing personal identification numbers can be linked fairly straightforwardly, users are quickly becoming increasingly aware of the new possibilities offered by administrative data. In addition, usersâ&#x20AC;&#x2122; needs have changed rapidly in recent decades: today they want relevant and authoritative statistical information, providing insight into the complex relationships between different aspects of social and economic life. This information should contain enough detail to specify the situation of small groups in society and to enable estimation of phenomena with a low incidence. Lastly, the information should be provided regularly so that important developments can be monitored. By using administrative registers, large numbers of records can be obtained at one go: for example the population register, social security and tax data. Therefore, studies of regional phenomena and small sub-groups as well as longitudinal studies and small domain statistics are possible without placing an additional burden on respondents and encountering problems associated with panel attrition. Moreover, registers provide accurate measurements of some phenomena that are difficult to measure with questionnaires because of social desirability issues, like criminal behaviour. Evidently, adequate legislation is a key precondition for the use of administrative data sources for statistical purposes. Thus, the use of administrative data by Statistics Netherlands (SN) would not have been possible without adjustments in existing legislation as well as the development of new legislation. Current legislation on the one hand authorizes Statistics Netherlands to use administrative data from all government institutions. On the other hand it obliges SN to take adequate technical and organizational measures aimed at data security and privacy protection. In 1996, SN carried out a first feasibility study to examine the possibilities offered by joining administrative data and survey data. Data from the population register and the administration of employee insurance schemes were processed and subsequently linked to data from the Labour Force Survey. The emphasis of the study was on elementary issues, particularly the quality of the matching process, which is obviously a critical success factor. The results were promising and marked the beginning of the development of the System of social statistical datasets (SSD). Since then, the SSD has expanded enormously. A major milestone was the 2001 Census which was based on the SSD [Schulte Nordholt, Hartgers and Gircour (2004)]. The 2001 Census cost approximately 3 million euros, next to nothing given the costs of a traditional Census: an estimated 300 million euros [Schulte Nordholt (2004)]. Nowadays, the term SSD primarily refers to a system of linked statistical registers and surveys which cover a broad range of demographic and socio-economic

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subjects: from labour force participation to social security, from health care to crime, from housing to migration. The content of the SSD is inextricably bound up with an elaborate support system consisting of an organization, processes, metadata, software tools, standardization and coordination principles, procedures and privacy protection measures. This system has been developed to ensure the efficient and secure use of the data in the SSD as well as to control, as much as possible, several quality aspects of the derived output. This article aims to provide valuable information for developing register-based statistics, founded on almost twenty years of experience in the Netherlands. Furthermore, it can provide insight into the content and processes of the SSD for external users. The core elements are: 1. That data are centrally stored in a standardized way. 2. The different unit types (persons, buildings, households, companies) can be easily linked because of assigned linkage keys. 3. Coordination is crucial to obtain consistent outcomes. Coordination comprises organizational, technical, and content related aspects. The development of Dutch register-based statistics did not begin from scratch. The fundamentals were already available from the Nordic countries and the United States. The Nordic countries started using data from registers very early on [Statistics Finland (2004), United Nations Economic Commission for Europe (2007)]. Denmark was the first country to fully base a census on administrative register data. Today, Norway, Finland and Sweden use large numbers of administrative registers for their Censuses. The United States were already using administrative data for their business statistics in the 1980s. During the development of the SSD a lot of methodological, logistical and practical problems were solved. However, a few important ones still remain. In the discussion, we will give attention to these remaining problems, in particular challenges pertaining to methodology and to integral quality management. 2. The SSD 2.1. A brief overview The transition from traditional survey-based to register-based social statistics has gone hand in hand with an enhanced necessity to combine and integrate data sources.

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The primary reason for combining sources is that registers – unlike sample surveys – usually cover a limited number of variables [Bakker (2011)]. Thus, a single administrative source will rarely suffice to attain the aspired scope and depth of statistics. Consequently, organizational units within SN need to share their statistical registers. This is the main purpose of the SSD. Figure 1 gives a broad overview of the process underlying the SSD. The core of the SSD is a central data library, maintained and operated by SN’s Division of Socioeconomic and Spatial Statistics. The various organizational units of the division are responsible for statistics pertaining to specific themes, e.g. employment, social security, demography, and manage processes in which register data are collected, edited and imputed. As administrative register data are not collected for statistical purposes, these processes are usually quite extensive [Bakker, (2012), Daas, et al. (2009), Wallgren and Wallgren (2007), Zhang (2012b)] extensive processing is required to achieve acceptable quality. Register processing is beyond the scope of the SSD and will therefore not be elaborated upon here, except for the part concerned with consistency for census purposes. This is part of the contentrelated coordination. Figure 1. Broad overview of the SSD. Organizational units process administrative registers and store the resulting statistical registers in the central data library of the SSD. Statistical registers are then combined to realize output.

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Register processing is followed by the assignment of standardized linkage keys which enable different statistical registers to be combined efficiently and are therefore central in the production of register-based statistics e.g. Statistics Finland (2004), United Nations Economic Commission for Europe (2007), and Wallgren and Wallgren (2007). The resulting statistical registers are standardized and then stored in the central data library of the SSD. The corresponding metadata are stored in a central metadata repository. Storing statistical registers in a standardized form in a central library makes it easier for organizational units to share. Organizational units enrich their own statistical registers by joining with statistical registers supplied by others, which enables the realization of statistical output with the required scope and depth. In addition, external scientists are given the opportunity to access and join the statistical registers stored in the SSD for their research purposes. In the remainder of this paper, we shall discuss in more detail each of the processes and elements outlined above. 2.2. Assignment of linkage keys to statistical registers The central statistical unit types are persons, households, buildings, and organizations (companies and non-profit organizations). In order to link the relevant information on these unit types, all units are identified and assigned a linkage key. Most administrative registers put at Statistics Netherlandsâ&#x20AC;&#x2122; disposal contain unique personal identifiers, the citizen service (CS) numbers, previously called the social security and fiscal number (SoFi number) [Arts, Bakker and van Lith (2000), Schulte Nordholt and Linder (2007)]. Various registers contain other personal identifiers such as date of birth, name and address, without [De Bruin et al. (2004)] or alongside [Arts, Bakker and van Lith (2000)] the citizen services numbers. Although these personal identifiers can be used to link and join different registers, for more efficient register combination as well as for privacy protection, the personal identifiers are replaced by the PIN (person identification number) and AIN (address identification number) linkage keys. Both are anonymous keys which preclude direct identification of persons. The Dutch population register (PR) plays a central role in the assignment of these keys. The PR contains personal identifiers and demographic information for every registered inhabitant of the Netherlands [Prins (2000)]. The cumulative PR data from 1995 onwards are used by SN to maintain a so-called central linkage file of persons (CLFP). In the CLFP, persons are assigned a PIN and address an AIN. All registers with data on persons personal identifiers. In the case of a link, the PIN and AIN are taken from the CLFP [Arts, Bakker and van Lith (2000), Schulte Nordholt and Linder (2007)]. At the same time, the original personal identifiers, except for month and year of birth, are removed from the register.

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Obviously, errors in registered personal identifiers as well as duplicate keys may result in missed links as well as erroneous links which in turn may cause bias in derived statistics e.g. Bakker (2011), Kim and Chambers (2012), Neter, Maynes and Ramanathan (1965), Sadinle and Fienberg (2013), and Zhang, (2012b). Therefore, SN has developed and implemented a method which attempts to maximize linking rates while at the same time minimizing erroneous links [Arts, Bakker and van Lith (2000)]. When available, the CS number is used to link files to the CLFP. This number is of high quality in most sources, and results in a linking rate of almost 100 percent [Schulte Nordholt and Linder (2007)]. Records without a CS number are linked on the basis of other personal identifiers such as date of birth, sex and address [Arts, Bakker and van Lith (2000), De Bruin et al. (2004), Linder, van Roon and Bakker, (2012)]. In the first step of this process, records are linked if the values of all the personal identifiers are identical. The remaining, unlinked, records are subjected to a second step in which some differences are allowed. The method to assign linkage keys is deterministic. However, because in the second step some differences are allowed in the linkage variables, the deterministic method leads to results that are similar to probabilistic linkage. This prevents the application of computer time intensive probabilistic methods links [Arts, Bakker and van Lith (2000)]. The resulting linking rate varies depending on the quality of the identifiers. For instance, 87.6 percent of the hospital discharge register records could be uniquely linked [De Bruin et al. (2004)], while the linkage rate for the Labor Force Survey was nearly 100 percent [Schulte Nordholt and Linder (2007)]. Clearly, the household is another important statistical unit in the context of socioeconomic statistics. However, in most European countries it does not exist as such in the available administrative registers e.g. Zhang, (2012a), Zhang and Hendriks, (2010). The Netherlands is no exception, the households – and corresponding household identification numbers (HIN) – are therefore established on the basis of information from various registers on family relationships, coresidence and fiscal relationships [Van der Laan, Harmsen and Kuijvenhoven, (2007)]. The majority of households can be deterministically identified on the basis of information on address and family ties. These are mainly traditional households such as single-person households and families living at the same address. Some of the more challenging households, e.g. unmarried couples, are deterministically identified on the basis of fiscal information. The remaining households are stochastically imputed on the basis of household information collected in the Labour Force Survey (LFS) [Harmsen and Israëls (2003)]. A fourth and last important linkage key is the organization identification number (OIN). Various administrative registers contain information about companies or nonprofit organizations, the most prominent example being the administrative register

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on jobs which contains the tax number of the company providing the job. The tax number is replaced by the OIN by linking with the business register which can be regarded as the economic counterpart of the CLFP. The OIN enables the compilation of social statistics which include attributes of companies, such as industrial classification (NACE code) and size class (SC code). Moreover, it enables integration of social and economic statistics [De Winden, Arts, and Luppes, M. (2008), Van der Veen (2007)]. 2.3. Standardization SN strives to apply a common architectural framework when designing and redesigning production processes [Struijs et al. (2013)]. This framework serves as a guide, thus leaving room for organizational units to tailor their production systems to the specific challenges they face. Consequently, register processing, which precedes the SSD (Fig. 1), is characterized by a low degree of standardization. However, all production systems converge in the SSD, which can be seen as a common system aimed at data sharing and output production. Efficient data sharing requires a high degree of standardization which therefore plays a prominent role in the SSD. A mix of autonomy and integration of production processes also seems to have been fruitful in other national statistical institutions (NSIs) [Ploug (2011), Seljak (2012)]. At this stage of the SSD, standardization is mainly related to the format and name of a statistical register and its corresponding, obligatory, metadata files and the data type of linkage keys. The standardization of a statistical register and its accompanying metadata files is checked by a tailor-made software tool to preclude the storing of faultily standardized data in the SSD. 2.4. The central data library of the SSD The central data library of the SSD constitutes the heart of the SSD as it contains the actual data used by internal as well as external researchers to generate output. The main idea underlying the central data library is efficient data sharing, as well as the coordination thereof. Therefore, we elaborate on some of its key principles below. 2.4.1. Central data library of the SSD: Contents More than fifty administrative registers underlie the current SSD. Enumerating these registers as well as the contents of the derived statistical registers would provide little insight into the SSD as a register system. Instead, the contents of the central data library of the SSD are explained here by means of a conceptual model (Fig. 2) and a brief overview of the contents (Table 1).

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Table 1. Some important variables by object type. Object type Person

Statistical variables Reference period, nationality, country of birth, year and month of birth, gender, marital status, position in household, partner (no partner, cohabitation, marriage), educational attainment (Standard Classification of Education), personal income, cause of death, crime reports

Household

Reference period, household type, household composition, number of children in household, household disposable income, household capital Taxation value, rented or owner-occupied home, type of home, energy label, regional classifications, geographic coordinates Reference period, wages, hours worked, temporary or permanent labor contract, employees type, collective labour agreement, company car, discharge reason Reference period, operating profit, industrial classification (NACE)

Building Activity: having job Activity: being self-employed Activity: being enrolled in education Activity: receiving social security benefit Activity: receiving pension Activity: registered at employment agency Activity: registered as medical practitioner Activity: receiving scholarship Activity: hospitalizations Activity: Owning a vehicle Organization

Reference period, Standard Classification of Education, year/stage of education Reference period, type of benefit (income support, unemployment, disablement, survivor, benefits from abroad, other), amount received

Linkage keys PIN HIN AIN PIN father PIN mother PIN partner HIN AIN PIN OIN PIN OIN PIN OIN PIN

Reference period, type of pension (state or employer pension), amount received

Reference period, desired working hours

Reference period, medical profession

Reference period, amount received

Reference period, number of hospitalizations, number of days in hospital

Reference period, technical specifications of vehicle

Reference period, Industrial classification (NACE), size class (SC code)

OIN

In Fig. 2, object types (statistical units) are represented by rectangles and relations between object types by connecting lines. In the SSD, a relation between object types is represented by one of the common linkage keys. For instance, the line to and from the object type “person” represents the relation between persons. Persons may be related by being partners (1:1 relation, linkage key PIN) or relatives (1:n relation, linkage key PIN). Similarly, the line between person and building represents the registration of persons at specific dwellings (linkage key AIN). Following Wallgren and Wallgren (2007) an object type “activity” is included, where activity should be interpreted very broadly. Examples of activities are “having a job”, “being enrolled in an educational program”, “receiving persons as well as to organizations. A job is obviously related to both the employer and the employee. Similarly, educational enrollment is related to the student as well as to the education institution. Table 1 gives some important variables by object type. This list is not exhaustive.

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Figure 2. Conceptual model of the SSD register system. [Rectangles: object types; lines: relations between object types; PIN: person identification number; HIN: household identification number; AIN: address identification number; OIN: organization identification number; the indication x:y denotes the type of relation].

2.4.2. Central data library of the SSD: Coordination The need to share data is a major change from traditional survey-based statistics production, which was much more autonomous [Struijs, er al, (2013). Data sharing requires statistical registers to be carefully organized so that they can function as a register system, and therefore coordination is essential [Ploug (2011), United Nations Economic Commission for Europe (2007), Wallgren and Wallgren (2007)]. Lack of coordination may result in various undesirable phenomena, such as identical variables stored under different names, different variables or statistical registers stored under the same name, statistical registers stored in different file formats, linkage keys stored in different data formats, metadata stored in different forms and file formats, etc. Indeed, it is easy to envisage the evolution of an unmanageable collection of data and metadata in the absence of coordination. Moreover, data sharing among organizational units entails increased interdependency as well as the potential for unwanted output overlap. Therefore, being able to monitor the production schedules of other units is of paramount importance. In short, coordination is essential to simplify the combined use of data, to increase consistency between statistical registers, avoid duplicated work, ensure the appropriate application and interpretation of data, and for planning and control. Four types of coordination are distinguished: organizational, technical, content-related and outputrelated. These will be examined consecutively below.

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2.4.2.1. Organizational coordination SNâ&#x20AC;&#x2122;s Division of Socioeconomic and Spatial Statistics consists of a number of organizational units. Each unit is responsible for the production of statistical output pertaining to a specific domain, e.g. employment, social security, demography. These units carry out register processing and store the resulting statistical registers in the central data library of the SSD. They are the formal owners of these registers, which means they are accountable for the timely processing as well as the quality of the registers. Several supporting tasks are performed by two central organizational units: one is responsible for assigning linkage keys to statistical registers. To that end, it maintains the CLFP and develops and applies matching algorithms. The other central organizational unit carries out a broad range of activities aimed at the integrity of the SSD and the efficient use of its contents. For instance, it performs micro integration of different statistical registers, develops and maintains software tools and provides courses on the principles of the SSD. Lastly, two consultation bodies are worth mentioning. First, representatives of all organizational units participate in a consultative body which aims to coordinate the contents and technical aspects of the SSD. Second, a steering committee oversees current and future aspects of the SSD and takes action in the case of conflicts of interest. 2.4.2.2. Technical coordination Standardization is the most prominent aspect of technical coordination within the SSD. File formats, data formats of linkage keys, naming conventions, metadata, IT infrastructure and planning tools are all standardized. Technical coordination also aims to prevent redundancy (the same variable in different statistical registers) and ambiguity (same variable under different names). In addition, a key feature of the SSD is an unambiguous link between data and metadata (Fig. 3).

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Figure 3. Relation between data and corresponding metadata on the basis of register names and variable names.

Meta-information and its structure is important for the proper processing and understanding of statistical data e.g. Gelsema (2012), and United Nations Economic Commission for Europe, (2007). The transition to register based statistics has broadened the demands on metadata as it entails a stronger dependence on external factors such as legislation underlying the administrative registers, variable definitions and data collection methods employed by the register keeper [Daas et al. (2009), Statistics Finland (2004), Wallgren and Wallgren, (2007)]. The metadata of the SSD are stored in a central metadata repository. Statistical registers are connected one-to-one with their corresponding metadata files, on the basis of the register name. Similarly, variables are related to their metadata on the basis of the variable name. 2.4.2.3. Content-related coordination Several processes are directed at the coordination of content. Firstly, when either new statistical registers or modifications of existing registers are developed, the specifications are sent to all organizational units to enable stakeholders to contribute comments that represent their interests. Secondly, a central production schedule is kept within the SSD framework. Organizational units make their own timetables using a standardized planning tool. These timetables are automatically incorporated into a central schedule which can be consulted by all the units. Thirdly, if a historical register is updated frequently in order to produce timely statistics, coordinated versions are identified which are to be used for all statistics with less strict timelines.

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For instance, the demographic register, which is derived from the PR, is a historical register which is updated monthly. The updates include addition of data for the new month as well as the addition and modification of data for previous periods. Therefore, each update also involves a qualitative improvement of â&#x20AC;&#x153;historicalâ&#x20AC;? data. Apart from the obvious advantages, this complicates the realization of consistency and reproducibility of statistics. Therefore, a coordinated version is designated each year, which represents a standardized population. Fourthly, classifications are coordinated by storing standardized classifications and groupings thereof in the central metadata repository. Lastly, micro-integration is carried out to construct a set of mutually consistent as well as longitudinally consistent statistical registers. This register set is produced specifically for Census purposes but is also frequently used by external researchers. The micro-integration framework was developed by Bakker and Daas (2012), and Zhang (2012b) based on the idea that the total survey error approach could also be applied to register data. The framework distinguishes measurement and representation errors. We summarize mainly Bakker (2011). Measurement errors are caused by differences between the administrative and statistical concepts, and by the operationalization and measurement of the administrative concept. The errors can be detected by comparing meta-information and examining inconsistencies in the data. For instance, measurement errors occur if the same variable has different values in different sources, a logical relationship is violated by the data, state and transition figures are inconsistent, impossible or implausible transitions are registered, or the data are inconsistent with some external reference data. The measurement errors are corrected by a set of edit rules, starting with the conceptual definition of the statistical variable. As measurement may vary between different sources, in the first set of rules, the measured variables are transposed into the statistical ones. This first step is called harmonization. Once harmonization has reduced inconsistencies in the data, the remaining inconsistencies are resolved by choosing the best source for each variable. To choose the best source it is important to know the quality of the variables in the different sources. The quality of a variable in a source can be strong in terms of one aspect, but weak in terms of another. For example, the yearly wages in source A can be of very good quality for government employees, but of fairly poor quality for employees in other economic sectors. If source B is fairly good for all employees, the yearly wages of government employees are derived from source A and those of other employees from source B. If the quality details of the sources are unknown, sometimes the new variable is derived from two or more sources by taking the mean. It is also possible to formulate a decision rule in which the data are required to fulfil a logical relationship. It then depends on the quality of the variables which one is adjusted. Representation errors originate from

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differences between the target population of the administrative register and the statistical target population: population elements may be missing in the administrative register, or elements not belonging to the population may still be included in the register, you may have missed links and therefore population elements may be missed, as a result of mislinks elements may be included in the register that do not belong to the population. These error sources could lead to either under-coverage or over-coverage of the population. Over-coverage can be corrected by deleting elements that do not belong to the target population. To do this, these elements have to be identified. Under-coverage is more difficult to correct. One way is to combine all kind of incomplete sources, to create a complete list of population elements of the target population. But if population elements are missing in all the combined sources, they will also be missing from the combined file and undercoverage will still occur. Another way to correct for under-coverage is to link administrative register data with survey data that cover the total population. Assuming that the register data cover their part of the population entirely and could be assigned a weight of one, the rest of the population is covered by the weighted records of the survey that could not be linked [Linder, van Roon and B. Bakker (2012)]. It is also possible to assign weights to the records in the combined file or to impute records, if the total population size can be estimated, e.g. with capturerecapture methods. This method is used, for instance, for the Integrated Census in Israel [Kamen (2005)]. 2.4.2.4. Output-related coordination Generation of statistical output requires coordination to avoid duplicated work and inappropriate use of data. If a local organizational unit combines statistical registers for output purposes, it will use its own data as well as data delivered by other units. Subject specialists of those other units should be able to review the input and output specifications so as to ensure that data are used and interpreted appropriately and to check that similar statistical output is not being constructed by other units. 2.4.3. Central data library of the SSD: Privacy protection In the 1970s there was a growing concern in the Netherlands about the protection of privacy [Al and Altena (2000), Al and Bakker, (2000)]. Although the 1971 General Population and Housing Census prompted public debate on the subject [Van Maarseveen (2004)], this had only a slight effect on the response to that census: the final non-response rate amounted to 0.2 percent. However, the fast growing concern caused a postponement of the 1981 Census â&#x20AC;&#x201C; as the non-response rate was expected to rise to as much as 26 percent â&#x20AC;&#x201C; and ultimately led to the decision to abandon the traditional Censuses altogether in later decades. The public debate itself started a

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process of legislation on the subject of protection of privacy. Today the protection of privacy is well-regulated in the Netherlands. The legal basis of Statistics Netherlands (SN), the Statistics Netherlands Act Statistics Netherlands (2004) stipulates that SN must use administrative data from government institutions wherever possible, and grants them authorization to do so. In addition, it authorizes SN to use the Citizen Service (CS) number. Several articles of this official Act are aimed at data security and privacy protection. First of all, the data received by SN may be used solely for statistical purposes. Secondly, SN must put in place technical and organizational provisions against loss or interference with these data, and against unauthorized data access, data alterations and data dissemination. Thirdly, adequate measures must be taken to ensure that publication precludes disclosure of individual data. Lastly, data received by SN may not be passed on to other persons than those charged with carrying out the responsibilities of SN. As an exception to the latter rule, SN is allowed to release micro data to other institutions for the purpose of statistical or scientific research [Kooiman, Nobel and Willenborg (1999)]. The law defines which institutions are considered to perform statistical or scientific research, but other organizations and institutions may apply for authorization; the Central Commission for Statistics, the independent supervisory body of SN, must agree with the application and authorize SN to release micro data to the applicant concerned. In addition to the Statistics Netherlands Act, SN is required to comply with general legislation on privacy protection. In 1988, the Act on Personal Data Registrations (WPR) was adopted as the first legislation regulating the maintenance and use of registers containing personal data. In 2001 the WPR was replaced by the Netherlands Data Protection Act (WBP), the enforcement of which is supervised by the so-called Data Protection Authority (DPA). The WBP states that personal data shall not be processed in a way that is incompatible with the original purpose of the data collection. However, an exception is made for further processing of personal data for historical, statistical or scientific purposes. It is this exception that allows SN to process administrative data as well as to pass on statistical registers, under strict conditions, to other institutions. Furthermore, the WBP states that personal data shall not be retained for a longer period of time than necessary for the realization of the purposes for which the data have been collected. Again, an exception is made for historical, statistical or scientific purposes. Obviously, the afore-mentioned exceptions apply under the explicit condition that adequate measures are taken to safeguard privacy and prevent the use of personal data for other than the stated purposes. Lastly, all processing of personal data must be reported either to the DPA or to a data protection officer appointed within the organization that processes the data. Within SN, such a data protection officer has been appointed to supervise the

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application of, and compliance with, legislation on privacy protection. To achieve a sufficient level of data security, measures are taken on the following points: 

As explained previously, personal identifiers are removed from the statistical data and replaced by the common PIN and AIN linkage keys. Although this primarily allows straightforward combination of statistical registers on persons, it additionally constitutes a major privacy protection measure as the linkage keys are anonymous and therefore preclude direct identification.



The second measure is the restriction of access rights to the central data library. Only staff members who need data from the SSD in order to execute their task are given access to the part of the network on which the SSD is stored. Moreover, access is limited to the required data. As such access to the data library does not automatically mean access to all data. Finally, those who have access to the SSD do not simultaneously have access to other parts of the network.



The third measure entails a limitation of e-mail facilities, which minimizes the probability that unsecured data leave SN. The staff who have access to the data library do not have the right to send e-mails with attachments.



People entering the office buildings of SN are subjected to strict checks. Each staff member has an identity card enabling him or her to enter the building. Visitors have to check in at reception and identify themselves with an official document and must be accompanied by a staff member at all times.

2.4.4. Combining statistical registers and output production Because statistical registers stored in the SSD are standardized and provided with common linkage keys, combining registers for output purposes is a fairly straightforward procedure. For example, persons can be linked to their households, to the job they are in, and to the dwelling in which they live using the linkage keys HIN, PIN and AIN respectively. Nevertheless, generating the software to carry out the necessary selection and linkage steps can still be time consuming and error sensitive. Moreover, users need to gain knowledge about the contents of the SSD before selections and linking steps can be considered at all. The high degree of standardization of the SSD has enabled the development of software tools which greatly facilitate these steps in the production of output. Two of these tools are of particular importance and will be discussed here. The first tool generates a table of contents of the SSD library: an inventory of available statistical registers including primary metadata (general description of the register and

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record description), organized by the responsible organizational unit. Needless to say, the table of contents is a very valuable starting point for users of SSD data. The second tool is used to generate a required data set. The user specifies the required population and variables. Using these specifications, the tool consults the SSD metadata repository to determine which statistical registers need to be joined on the basis of which linkage keys. It then carries out the actual selections and record linking steps and delivers the desired dataset including a record description and some additional documentation. The analysis of the dataset and the subsequent production of output is done using software that best suits the particular output objectives or best matches the expertise of the user. 3. Examples of output based on the SSD This section presents four examples of SSD-based output. The first two are illustrations of output based exclusively on integral register data. These are included to demonstrate the possibilities offered by coordinated, integral data from the SSD, namely portraying small groups in society and low-incidence phenomena as well as longitudinal analyses. Although surveys are considerably less suitable for such analyses, they do have their own important merits: a rich variable content tailored to the underlying statistical objectives. Obviously, combining the advantages of survey and register data presents numerous interesting possibilities. The third example was included to demonstrate these. The last example illustrates the use of SSD data by external researchers. 3.1. Example 1: Co-residence of parents and older adult children [Smits, Mulder and Van Gaalen (2010)] Using longitudinal SSD data for 2003–2005 on all adult children aged 30–40 years living in the Netherlands and their parents, almost two million persons altogether, the authors investigated the extent to which intergenerational co-residence is determined by situations and events associated with the support needs of either generation. They distinguished between four possibilities: no transition, the child moved in with parent(s), parent(s) moved in with the child, child and parent(s) moved into a new home (Table 2). Because moving in with parents or children is a rare event, such an analysis would not be possible using a general survey. Only because the SSD contains data on the entire population, can such rare events be studied. The authors’ general conclusion based on cross-sectional data was that support needs of both generations are important, but parents give more support to their children than vice versa. A weak socioeconomic position of both generations is positively correlated to co-residence. Longitudinal analyses show that events like

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divorce and income loss of the child increase co-residence. The person in need is most likely to move in with the other generation. Table 2. Transition to co-residence with parents in 2005 of children aged 30 – 40 years

No transition Child moved in with parents (s) Parents (s) moved in with child Child and parents (s) moved into new home

% 99.49 0.43 0.06 0.02

abs. 1,879,764 8,124 1,134 378

3.2. Example 2: The effect of becoming unemployed on relationship stability [Van Rooijen and Van Gaalen (2014)] In this study, married male employees were followed for three years after becoming unemployed in order to establish whether their relationships were dissolved. Of particular interest was the distinction between three documented reasons for dismissal: dismissal because of long term illness, on personal grounds or due to redundancy. In case of redundancy, employees are selected for dismissal through some form of ‘last in first out’ principle, often per age class. As such, personal performance is not taken into account in contrast to dismissal on personal grounds and because of long term illness. The results are summarized in Fig. 4. The most notable finding is that dismissal because of redundancy does not significantly enhance the probability of relationship dissolution whereas dismissal because of long term illness, and particularly dismissal on personal grounds, is associated with strongly increased dissolution rates. These results held out when an elaborate set of control variables, such as household income, number of children, duration of the relationship, were added and analyzed multivariately. The results therefore suggest that personal factors underlie both the dismissal and the dissolution of the relationship in the case of employees who were dismissed on personal grounds or because of long-term illness. After all, if dismissal in itself would negatively affect a relationship, dismissal due to redundancy would be expected to increase dissolution rates as well.

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Figure 4. Rate of relationship dissolution during three years after dismissal and by reason for dismissal.

3.3. Example 3: Dropping out of school and criminal behavior [Traag (2012)] For this study, data from the secondary education pupil cohort 1999 (VOCL’99) were enriched with data on police arrests and school careers from the SSD. The VOCL’99 is a panel survey which records the school careers of 17,000 pupils who started their secondary education in school year 1999/2000. It additionally documents an extensive set of background information, such as cognitive skills, home situation and social environment. A preliminary study demonstrated that dropping out of school is associated with strongly increased rates of criminal behavior [Traag, Marie and van der Velden (2010), Table 3]. The mechanisms underlying this relationship were investigated by application of an elaborate multivariate model. The results indicated that social bonding, particularly school performance, reduced the risk of criminal behavior whereas early school-leaving and prior criminal behavior strongly increased this risk. The results supported the notion that both social control and self-control explain participation in risky behavior by youths. Table 3. Dropping out of school versus criminal behavior

Overall Drop outs

Suspected of a crime in the period 1999-2006 8.2% 37.6%

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3.4. Example 4: Evaluation of governmental income support policies [Gravesteijn, de Jong and Spijkerman (2011)] In 1965, income support benefit was introduced in the Dutch social security system. This offered a government-funded minimum income protection. The Dutch income support system was revised recently to place a stronger emphasis on getting people (back) into jobs [Van Oorschot (2006]. In this context, municipal government has been given more responsibilities. This example covers a study aimed at evaluating the income support policy carried out in one municipality, Enschede. One of the questions addressed in this study was to what extent persons whose application for income support was turned down were, in the long-term absorbed into employment and/or shielded from income support. For this purpose, data from the SSD on employment and social security benefits were linked to data held by the municipality. Although a significant part of those whose claim had been turned down found a job within three months (28 percent), in most cases their employment was not enduring. In addition, a significant number were claiming income support later on (25 percent). These, and other, findings were turned into recommendations aimed at improving the municipalityâ&#x20AC;&#x2122;s income support policy. 4. Quality issues A description of the SSD would not be complete without discussing its quality. NSIs generally highlight the following dimensions of output quality [Statistics Netherlands (2012), United Nations Economic Commission for Europe (2007: relevance, timeliness, accuracy and reliability, comparability and coherence, accessibility and clarity. Of these quality dimensions, accuracy and reliability are the most important and methodologically the most challenging ones. Both are measures of uncertainty, where accuracy reflects the systematic error and reliability the random error. Users of statistical data are used to interpreting confidence intervals as a measure for the reliability of survey outcomes. However, no similar measure for combined administrative register data is available. In order to fill this gap, new theory-based research has to be started. Bayesâ&#x20AC;&#x2122; theory or the super-population theory may open up some avenues for further research. Another methodological question is how to determine the accuracy of variables from administrative register data. Based on the classical test theory, Bakker (2012) determined the quality of some register variables by linking a survey to administrative register data and using structural equation models to compute the indicator validity. However, this indicator validity does not distinguish between

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accuracy and reliability. More research following Saris and Andrews (1991) still has to be done to assess the accuracy of administrative register data. Another possibility to develop a measure for uncertainty is to combine all error sources described by Bakker and Daas (2012) and Zhang (2012). However, their framework still has to prove in practice whether it is complete and correct. It should be helpful in the development of work processes in statistical offices for statistics based on administrative register data. In particular, the order of the steps should be proved. Whether the distinguished steps lead to an optimal result in terms of quality and cost is still open to discussion. Lastly, the SSD data are assumed to cover the entire population, while in fact the definition of the population is restricted to the registered population. Only persons registered in the Population Register are considered to be part of the target population of statistics on persons. However, we know that this does not reflect the actual situation. To estimate the total population size, and therefore the under-coverage of the Population Register, a number of capture-recapture methods could be used. Most of these methods are based on strong assumptions, which are contravened [Bishop, Fienberg and Holland, (1975), Fienberg (1972), International Working Group for Disease Monitoring and Forecasting (1995, Van der Heijden et al. (2012)]. More research is needed to optimize these methods and relax the required assumptions. As for the remaining quality dimensions, a prominent problem that needed to be addressed in the SSD resents a trade-off between the various quality dimensions. For instance, a register which allows for the production of timely statistics does not simultaneously allow for maximum attainable accuracy and consistency because of various constraints: time constraints associated with the production of timely statistics, budget constraints, and constraints with regard to the availability of other registers which can be used for micro-integration. In a similar vein, comparability and consistency preclude timeliness due to the additional processing time associated with the necessary micro-integration. Moreover, increased relevance may reduce comparability over time. The latter is the case when, for example, an improved definition of a statistical unit cannot be implemented retrospectively due to limitations in those registers that relate to earlier periods. Introducing various versions of a statistical register will do the best justice to all quality dimensions, with each version emphasizing particular quality dimensions or combinations of dimensions. However, this reduces output consistency and poses the problem of the number of versions and the associated costs. To complicate matters, because statistical registers are interdependent in a register system, decisions regarding versions and revisions should be coordinated across the register system. After all, enhancing the accuracy in one particular register may reduce the consistency of the

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register system. In other words, an integral approach to quality management is necessary. Such an approach requires an organization that supports extensive cooperation between units and, more importantly, a cultural change towards a structure in which cooperation over organizational boundaries as well as a notion of collective ownership of statistical registers is seen as inherent [Ploug (2011), Wallgren and Wallgren (2007)]. For the SSD, such an approach is still in its infancy. Although an organization and procedures aimed at coordination have been put in place, many details still need to be worked out and, perhaps more importantly; more effort needs to be invested in changing the mindset of employees and management in relation to documentation and data sharing. 5. Conclusion The development of the SSD has had a significant impact on the way statistics are produced within SN. In the past, organizational units used relatively autonomous production systems. As a result, statistical registers were scattered within SN and were not standardized. This complicated data sharing, output coordination, microintegration of different registers, as well as the provision of data to external researchers. Today, all production systems converge on the SSD, a central system aimed at data sharing and coordination. The SSD comprises a library of standardized and linked statistical registers, as well as an organization which has been put in place to control various aspects of the system. It has made an invaluable set of registers readily accessible to internal and external researchers and has resulted in many valuable publications and will continue to do so. That said, the development and implementation of the SSD has not been a smooth process. The developers had to overcome many obstacles and still face quite a few more. Perhaps the most prominent are the development of an adequate coordination structure and the realization of a cultural change towards one which embraces collective ownership and data sharing. Within SN, this is an ongoing process. We hope that others will benefit from this article, be they researchers who use data from register-based systems or employees of NSI’s which are developing a register-based production system. The SSD will continue to expand, thus opening up more and more possibilities for statistical research. Firstly, existing registers are updated on a regular basis thus extending time series which in turn enable more extensive longitudinal analyses. Secondly, new registers are frequently added thus expanding the scope of the SSD. Thirdly, survey data are being included so as to facilitate the combination of survey and register data which, as discussed previously, presents numerous interesting possibilities. A case in point is the Labor Force Survey, which was recently added to assess the merits of inclusion of survey data. Finally, a perhaps not too distant prospect is the inclusion of “Big Data”, a term that refers to the huge quantity of high

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frequency digital data captured by digital devices: call logs, mobile-banking transactions, online user-generated content such as blog posts and Tweets, online searches, satellite images, etc. [Manyika et al. (2011)]. Two examples serve to illustrate the tremendous volume of this type of data: approximately 80 million traffic loop detection records and around 1 million public social media messages are generated each day in the Netherlands [Daas, et al., (2013)]. If certain types of Big Data can be linked to persons, these data potentially constitute a major addition to the SSD content, possibly enabling the formation of snapshots of the well-being of (sub-) populations at high frequency. That said, many challenges pertaining to legislation, privacy protection, financing, methodology and technology will have to be taken up and brought to a favorable conclusion before such a scenario becomes reality. References AL, P.G. and ALTENA, J.W. (2000). “Data security, privacy and the SSB”. Netherlands Official Statistics. 15: 47–50. AL, P. and BAKKER, B.F.M. (2000). “Re-engineering Social Statistics by microintegration of different sources: An introduction”. Netherlands Official Statistics. 15: 4–6. ARTS, K. BAKKER, B.F.M. and VAN LITH, E. (2000). “Linking administrative registers and household surveys”. Netherlands Official Statistics. 15:16–22. BAKKER, B.F.M. (2011). Micro-Integration. Hague/Heerlen.

Statistics Netherlands, The

BAKKER, B.F.M. (2012). “Estimating the validity of administrative variables”. Statistica Neerlandica. 66: 8–17. BAKKER, B.F.M. and DAAS, P. (2012). “Some Methodological Issues of Registerbased Research”. Statistica Neerlandica. 66: 2–7. BELSON, W.A. (1986). Validity in Survey Research. Gower, Brookﬁeld. BETHLEHEM, J. COBBEN, F. and SCHOUTEN, B. (2011). Handbook of nonresponse in household surveys. John Wiley and Sons, Hoboken, New Jersey. BISHOP, Y. FIENBERG, S. and HOLLAND, P. (1975). Discrete multivariate analysis, theory and practice. McGraw-Hill, New York.

ESTADÍSTICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 55-82

BRADBURN, N.M. (1992). “Presidential address: A response to the non-response problem”. Public Opinion Quarterly. 56: 391– 397. DAAS, P. OSSEN, S . VIS-VISSCHERS, R. and ARENDS-TÓTH, J. (2009). Checklist for the quality evaluation of administrative data sources. Discussion Paper No. 09042. Statistics Netherlands, The Hague/Heerlen. DAAS, P.J.H. PUTS, M.J. BUELENS, B. and VAN DEN HURK, P.A.M. (2013). “Big Data and Official Statistics”. Paper presented at the New Techniques and Technologies for Statistics conference, Brussels DE BRUIN, A. KARDAUN, J. GAST, F. DE BRUIN, E. VAN SIJL, M. and VERWEIJ, G. (2004). “Record linkage of hospital discharge register with population register: Experiences at Statistics Netherlands”. Statistical Journal of the United Nations ECE. 21: 23– 32. DE LEEUW, E. and DE HEER, W. (2002). “Trends in Household Survey Nonresponse: A longitudinal and International Comparison” in: GROVES, R.M. DILLMAN, D.A. ELTINGE, J.L. and LITTLE, R.J.A. eds. Survey Nonresponse. Wiley, New York: 41– 54. DE WINDEN, P . ARTS, K. and LUPPES, M . ( 200 8) . A proposed model for micro-integration of economic and social data, Discussion Paper No. 08005. Statistics Netherlands, The Hague/Heerlen. FIENBERG, S. (1972). “The multiple recapture census for closed populations and incomplete 2k contingency tables”. Biometrika. 59: 591–603. GELSEMA, T. (2012). “The Organization of Information in a Statistical Office”. Journal of Official Statistics. 28: 413– 440. GRAVESTEIJN, J. DE JONG, N. and SPIJKERMAN, M. (2011). Instroombeleid Gemeente Enschede. Eindrapport. In opdracht van de Rekenkamercommissie van de gemeente Enschede. SEOR Erasmus School of Economics, Rotterdam. HARMSEN, C. and ISRAËLS, A. (2003). “Register-based household statistics”. Paper presented at the European Population Conference, 26–30 August 2003, Warsaw, Poland.

BAKKER, et al.: The system of social statistical datasets of statistics Netherlands…

HENDRIKS, C. (2010). “Micro-integration of register-based Census data for dwelling and household”. Paper presented at the Joint UNECE/Eurostat Expert Group Meeting on Register-based Censuses, The Hague. INTERNATIONAL WORKING GROUP FOR DISEASE MONITORING and FORECASTING, (1995). “Capture-recapture and multiple record systems estimation. Part I. History and theoretical development”. American Journal of Epidemiology. 142: 1059–1068. KAMEN, C.S. (2005). The 2008 Israel Integrated Census of Population and Housing. Basic Conception and procedure. Central Bureau of Statistics, Jerusalem. KIM, G. and CHAMBERS, R. (2012). “Regression analysis under probabilistic multi-linkage”. Statistica Neerlandica. 66: 64–79. KOOIMAN, P. J. NOBEL, and WILLENBORG, L. (1999). “Statistical data protection at Statistics Netherlands”. Netherlands Ofﬁcial Statistics. 14: 21–25. LINDER, F. VAN ROON, D. and BAKKER, B. (2012). Combining data from administrative sources and sample survey. The single-variable case. Case study Educational Attainment. Eurostat, Luxembourg. MANYIKA, J. CHUI, M. BROWN, B. BUGHIN, J. DOBBS, R. ROX-BURGH, C. and HUNG BYERS, A. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey & Company. NETER, J. MAYNES, E.S. and RAMANATHAN, R. (1965). “The effect of mismatching on the measurement of response error”. Journal of the American Statistical Association. 60: 1005–1027. PLOUG, N. (2011), “Recent Developments in the System of Register Based Social Statistics in Denmark”. Paper for DGINS conference, September 2011 in Wiesbaden. PRINS, C.J.M. (2000). “Dutch population statistics based on population register data”. Maandstatistiek van de Bevolking. 48: 9 – 15. SADINLE, M. and FIENBERG, S.E. (2013). “A generalized Fellegi-Sunter framework for multiple record linkage with application to homicide recordsystems”. Accepted in Journal of the American Statistical Association. SARIS, W.E. and ANDREWS, F.M. (1991). “Evaluation of Measurement Instruments Using a Structural Modeling Approach” in: BIEMER, P.P. GROVES,

ESTADÍSTICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 55-82

R.M. LYBERG, L.E. MATHIOWETZ, N.A. and SUDMAN, S. eds. (1991). Measurement Errors in Surveys, John Wiley & Sons, New York. SCHULTE NORDHOLT, E. (2004). “Introduction to the Dutch Virtual Census of 2001” in: SCHULTE NORDHOLT, E. HARTGERS, M. and GIRCOUR, R. eds. (2004).The Dutch Virtual Census of 2001. Statistics Netherlands, The Hague/Heerlen. SCHULTE NORDHOT, E. HARTGERS, M. and GIRCOUR, R. eds. ( 2004). The Dutch Virtual Census of 2001. Statistics Netherlands, The Hague/Heerlen. SCHULTE NORDHOLT, E. and LINDER, F. (2007). “Record linking for Census purposes in the Netherlands”. Statistical Journal of the IAOS. 24: 163–171. SELJAK, R. ( 201 2) . “ Integrated Statistical Systems and Their Flexibility – How to Find the Balance? “Paper NTTS, Brussels. SMITS, A.W.M. MULDER, C.H. and VAN GAALEN, R. (2010). “Parent-child coresidence: Who moves in with whom and for whose needs?” Journal of Marriage and Family. 72: 1022–1033. STATISTICS FINLAND. (2004). Use of Registers and Administrative Data Sources for Statistical Purposes. Best Practices of Statistics Finland. SF, Helsinki. STATISTICS NETHERLANDS. (2004). Statistics Netherlands Act November 2003, Statistics Netherlands, The Hague/Heerlen. STATISTICS NETHERLANDS (2012). Statistics Declaration. Statistics Netherlands, The Hague/Heerlen.

Netherlands’

Quality

STOOP, I. (2005). The Hunt for the Last Respondent. SCP, The Hague. STOOP, I. BILLIET, J. KOCH, A. and FITZGERALD, R. (2010). Improving survey response. Lessons learned from the European Social Survey. John Wiley & Sons, Chichester. STRUIJS, P . CAMSTRA, A. RENSSEN R . and BRAAKSMA, B. ( 2 0 1 3 ) . “ Re-design of Statistics Production within an Architectural Frame-work: The Dutch Experience”. Journal of Ofﬁcial Statistics. 29: 49–71.

BAKKER, et al.: The system of social statistical datasets of statistics Netherlands…

TRAAG, T . ( 2 0 1 2 ) . Early school-leaving in The Netherlands. A multidisciplinary study of risk and protective factors explaining early schoolleaving. PhD-Dissertation, University Maastricht, Maastricht. TRAAG, T. MARIE, O. and VAN DER VELDEN, R. ( 2 0 1 0 ) . “ Risicofactoren voor voortijdig schoolverlaten en jeugdcriminaliteit”. Bevolkingstrends: 55–60. UNITED NATIONS ECONOMIC COMMISSION FOR EUROPE. (2007). Register-based statistics in the Nordic countries. Review of best practices with focus on population and social statistics. United Nations, New York and Geneva. VAN DER HEIJDEN, P.G.M. WHITTAKER, J. CRUYFF, M.J.L.F. BAKKER, B.F.M. and VAN DER VLIET, H.N. (2012). “People born in the Middle East but residing in the Netherlands: Invariant population size estimates and the role of active and passive covariates”. The Annals of Applied Statistics. 6: 831–852. VAN DER LAAN, J. HARMSEN, C. and KUIJVENHOVEN, L. (2007). “Deriving longitudinally consistent household Statistics from register information”. Paper presented at the 57 th session of the International Statistical Institute, Durban. VAN DER VEEN, G. (2007). Integration of microdata from business surveys and the social statistical database. Paper DGINS. Statistics Netherlands, The Hague/Heerlen. VAN MAARSEVEEN, J. (2004). “The Dutch virtual Census of 2001 compared to previous Censuses”. in: SCHULTE NORDHOLT, E. HARTGERS M. and GIRCOUR, R. eds. (2004). The Dutch Virtual Census of 2001. Statistics Netherlands, The Hague/Heerlen. VAN OORSCHOT, W. (2006). “The Dutch welfare state: recent trends and challenges in historical perspective”. European Journal of Social Security 8: 57–76. VAN ROOIJEN, J. and VAN GAALEN, R. (2014). “Het effect van ontslag van de man op zijn scheidingskans”. Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken. 29(4): 414–425. WALLGREN, A. and WALLGREN, B. (2007). Register-based Statistics: Administrative Data for Statistical Purposes. John Wiley and Sons, New York. ZHANG, L.-C. (2012a). “A Unit-Error Theory for Register-based Household Statistics”. Journal of Ofﬁcial Statistics. 27: 415– 432.

ESTADÍSTICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 55-82

ZHANG, L . - C . ( 2 0 1 2 b ) . “Topics of statistical theory for register-based statistics and data integration”. Statistica Neerlandica. 66: 41–63. ZHANG, L.-C. and BELSON, W.A. (1986). Validity in Survey Research. Gower, Brookﬁeld.

ESTADÍSTICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 83-118 © Instituto Interamericano de Estadística

DATOS CRONOLÓGICOS Y DE MEDIDAS EN LA BIBLIA. ASIGNACIONES NO ALEATORIAS EDER ARRIETA URZOLA Institución Educativa Luis Patrón Rosano. Colombia ederarrietaurzola@hotmail.com Tel 52822923

RESUMEN En el presente artículo se presenta un estudio matemático de las cantidades cronológicas dadas en los libros de Reyes y Crónicas, y de las medidas de algunos objetos registrados como fundamentales en la historia bíblica del pueblo de Israel. Se deducen ajustes para las cantidades cronológicas, se demuestra la existencia de dos líneas de tiempo imposibles de sincronizar y se relacionan los periodos de tiempo, de las líneas cronológicas, dados en años julianos, con los períodos de tiempo de 360 días. Para los objetos (Arca de Noé, Tabernáculo y Templo de Salomón) se identifica una estructura matemática en sus medidas, al ser relacionadas con las del Arca de la Alianza. Estas relaciones conducen a fenómenos numéricos acordes con el relato bíblico, y cuya probabilidad de ocurrencia es tan baja que hace de los errores de sincronización y los errores de texto, presentes en Reyes y Crónicas, y de las dimensiones de los objetos, imposibilidades matemáticas diseñadas con un propósito. Palabras clave Biblia; cronología; medidas; imposibilidad; profecías; matemática.

ABSTRACT This article presents a mathematical study of the chronological amounts that appear in the Books of 1and 2 of Kings and 1 and 2 of Chronicles, as well as a number of measurements of various objects, recorded as paramount in the biblical history of the people of Israel. Additionally, the article shows some adjustments deducted from the

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chronological amounts. Besides, it proves the existence of two timelines that are impossible to synchronize and it relates the time frames in the chronological lines which are expressed in Julian calendar years to the time frames of 360 days. As for a few objects (Noah's Ark, the Tabernacle and The Temple of Solomon), the article identifies a mathematical structure in their measurements when they are related to those of the Ark of the Covenant. These relationships lead to numeric phenomena in accordance to the biblical story, and whose probability of occurrence is so low that it makes of synchronization errors as well as of the textual mistakes which appear in the Books of 1 and 2 of Kings and 1 and 2 of Chronicles, similarly to the dimension of the objects, mathematical impossibilities designed with a purpose. Keywords Bible; chronology; measures; impossibilities; prophecies; mathematics. 1. Introducción En la Biblia se encuentra una gran cantidad de información numérica, especialmente en los datos cronológicos y medidas de objetos, aparentemente en forma inconsistente e inconexa. Por una parte, con relación a los datos cronológicos, en los libros de Reyes y Crónicas se encuentran significativas discrepancias entre los datos históricos sobre los reinos de Judá y del Israel de diez tribus que han llevado a muchos estudiosos de la Biblia a considerarlos como verdaderos errores, y a muchos críticos a desestimar la información numérica contenida en esos libros. Por ejemplo: 1. HOWLETT, J. (1908) afirma que con relación a 2 Reyes 8:26 y 2 Crónicas 22:2 existen errores textuales entre sus cantidades. Esto también se evidencia en Nuestra sagrada Biblia. (2008) y la Biblia de las américas © Copyright 1986, 1995, 1997 cuando entran en seria contradicción para los mismos versículos. 2. El resumen cronológico de la Biblia de Jerusalén desestima 2 Reyes 18:10 al indicar que la caída de Samaria ocurrió el año 721 a.C, y que Ezequias, rey de Judá, inició su reinado el año 716 a.C. 3. MARTINEZ, Eduardo (2006), compara distintas cronologías e indica la existencia de incompatibilidades y anacronismos de ellas con la Biblia (p 48-54,

ARRIETA URZOLA, EDER: Datos cronológicos y de medidas en la Biblia…

124-128), y propone una cronología donde reconoce incertidumbres y contradicciones con el texto bíblico (p 137). Con la finalidad de establecer la posibilidad de sincronización de las fechas involucradas en los libros de Reyes y Crónicas, se procede a realizar un estudio teórico de los ejes referenciales contenidos en ellos y se plantea un modelo matemático para analizar la posibilidad de sincronizar dichos ejes. Posteriormente, tomando en cuenta distintos casos a raíz de los errores de texto, se realizan dos cronologías exhaustivas de los hechos narrados en la Biblia: la primera de ellas, desde la creación de Adán hasta la destrucción de Jerusalén y su Templo por parte de los babilonios, tomando como eje referencial los reyes de Judá y, la segunda, desde la creación de Adán hasta la caída de Samaria ante los asirios, tomando como eje referencial los reyes de Israel de diez tribus. Se define tiempo profético en base a lo que dice Apocalipsis 11: 2-3; 12: 6. 14 y se determina, en cada una de las cronologías, la cantidad de tiempos proféticos involucrados, su probabilidad de ocurrencia y su concordancia bíblica. Por otra parte, en el relato bíblico aparecen, distantes en el tiempo, las construcciones de ciertos objetos siguiendo precisas especificaciones de diseño: el Arca de Noé, el Tabernáculo (858 años más tarde que el Arca de Noé) y el Templo de Salomón (485 años después que el Tabernáculo). Con la finalidad de establecer el tipo de relación existente entre las medidas de los objetos (Arca de Noé, Tabernáculo y Templo de Salomón), se procede a realizar un estudio matemático de dichas cantidades y a determinar las implicaciones bíblicas que conllevan. Como consecuencia de este estudio se encuentra una estructura común en las medidas del Arca de Noé, el Tabernáculo y Templo de Salomón al ser relacionadas con las del Arca de la Alianza y se encuentra su probabilidad de ocurrencia. Finalmente se establecen, para los resultados del estudio referido, sus concordancias bíblicas. Los detalles del estudio se encuentran en: El Arca de Noé, el Arca de da Alianza, el Tabernáculo, la mesa de dos panes de la proposición del Tabernáculo, el altar del incienso del Tabernáculo, el altar del holocausto del Tabernáculo y el Templo de Salomón.pdf, y Reyes y Crónicas. ¿Errores ó profecías?.pdf, localizados en estructurasmatematicasenlabiblia.blogspot.com.co

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2. Estudio de las estructuras de los datos cronológicos en Reyes y Crónicas 2.1. Definiciones Errores de sincronización: Por ejemplo: En la Biblia se encuentra que Roboam y Abiyyam, los dos primeros reyes de Judá, reinaron durante 17 años y 3 años, respectivamente (1 Reyes 14:21; 15:1). También aparece que Elá, cuarto rey del Israel de diez tribus, comenzó a reinar en el año 26 de Asá, tercer rey de Judá (1 Reyes 16:6. 8). Entonces, visto desde Roboam, Elá comenzó a reinar el año 46, 17+3+26=46. Sin embargo, según 1 Reyes 14:20; 15:25. 27. 33 el reinado de Elá se da en el año 49 desde Jeroboam y no en el año 46, puesto que Jeroboam, Nadab y Basá, tres primeros reyes del Israel de diez tribus, reinaron durante 22 años, 2 años y 24 años, respectivamente. Estas inconsistencias están presentes durante todo el desarrollo de los reinados de los reyes de Judá y del Israel de diez tribus. Errores de texto: Por ejemplo, la Biblia presenta información contradictoria cuando dice que: 1. Ocozias, rey de Judá, tenía 22 años cuando comenzó a reinar (2 Reyes 8:26) y que Ocozias tenía 42 años cuando inició su reinado (2 Crónicas 22:2). 2. Joaquín, rey de Judá, tenía 8 años cuando subió al trono (2 Crónicas 36:9) y que Joaquín tenía 18 años cuando comenzó a reinar (2 Reyes 24:8). Año Profético o Tiempo Profético: Armonizando Apocalipsis 12:14 y 12:6 se llega a la conclusión que 1260 días equivalen a la expresión “tiempo, tiempos y la mitad de un tiempo”, que significa tres tiempos y medio. De aquí se deduce que un tiempo es igual a 360 días. Los períodos de tiempo, que corresponden a una cantidad entera de años de 360 días cada uno, serán conocidos como tiempos o años proféticos.

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2.2. Un modelo matemático para armonizar simultáneamente las cronologías de Reyes 1 y 2 La cronología de los reyes de Judá y la cronología del Israel de diez tribus presentada en 1 y 2 de Reyes contienen información respecto a dos puntos de referencia. Por una parte, los reyes de la tribu de Judá están referenciados con los reyes del Israel de diez tribus, teniendo como punto de referencia el año de inicio del reinado de Abiyyam hasta Ezequias, exceptuando Atalía. Por otra parte, los reyes del Israel de diez tribus están referenciados con los reyes de Judá, a partir de Nadab, exceptuando Jehú. Los errores de sincronización aparecen cuando se toman los períodos de cada rey en forma sucesiva, es decir, suponiendo que al finalizar un período de reinado se inicia inmediatamente el de su sucesor. Pero, si permitimos la posibilidad de que existan períodos sin rey o períodos de corregencia entre dos reyes ¿existirá una línea de tiempo que armonice la información numérica presentada en Reyes y Crónicas? Este supuesto se puede modelizar definiendo variables numéricas auxiliar xi que contabilizan los años transcurridos entre el último año de un reinado y el primer año del reinado siguiente. Estas variables pueden tomar valores negativos indicando años de corregencia de un rey junto con el anterior; valor nulo indicando que inicia su reinado cuando termina el anterior (sucesión inmediata) y valores positivos indicando años sin rey. Las siguientes tablas presentan las distintas variables involucradas bajo esta premisa, la duración de cada uno de los reinados y la relación con el rey del otro reino.

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Tabla 1. Variable, duración e inicio de los reinados de los reyes de Judá en relación a los reyes del Israel. Inicio en relación con rey de Israel

Rey de Judá

Duración en años

Roboam

Abiyyam/Abias

18 de Jeroboam

1 Reyes 15:1-2

x1 x2

Asá

20 de Jeroboam

1 Reyes 15:9-10

Referencia 1 Reyes 14:21

Variable auxiliar

Josafat

4 de Ajab

1 Reyes 22:4142

Joram

5 de Joram

2 Reyes 8:16-17

Ocozías

12 de Joram

2 Reyes 8:25-26

Atalía

2 Reyes 11:3

Joás

7 de Jehú

2 Reyes 12:1

Amasias

2 de Joás

2 Reyes 14:1-2

Ozías

27 de Jeroboam II

2 Reyes 15:1-2

x10

Jotam

2 de Pecaj

2 Reyes 15:3233

x11

Ajaz

17 de Pecaj

2 Reyes 16:1-2

x12

Ezequias

3 de Oseas

2 Reyes 18:1

ARRIETA URZOLA, EDER: Datos cronológicos y de medidas en la Biblia…

Tabla 2. Variable, duración e inicio de los reinados de los reyes de Israel en relación a los reyes del Judá.

Rey del Israel

Duración en años

Jeroboam

Nadab

Basá

Inicio en relación con rey de Judá

Referencia

Variable auxiliar

1 Reyes 14:20

x13

2 de Asá

1 Reyes 15:25

x14

3 de Asá

1 Reyes 15:33

x15

Elá

26 de Asá

1 Reyes 16:8

x16

Zimri

7 días

27 de Asá

1 Reyes 16:15

Omri

27 de Asá

1 Reyes 16:16

x17

Omri

31 de Asá

1 Reyes 16:23

x18

Ajab

38 de Asá

1 Reyes 16:2930

x19

Ocozías

17 de Josafat

1 Reyes 22:51

x 20

Joram

18 de Josafat

2 Reyes 3:1

Jehú

2 Reyes 10:36

x 21 x 22

Joacaz

23 de Joás

2 Reyes 13:1

x 23

Joás

37 de Joás

2 Reyes 13:10

x 24

Jeroboám II

15 de Amasias

2 Reyes 14:23

x 25

Zacarias

38 de Ozías

2 Reyes 15:8

x 26

Sal-lum,

1/12

39 de Ozías

2 Reyes 15:13

Menajem

39 de Ozías

2 Reyes 15:17

x 27

Pecajias

50 de Ozías

2 Reyes 15:2223

x 28

Pecaj

52 de Ozías

2 Reyes 15:27

x 29

Oseas

12 de Ajaz

2 Reyes 17:1

La variable x17 se ubica después de Omri pues el reinado de Zimri está involucrado en el año de inicio del reinado de Omri. De igual manera, la variable x 26 está ubicada

ESTADÍSTICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 83-118

en el lugar indicado ya que los reinados de Zacarías y Sal-lum corresponden con el mismo año de Ozías. La información de 1 Reyes y 2 Reyes se puede modelar mediante un sistema de ecuaciones lineales, una ecuación lineal para el inicio del reinado de cada rey, relacionado con el otro reino. Por ejemplo: Ocozias, rey de Judá, comienza su reinado el año 12 de Joram rey de Israel. Entonces visto desde la línea de Judá, como los reinados de los reyes de Judá que lo precedieron duraron 94 años, su primer año de reinado corresponde a 94  x1  x2  x3  x4  x5  1 con respecto a Roboam. Visto desde la línea de Israel, como los reinados de los reyes de Israel que precedieron a Joram duraron 86 años, ese primer año de reinado corresponde a 86  x13  x14  x15  x16  x17  x18  x19  x20  12 . Al igualar estas expresiones se obtiene que dicho suceso queda representado por la ecuación:

x1  x2  x3  x4  x5  x13  x14  x15  x16  x17  x18  x19  x20  3 La toma de Samaria por los Asirios, acaecida en el noveno año de Oseas, que corresponde con el sexto de Ezequías (2 Reyes 18:10), genera otra ecuación. A continuación se presentan todas las ecuaciones que se obtienen al relacionar el inicio de los reinados de los reyes de un reino con relación a los reinados de los reyes del otro reino, comenzando con los reyes de Judá y terminando con los de Israel, en el orden planteado en las tablas anteriores. Es decir, comenzamos con la relación Abiyyam 18 de Jeroboam, seguimos con Asá 20 de Jeroboam y sucesivamente hasta Oseas 12 de Ajaz. La fecha suministrada en 2 Reyes 18:10 sobre la caída de Samaria está representada por la ecuación (28).

x1  0 x1  x2  1

(1) (2)

x1  x2  x3  x13  x14  ...  x18  4

(3)

x1  x2  ...  x4  x13  x14  ...  x20  4

(4)

x1  x2  ...  x5  x13  x14  ...  x20  3

(5)

ARRIETA URZOLA, EDER: Datos cronológicos y de medidas en la Biblia…

x1  x2  ...  x7  x13  x14  ...  x21  3

(6)

x1  x2 ...  x8  x13  x14  ...  x23  3

(7)

x1  x2 ...  x9  x13  x14  ...  x24  15

(8)

7 12 7 x1  x2 ...  x11  x13  x14  ...  x28  10  12 7 x1  .x2 ..  x12  x13  x14  ...  x29  20  12 x1  x 2  x13  1 x1  x2 ...  x10  x13  x14  ...  x28  9 

(9) (10) (11) (12)

x1  x 2  x13  x14  2

(13)

x1  x2  x13  x14  x15  3

(14)

x1  x2  x13  x14  x15  x16  4

(15)

x1  x2  x13  x14  ...  x17  6

(16)

x1  x2  x13  x14  ...  x18  5

(17)

x1  x2  x3  x13  x14  ...  x19  7

(18)

x1  x2  x3  x13  x14  ...  x20  8

(19)

x1  x2  ...  x7  x13  x14  ...  x22  3

(20)

x1  x2  ...  x7  x13  x14  ...  x23  6

(21)

x1  x2  ...  x8  x13  x14  ...  x24  4

(22)

x1  x2  ...  x9  x13  x14  ...  x25  7

(23)

7 12 7 x1  x2  ...  x9  x13  x14  ...  x27  9  12 7 x1  x2  ...  x9  x13  x14  ...  x28  9  12 7 x1  x2  ...  x11  x13  x14  ...  x29  17  12 x1  x2  ...  x9  x13  x14  ...  x26  8 

(24) (25) (26) (27)

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x1  x2  ...  x12  x13  x14  ...  x20  19 

7 12

(28)

Al resolver el sistema se encuentra que:

x1  x10  x22  x28  0

(29)

x2  x3  x5  x11  x14  x15  x16  x20  x24  1

(30)

x4  4

(31)

x8  x12  x19  x23  3

(32)

x9  11

(33)

x13  x17  2

(34)

x18  x27  1

(35)

x25  22

(36)

x26  1  7 12

(37)

x29  7

(38)

Al sustituir en la ecuación (6) y en la ecuación (23) los valores encontrados se tiene x6  x7  x21  0 (39) y x6  x7  x21  19 (40), lo cual es una contradicción. Es decir, es imposible armonizar la información numérica de Reyes 1 y 2 bajo una misma línea de tiempo. 2.3. Las dos cronologías desde Adán Desde la creación de Adán, con la información suministrada en la Biblia, se establece una lista cronológica de sucesos, referenciados a partir de dicha creación, que se bifurca cuando ocurre la división del reino. Aparecen, al considerar o no los ajustes sugeridos por los valores encontrados de las variables, dos líneas cronológicas independientes: una, comenzando en Adán y siguiendo por el reino de Judá y, otra, comenzando en Adán y siguiendo por el reino del Israel de diez tribus, respectivamente. 2.3.1. Línea cronológica de Judá sin ajustes En esta línea se toman como fechas referentes las del inicio de los reinados de los reyes de Judá. Para que un suceso bíblico aparezca en la cronología es necesario que

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se encuentre referenciado desde este reino, en caso contrario desde un rey de Israel que se encuentra ya referenciado en JudĂĄ. Los errores de texto inducen cuatro casos a considerar. Caso 1: Ocozias tenĂa 22 aĂąos cuando comenzĂł a reinar (2 Reyes 8:26) y Joaquin 8 al iniciar su reinado (2 CrĂłnicas 36:9). Tabla 3. AĂąos transcurridos desde AdĂĄn segĂşn la lĂnea cronolĂłgica de JudĂĄ sin ajustes para el Caso 1. 0

1140

1757

2083

2187

2298

2911

3049

3089

3166

3274

3372

3407

130

1235

1787

2093

2208

2315

2919

3050

3090

3179

3279

3373

3410

235

1290

1819

2094

2231

2369

2949

3051

3092

3180

3282

3376

3411

325

1422

1849

2096

2245

2429

2956

3055

3097

3195

3284

3377

3412

395

1536

1878

2107

2252

2433

2988

3058

3106

3222

3292

3381

3413

460

1556

1948

2108

2259

2473

2989

3063

3107

3232

3293

3382

3415

622

1558

1996

2113

2265

2474

2992

3074

3111

3233

3296

3386

3416

687

1651

1997

2126

2276

2513

2999

3075

3119

3243

3308

3396

3417

874

1656

2006

2145

2287

2514

3012

3079

3120

3244

3341

3398

930

1657

2008

2148

2288

2552

3029

3083

3126

3246

3357

3399

987

1658

2018

2158

2289

2553

3031

3084

3141

3247

3363

3400

1042

1693

2026

2168

2295

2559

3033

3086

3148

3254

3365

3401

1056

1723

2049

2183

2296

2909

3046

3087

3162

3263

3371

3404

En la Tabla 3, los aĂąos 0, 3029 y 3417 corresponden respectivamente a la creaciĂłn de AdĂĄn, el primer aĂąo de Roboam y la destrucciĂłn de JerusalĂŠn por parte de los babilonios. Para mĂĄs detalles ver la Tabla A del Anexo. En la lĂnea cronolĂłgica de la Tabla 3 consideremos los 164 elementos de la sucesiĂłn como aĂąos solares, es decir, aĂąos cuya duraciĂłn es de 365,25 dĂas. Consideremos todos los posibles perĂodos de tiempo, de a pares, comprendidos en esta sucesiĂłn de aĂąos. Notemos que existen 13366 pares de aĂąos generados por estas 164 fechas: (â&#x2C6;&#x2018;163 đ?&#x2018;&#x2DC;=1 đ?&#x2018;&#x2DC; =

163Ă&#x2014;164 2

= 13366)

(41)

ESTADÍSTICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 83-118

Para sólo 12 pares de estos, la diferencia de años transcurridos entre pares se corresponde a la definición de tiempos proféticos. Por ejemplo: entre los años 2245, cuando Jacob huye a Jarán, y 325, cuando nace Quenán, existe una diferencia de 1920 años (2245-325=1920). Estos 1920 años solares contienen exactamente 701280 días ya que: 1920x365.25=701280 Pero, 701280=1948x360 o sea, se trata de 1948 tiempos proféticos. Tabla 4. Tiempos proféticos desde Adán de la línea cronológica de Judá sin ajustes, tomando el Caso 1. Primer año

Segundo año

Años solares

Años proféticos

325

2245

1920

1948

395

2315

1920

1948

687

3087

2400

2435

874

3274

2400

2435

1056

1536

480

487

1657

3097

1440

1461

1996

2956

960

974

2126

3086

960

974

2287

3247

960

974

2429

2909

480

487

2553

3033

480

487

2919

3399

480

487

Si se calcula la probabilidad de encontrar como producto del azar 12 tiempos proféticos que relacionen 24 fechas años, de 164 en el intervalo [0,3417], clasificados como en la tabla anterior, se encuentra que ella es menor que 3,887 x 10-36. Caso 2: Ocozias tenía 42 años cuando comenzó a reinar (2 Crónicas 22:2) y Joaquin 8 al iniciar su reinado (2 Crónicas 36:9). Entonces la línea cronológica de Judá sin ajustes posee 11 tiempos proféticos.

ARRIETA URZOLA, EDER: Datos cronológicos y de medidas en la Biblia…

Caso 3: Ocozias tenía 42 años cuando comenzó a reinar (2 Crónicas 22:2) y Joaquin 18 al iniciar su reinado (2 Reyes 24:8). Entonces la línea cronológica de Judá sin ajustes tiene 13 tiempos proféticos. Caso 4: Ocozias tenía 22 años cuando comenzó a reinar (2 Reyes 8:26) y Joaquin 18 al iniciar su reinado (2 Reyes 24:8). Entonces la línea cronológica de Judá sin ajustes tiene 14 tiempos proféticos. Tabla 5. Tiempos proféticos desde Adán de la línea cronológica de Judá sin ajustes tomando el Caso 2, Caso 3 y Caso 4.

325

Segundo año 2245

395

2315

395

2315

395

2315

687

3087

687

3087

687

3087

874

3274

874

3274

874

3274

1056

1536

1056

1536

1056

1536

1996

2956

1996

2956

1657

3097

2126

3086

2126

3086

1996

2956

2287

3247

2287

3247

2126

3086

2429

2909

2429

2909

2287

3247

2553

3033

2429

3389

2429

2909

2919

3399

2553

3033

2429

3389

2909

3389

2553

3033

2919

3399

2909

3389

2919

3399

Primer año

Primer año 325

Segundo año 2245

Primer año 325

Segundo año 2245

Para estos casos: se establece que la probabilidad de ocurrencia de los 11 tiempos proféticos es menor que 2,612 x 10-32, para los trece tiempos proféticos es menor que 1,999 x 10-35 y para los catorce tiempos proféticos es menor que 2,977 x 10-38. 2.3.2. Línea cronológica de Israel sin ajustes Un suceso bíblico aparece en la cronología de Israel si se encuentra referenciado desde este reino. En caso contrario, desde un rey de Judá que se encuentra ya referenciado en Israel. Los errores de texto generan dos consideraciones. Se toma aquí 2 Reyes 8:26.

ESTADÍSTICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 83-118

Tabla 6. Años transcurridos desde Adán según la línea cronológica de Israel sin ajustes para el Caso 1. 0

1056

1693

2018

2148

2287

2513

2992

3078

3113

3214

3267

130

1140

1723

2026

2158

2288

2514

2999

3079

3115

3217

3269

235

1235

1757

2049

2168

2289

2552

3012

3082

3119

3228

325

1290

1787

2083

2183

2295

2553

3029

3083

3126

3229

395

1422

1819

2093

2187

2296

2559

3046

3085

3127

3237

460

1536

1849

2094

2208

2298

2909

3048

3086

3133

3238

622

1556

1878

2096

2231

2315

2911

3051

3087

3148

3239

687

1558

1948

2107

2245

2369

2919

3053

3088

3155

3241

874

1651

1996

2108

2252

2429

2949

3057

3091

3172

3242

930

1656

1997

2113

2259

2433

2956

3059

3094

3173

3257

987

1657

2006

2126

2265

2473

2988

3062

3096

3188

3261

1042

1658

2008

2145

2276

2474

2989

3077

3104

3198

3263

El año 3269 corresponde con la caída de Samaria. 133×134

Para esta segunda línea cronológica encontramos 8911 pares de años ( = 8911), 2 de las cuales existen 26 pares de años que corresponden a 13 tiempos proféticos.

ARRIETA URZOLA, EDER: Datos cronológicos y de medidas en la Biblia…

Tabla 7. Tiempos proféticos desde Adán según la línea cronológica de Israel sin ajustes, Caso 1. Primer año

Segundo año

Años solares

Años proféticos

235

3115

2880

2922

325

2245

1920

1948

395

2315

1920

1948

687

3087

2400

2435

1056

1536

480

487

1235

3155

1920

1948

1651

3091

1440

1461

1656

3096

1440

1461

1693

3133

1440

1461

1996

2956

960

974

2093

3053

960

974

2126

3086

960

974

2429

2909

480

487

El texto 2 Crónicas 22:2 no afecta la cantidad de tiempos proféticos. La probabilidad de encontrar, como producto del azar, 13 tiempos proféticos que relacionen 26 fechas años, de 134 en el intervalo [0,3269], clasificados como en la tabla anterior es menor que 3,20 × 10−38. 2.3.3. Línea cronológica de Judá ajustada La siguiente tabla presenta las fechas de la línea cronológica de Judá en la cual se han aplicado las correcciones sugeridas por los valores de las variables obtenidos al resolver el modelo matemático.

ESTADÍSTICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 83-118

Tabla 8. Años transcurridos desde Adán según la línea cronológica de Judá ajustada, Caso 1. 0

1140

1757

2083

2187

2298

2911

3048

3086

3160

3278

3373

3408

130

1235

1787

2093

2208

2315

2919

3049

3088

3184

3280

3374

3411

235

1290

1819

2094

2231

2369

2949

3050

3090

3174

3283

3377

3412

325

1422

1849

2096

2245

2429

2956

3053

3094

3200

3285

3378

3413

395

1536

1878

2107

2252

2433

2988

3057

3104

3227

3293

3382

3414

460

1556

1948

2108

2259

2473

2989

3062

3105

3237

3294

3383

3416

622

1558

1996

2113

2265

2474

2992

3073

3109

3238

3297

3387

3417

687

1651

1997

2126

2276

2513

2999

3074

3116

3247

3309

3397

3418

874

1656

2006

2145

2287

2514

3012

3077

3117

3249

3342

3399

930

1657

2008

2148

2288

2552

3029

3078

3123

3251

3358

3400

987

1658

2018

2158

2289

2553

3031

3082

3135

3252

3364

3401

1042

1693

2026

2168

2295

2559

3033

3083

3145

3255

3366

3402

1056

1723

2049

2183

2296

2909

3046

3085

3159

3267

3372

3405

Esta cronología genera 17 tiempos proféticos en la línea cronológica de Judá ajustada, independientemente de las fechas de nacimientos de Ocozías y Joaquín. La probabilidad de ocurrencia de los 17 tiempos proféticos es menor que 7,62 × 10−54 .

ARRIETA URZOLA, EDER: Datos cronológicos y de medidas en la Biblia…

Tabla 9. Tiempos proféticos desde Adán según la línea cronológica de Judá ajustada, Caso 1.

1 2

Primer año 325 395

Segundo año 2245 2315

Años solares 1920 1920

Años proféticos 1948 1948

987

3387

2400

2435

1056

1536

480

487

1422

3342

1920

1948

1787

3227

1440

1461

1996

2956

960

974

2093

3053

960

974

2113

3073

960

974

2126

3086

960

974

2145

3105

960

974

2287

3247

960

974

2289

3249

960

974

2295

3255

960

974

2429

2909

480

487

2553

3033

480

487

2919

3399

480

487

100

ESTADÍSTICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 83-118

2.3.4. Línea cronológica de Israel ajustada Las fechas de la línea cronológica de Israel ajustada aparecen en la siguiente tabla. Tabla 10. Años transcurridos desde Adán según la línea cronológica de Israel ajustada, Caso 1. 0

1056

1693

2018

2148

2287

2513

2992

3074

3109

3237

130

1140

1723

2026

2158

2288

2514

2999

3077

3116

3238

235

1235

1757

2049

2168

2289

2552

3012

3078

3117

3247

325

1290

1787

2083

2183

2295

2553

3029

3082

3123

3249

395

1422

1819

2093

2187

2296

2559

3046

3083

3135

3251

460

1536

1849

2094

2208

2298

2909

3048

3085

3145

3252

622

1556

1878

2096

2231

2315

2911

3049

3086

3159

3255

687

1558

1948

2107

2245

2369

2919

3050

3088

3160

3267

874

1651

1996

2108

2252

2429

2949

3053

3090

3174

3278

930

1656

1997

2113

2259

2433

2956

3057

3094

3184

3280

987

1657

2006

2126

2265

2473

2988

3062

3104

3200

3284

1042

1658

2008

2145

2276

2474

2989

3073

3105

3227

3286

La línea cronológica de Israel ajustada presenta 13 tiempos proféticos con una probabilidad de ocurrencia menor que 2,89 × 10−37. Los casos generados por las edades de Joaquín no tienen incidencia aquí.

101

ARRIETA URZOLA, EDER: Datos cronológicos y de medidas en la Biblia…

Tabla 11. Tiempos proféticos desde Adán según la línea cronológica del Israel de diez tribus ajustada, Caso 1. Primer año

Segundo año

Años solares

Años proféticos

325

2245

1920

1948

395

2315

1920

1948

1056

1536

480

487

1787

3227

1440

1461

1996

2956

960

974

2093

3053

960

974

2113

3073

960

974

2126

3086

960

974

2145

3105

960

974

2287

3247

960

974

11 12

2289

3249

960

974

2295

3255

960

974

2429

2909

480

487

2.3.5. Concordancias bíblicas y connotaciones simbólicas 2.3.5.1. La sucesión 11, 12, 13 y 14 En primer lugar, las cantidades de la sucesión 11, 12, 13, 14, obtenida en la línea cronológica de Judá sin ajustes, poseen un significado especial en la Biblia. El número 11 se puede asociar a las etapas que son necesarias para alcanzar la promesa. En Deuteronomio 1:2 se dice que las jornadas desde Horeb, montaña en la cual Dios le profetiza a Moisés la salida de Egipto, hasta Cadés Barnea, frontera de la tierra prometida, son once. (Éxodo 3:1-8, Números 33:50, Números 34:2-4). El número 12 está asociado a organización divina (Génesis 17:20; 49:28, 1 Reyes 4:7, Ezequiel 43:16 y Mateo 10:1; 19:28). El número 13 se encuentra generalmente asociado con la rebelión (Génesis 14:4, Génesis 10:1; 10:6-8 y Lucas 3: 36-38). Por ejemplo, Nimrod es de la decimotercera generación desde Adán.

102

ESTADÍSTICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 83-118

El número 14 es el doble de siete. El número 7 se encuentra asociado con lo completo respecto a los propósitos de Dios. Por lo tanto, el número 14 denota lo doblemente completo según los propósitos de Dios. (Levítico 23: 5, Mateo 1: 17, 1 Reyes 8: 65, Números 29: 13, Génesis 2:2, Daniel 4:13, Apocalipsis 1:4.20; 5:1; 8:2; 10:7). En resumen, los elementos de la sucesión 11, 12, 13 y 14 representan: 11 las etapas necesarias para llegar a lo prometido, 12 organización divina, 13 rebelión y 14 doblemente completo según los propósitos de Dios. Al sumar los términos de la sucesión anterior se obtiene como resultado 50, que significa jubileo o liberación (Levítico 25: 9-10; 23: 15-16, Hechos 2: 1- 4). En la genealogía de la Biblia, Isaac, el hijo prometido a Abraham, es la generación 11 después del Diluvio (Génesis 11:10, Lucas 3:34-36); David es la generación 12 después de Isaac (Mateo 1: 1-6); Josías es la generación 13 después de David (Mateo: 1: 6-10) y Jesús es la generación 14 después de Josías (Mateo 1: 10-16). Concuerda con el hecho de que Jesús, quien libera a la humanidad del pecado, es de la generación 50 después del Diluvio (Mateo 1: 1-16, Lucas 3: 34-36 y Génesis 11:10). El reino de Judá, pueblo elegido por Dios para establecer su cetro (Génesis 49:8-12, Zacarías 10:3-4, Lucas 1:32-33), cumple con las etapas de la promesa, organizadas por Dios y completas. La línea cronológica de Judá ajustada, muestra en su organización 12 tiempos proféticos de los 17 que contiene, que aparecen al transcurrir el período de los reyes de Judá. Las edades de Ocozías y Joaquín no tienen incidencia En la línea cronológica de Israel ajustada y sin ajustar, los 13 tiempos proféticos entran en concordancia con el hecho de que en la decimotercera generación desde Judá se apartó Israel de la casa de David y de Judá. (1 Reyes 12:16-33, Jeremías 3: 6-10; 25: 1-7). 2.3.5.2. El sincronismo de 390 años En Ezequiel 4: 4-5, además de anunciarse el asedio de Jerusalén, se indica la duración del período de la culpa de la casa de Israel: 390 años. En la línea cronológica de Judá sin ajustes, los años que transcurren entre la división del reino y la caída de Jerusalén son 388. Pero en 2 Samuel 2: 8-10 se nos dice que

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ARRIETA URZOLA, EDER: Datos cronolĂłgicos y de medidas en la Bibliaâ&#x20AC;Ś

Israel se rebelĂł por espacio de dos aĂąos contra David, lo que indica que la rebeldĂa de Israel tuvo una duraciĂłn total de 390 aĂąos: la cantidad de aĂąos presentes en Ezequiel 4: 4-5. En la lĂnea cronolĂłgica de JudĂĄ ajustada la caĂda de JerusalĂŠn y el primer aĂąo de Roboam ocurren en las fechas 3418 y 3029, respectivamente. Esto indica que, visto desde esta la lĂnea, existen 390 aĂąos entre el primer aĂąo de Roboam y la destrucciĂłn de JerusalĂŠn. En la lĂnea cronolĂłgica de Israel ajustada tambiĂŠn se manifiestan los 390 aĂąos de Ezequiel 4: 4-5, pues obtenemos 252 aĂąos desde la divisiĂłn del reino (aĂąo 3029) hasta el final del primer aĂąo de EzequĂas (aĂąo 3280), y 138 desde el segundo aĂąo de EzequĂas hasta la destrucciĂłn de JerusalĂŠn. 2.3.5.3. La sucesiĂłn de diferencias 1, 2, 3, 4, 5,â&#x20AC;Ś 483, 485 En las fechas establecidas en las lĂneas cronolĂłgicas de JudĂĄ no ajustada y ajustada es posible encontrar dos fechas cuya diferencia sea igual 1, dos fechas cuya diferencia sea igual a 2, dos fechas cuya diferencia sea igual a 3, y dos fechas cuya diferencia sea igual a 4. Este proceso sigue sin interrupciĂłn hasta la diferencia 483. La diferencia 484 no es posible hallarla. Al continuar la secuenciaciĂłn, se sigue en la diferencia 485 y se llega, sin interrupciĂłn, hasta la diferencia 542, en las lĂneas cronolĂłgicas no ajustadas, y en la diferencia 553 en la ajustada. Sigue en la diferencia 544 y 554 respectivamente, para posteriormente ir generando sucesiones que se cortan en un valor y continĂşan en el valor mĂĄs dos. La sucesiĂłn 1, 2, 3, 4, 5,â&#x20AC;Ś 483 es comĂşn a las lĂneas cronolĂłgicas. Dado que en [0,3417] se pueden realizar 5389653 restas, entre nĂşmeros enteros, donde el minuendo es mayor que el sustraendo, de las cuales 3418-k tienen como resultado k, la probabilidad de obtener la sucesiĂłn 1, 2, 3, 4, 5,â&#x20AC;Ś 483, 485 en las diferencias, en la lĂnea cronolĂłgica de JudĂĄ no ajustada, es (â&#x2C6;?483 đ?&#x2018;&#x2DC;=1

3418â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2DC; 5389653â&#x2C6;&#x2019;((đ?&#x2018;&#x2DC;â&#x2C6;&#x2019;1)3418â&#x2C6;&#x2019;â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2DC;â&#x2C6;&#x2019;1 đ?&#x2018;&#x203A;=0 đ?&#x2018;&#x203A;) (3418â&#x2C6;&#x2019;485)

5389653â&#x2C6;&#x2019;((484â&#x2C6;&#x2019;1)3418â&#x2C6;&#x2019;â&#x2C6;&#x2018;484â&#x2C6;&#x2019;1 đ?&#x2018;&#x203A;=0 đ?&#x2018;&#x203A;)

)Ă&#x2014;

5389653â&#x2C6;&#x2019;((483â&#x2C6;&#x2019;1)3418â&#x2C6;&#x2019;â&#x2C6;&#x2018;483â&#x2C6;&#x2019;1 đ?&#x2018;&#x203A;=0 đ?&#x2018;&#x203A;)â&#x2C6;&#x2019;(3418â&#x2C6;&#x2019;484) 5389653â&#x2C6;&#x2019;((483â&#x2C6;&#x2019;1)3418â&#x2C6;&#x2019;â&#x2C6;&#x2018;483â&#x2C6;&#x2019;1 đ?&#x2018;&#x203A;=0 đ?&#x2018;&#x203A;)

= 3,96 Ă&#x2014; 10â&#x2C6;&#x2019;1531

Para la lĂnea cronolĂłgica de JudĂĄ ajustada la probabilidad es 7,8 Ă&#x2014; 10â&#x2C6;&#x2019;1550 .

Ă&#x2014;

(42)

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En la profecía de las setenta semanas de Daniel (Daniel 9:24-27) se hace referencia a tres periodos de tiempo: siete semanas, sesenta y dos semanas y una semana. Los dos primeros periodos suman 69 semanas que corresponden a 483 días, los cuales según Ezequiel 4:6 equivalen a 483 años. Esta cantidad coincide con la obtenida como común a las líneas cronológicas, ajustadas y no ajustadas, al aplicar la diferencia de cantidades. 3. Estudio de las medidas de los objetos En la Biblia aparecen algunos objetos que fueron construidos siguiendo el diseño indicado por Dios. 3.1. El propiciatorio, el Arca de la Alianza, la mesa de los panes, el altar del incienso y el altar del holocausto Algunos objetos construidos siguiendo instrucciones divinas son: el Arca de la Alianza (Éxodo 25:10), la mesa para los panes de la proposición (Éxodo 25:23), el altar del incienso (Éxodo 30:1-2) y el altar del holocausto (Éxodo 38:1), cuyas medidas expresadas en codos se detallan en la Tabla 12. Tabla 12. Largo, ancho, alto y volumen de los objetos el Arca de la Alianza, la mesa de los panes, el altar del incienso y el altar del holocausto.

Arca de la Alianza Mesa de los panes Altar del incienso Altar del holocausto

Largo

Ancho

Alto

Volumen

2  1 x 51

2 1 x31

2 3 x3 2 x51

2 1 x31

31 x5 2

Otro objeto construido siguiendo instrucciones divinas fue el Propiciatorio, lugar dónde Yahveh se aparecía a los israelitas. Las medidas de este objeto coinciden con las medidas del largo y ancho del Arca de la Alianza: era su cubierta (Éxodo 25:21-22). 3.2. El Arca de Noé, el Tabernáculo y el Templo de Salomón Las medidas del Arca de Noé, el Tabernáculo de reunión y el Templo de Salomón se encuentran en Génesis 6: 15, Éxodo 26: 15-25 y 1 Reyes 6: 2 respectivamente.

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ARRIETA URZOLA, EDER: Datos cronológicos y de medidas en la Biblia…

Al considerarlos como paralelepípedos rectos, el volumen de cada uno de ellos en codos, expresados como producto de factores primos, tienen como componentes de sus bases a 2, 3 y 5. Tabla 13. Largo, ancho, alto y volumen del Arca de Noé, el Tabernáculo y el Templo de Salomón. Largo Arca de Noé Tabernáculo Templo de Salomón

Ancho

Alto

Volumen

2 x3 x5 21 x31 x51

2 x3 x5 2 2 x31 x5 0

2 x3 x5 21 x3 0 x51

2 4 x3 2 x5 5 2 4 x3 2 x5 2

2 2 x31 x51

2 2 x3 0 x51

21 x31 x51

2 5 x3 2 x5 3

Para el Arca de Noé, el Tabernáculo y el Templo de Salomón se verifica que: 

Cada una de las áreas de las caras de estos objetos es divisible por 12 y, por ende, su volumen es divisible por 12.



Como producto de tres factores, sin importar el orden, 2 4 x3 2 x5 2 se puede representar de 96 formas, 2 5 x3 2 x5 3 de 216 y 2 4 x3 2 x5 5 de 324. Las cantidades 96, 216 y 324 son divisibles por 12.



Cada una de las caras de estos objetos puede descomponerse en un número finito de rectángulos, con dimensiones iguales a las del propiciatorio, cuya suma de sus áreas sea igual al área de la cara en cuestión. Es decir, cada cara puede ser recubierta con el propiciatorio.



Solamente dos caras opuestas de estos objetos pueden ser recubiertas con la cara del Arca de la Alianza que tiene distinta área que la del propiciatorio.

El hecho de que para el Arca de Noé, el Tabernáculo y el Templo de Salomón tengan caras con áreas divisibles por 12, puedan ser recubiertas con el propiciatorio y únicamente dos caras opuestas puedan ser recubiertas con la cara del Arca de la Alianza de distinta área a la del propiciatorio, garantizan, para las longitudes de las aristas de estos objetos, la divisibilidad por 4 de dos aristas o la divisibilidad por dos de las tres aristas, la divisibilidad por 5 y 3 de una de ellas, la divisibilidad por 5 y no por 3 de otra y la divisibilidad por 3 de la tercera, respectivamente.

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ESTADĂ?STICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 83-118

Las propiedades enunciadas anteriormente para las aristas de los paralelepĂpedos generan las siguientes propiedades para el Arca de NoĂŠ, el TabernĂĄculo y el Templo de SalomĂłn. ď&#x201A;ˇ

Pueden ser ocupados en su totalidad con una cantidad entera, divisible por 12, de Arcas de la Alianza: 80000 para el Arca de NoĂŠ, 640 para el TabernĂĄculo y 6400 para el Templo de SalomĂłn.

ď&#x201A;ˇ

Pueden ser ocupados en su totalidad con una cantidad entera, divisible por 12, de mesas para los panes de la proposiciĂłn: 150000 para el Arca de NoĂŠ, 1200 para el TabernĂĄculo y 12000 para el Templo de SalomĂłn.

ď&#x201A;ˇ

Pueden ser ocupados en su totalidad con una cantidad entera, divisible por 12, de altares para el incienso: 225000 para el Arca de NoĂŠ, 1800 para el TabernĂĄculo y 18000 para el Templo de SalomĂłn.

ď&#x201A;ˇ

Pueden ser ocupados en su totalidad con una cantidad entera, divisible por 12, de altares para el holocausto: 6000 para el Arca de NoĂŠ, 48 para el TabernĂĄculo y 480 para el Templo de SalomĂłn.

3.3. Estructura del Arca de NoĂŠ, el TabernĂĄculo y el Templo de SalomĂłn Las aristas y caras del Arca de NoĂŠ, el TabernĂĄculo y el Templo de SalomĂłn tienen la siguiente estructura matemĂĄtica comĂşn: 1. Sus aristas son enteros positivos. 2. Las ĂĄreas de sus caras son divisibles por 12. 3. Todas sus caras pueden recubrirse con la cara superior del Arca de la Alianza. 4. Un solo par de caras opuestas pueden recubrirse con la cara del Arca de la Alianza diferente a la cubierta. Con relaciĂłn al volumen, se tiene: 1. Es de la forma 2â&#x2C6;? Ă&#x2014; 3đ?&#x203A;˝ Ă&#x2014; 5đ?&#x153;&#x192; , donde â&#x2C6;?â&#x2030;Ľ 3, đ?&#x203A;˝ â&#x2030;Ľ 2 đ?&#x2018;Ś đ?&#x153;&#x192; â&#x2030;Ľ 2. 2. La cantidad de descomposiciones, como producto de tres factores sin importar el orden, que admite el volumen es divisible por 12.

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ARRIETA URZOLA, EDER: Datos cronolĂłgicos y de medidas en la Bibliaâ&#x20AC;Ś

Ahora, en las aristas del Arca de la Alianza y el Arca de NoĂŠ se verifica la existencia de dos de ellas en razĂłn 3/5. TambiĂŠn se verifica que para las ĂĄreas de sus caras, las del Arca de NoĂŠ poseen 24 divisores comunes, las del TabernĂĄculo 12 y las del Templo de salomĂłn 24. En la Biblia se encuentra un objeto, construido por SalomĂłn, la casa del bosque del LĂbano (1 Reyes 7:2), cuya inspiraciĂłn divina no aparece registrada, y un objeto de inspiraciĂłn divina pero no construido, la nueva JerusalĂŠn (Apocalipsis 21:16). Tabla 14. Largo, ancho, alto y volumen de la nueva JerusalĂŠn y de la casa del bosque del LĂbano.

Nueva JerusalĂŠn Casa del bosque del LĂbano

Largo

Ancho

Alto

Volumen

25 Ă&#x2014; 31 Ă&#x2014; 53

215 Ă&#x2014; 33 Ă&#x2014; 59

22 Ă&#x2014; 52

21 Ă&#x2014; 52

21 Ă&#x2014; 31 Ă&#x2014; 51

24 Ă&#x2014; 31 Ă&#x2014; 55

La casa del bosque del LĂbano no verifica la divisibilidad por 12 de las ĂĄreas de sus caras. La nueva JerusalĂŠn tiene 12507 ternas, sin importar el orden de sus tĂŠrminos, cuyo producto de sus tĂŠrminos es 215 Ă&#x2014; 33 Ă&#x2014; 59 , y 12507 no es divisible por 12. 3.3.1. Probabilidad de ocurrencia de la estructura El paralelepĂpedo con mĂĄximo volumen que se encuentra en las escrituras el de la Nueva JerusalĂŠn. De 2â&#x2C6;? Ă&#x2014; 3đ?&#x203A;˝ Ă&#x2014; 5đ?&#x153;&#x192; â&#x2030;¤ 215 Ă&#x2014; 33 Ă&#x2014; 59 se obtiene que đ?&#x203A;ź varia de 1 a 36 y đ?&#x203A;˝ de 1 a 23. Para cada pareja (đ?&#x203A;ź, đ?&#x203A;˝) en{1,2,3,..,36}x{1,2,3,..,23}, đ?&#x153;&#x192; varĂa desde 1 hasta el valor determinado por la pareja (đ?&#x203A;ź, đ?&#x203A;˝).

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ESTADĂ?STICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 83-118

Tabla 15. Valores de đ?&#x153;&#x192; para (đ?&#x203A;ź, đ?&#x203A;˝) en {1,2,3,..,36}x{1,2,3,..,12}

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 đ?&#x203A;´

1 16 15 15 15 14 14 13 13 12 12 12 11 11 10 10 9 9 9 8 8 7 7 6 6 6 5 5 4 4 3 3 3 2 2 1 1 301

2 15 15 14 14 13 13 13 12 12 11 11 10 10 10 9 9 8 8 7 7 7 6 6 5 5 4 4 4 3 3 2 2 1 1 1 0 275

3 15 14 14 13 13 12 12 12 11 11 10 10 9 9 9 8 8 7 7 6 6 5 5 5 4 4 3 3 2 2 2 1 1 0

4 14 13 13 13 12 12 11 11 10 10 10 9 9 8 8 7 7 7 6 6 5 5 4 4 4 3 3 2 2 1 1 0

5 13 13 12 12 11 11 11 10 10 9 9 8 8 8 7 7 6 6 5 5 5 4 4 3 3 2 2 2 1 1 0

6 12 12 12 11 11 10 10 9 9 9 8 8 7 7 6 6 6 5 5 4 4 3 3 3 2 2 1 1 0

7 12 11 11 11 10 10 9 9 8 8 7 7 7 6 6 5 5 4 4 4 3 3 2 2 1 1 1 0

8 11 11 10 10 9 9 9 8 8 7 7 6 6 6 5 5 4 4 3 3 3 2 2 1 1 0

9 10 10 10 9 9 8 8 7 7 7 6 6 5 5 4 4 4 3 3 2 2 1 1 1 0

10 10 9 9 8 8 8 7 7 6 6 5 5 5 4 4 3 3 2 2 2 1 1 0

11 9 9 8 8 7 7 6 6 6 5 5 4 4 3 3 3 2 2 1 1 0 0

12 8 8 8 7 7 6 6 5 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 1 0

253

230

208

186

167

150

132

115

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ARRIETA URZOLA, EDER: Datos cronolĂłgicos y de medidas en la Bibliaâ&#x20AC;Ś

Tabla 16. Valores de đ?&#x153;&#x192; para (đ?&#x203A;ź, đ?&#x203A;˝)en {1,2,3,..,36}x{13,14,15,..,23}

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 đ?&#x203A;´

13 8 7 7 6 6 6 5 5 4 4 3 3 3 2 2 1 1 0

14 7 7 6 6 5 5 4 4 4 3 3 2 2 1 1 1 0

15 6 6 5 5 5 4 4 3 3 2 2 2 1 1 0

16 6 5 5 4 4 4 3 3 2 2 1 1 0

17 5 5 4 4 3 3 2 2 2 1 1 0

18 4 4 3 3 3 2 2 1 1 0

19 4 3 3 2 2 1 1 1 0

20 3 2 2 2 1 1 0

21 2 2 1 1 1 0

22 2 1 1 0

23 1 0

Esto indica que existen 2520 nĂşmeros de la forma 2â&#x2C6;? Ă&#x2014; 3đ?&#x203A;˝ Ă&#x2014; 5đ?&#x153;&#x192; en {30,31, . . , 215 Ă&#x2014; 33 Ă&#x2014; 59 } , de los cuales 1522 verifican la primera propiedad del volumen.

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ESTADĂ?STICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 83-118

La segunda propiedad se encuentra referida a una relaciĂłn de equivalencia definida en đ?&#x2018;? + Ă&#x2014; đ?&#x2018;? + Ă&#x2014; đ?&#x2018;? + por (đ?&#x2018;&#x17D;, đ?&#x2018;?, đ?&#x2018;?) = (đ?&#x2018;&#x2018;, đ?&#x2018;&#x2019;, đ?&#x2018;&#x201C;) đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;&#x17D; Ă&#x2014; đ?&#x2018;? Ă&#x2014; đ?&#x2018;? = đ?&#x2018;&#x2018; Ă&#x2014; đ?&#x2018;&#x2019; Ă&#x2014; đ?&#x2018;&#x201C;. En esta relaciĂłn, el cardinal de la clase de equivalencia de (300, 50, 30), las longitudes de las aristas del Arca de NoĂŠ, es 324, para (30,12,10), las longitudes de las aristas del TabernĂĄculo, es 96, y para (60,30,20), las longitudes de las aristas del Templo de SalomĂłn, es 216. Es decir, el cardinal de la clase de equivalencia para 24 Ă&#x2014; 32 Ă&#x2014; 55 es 324, para 24 Ă&#x2014; 32 Ă&#x2014; 52 es 96 y para 25 Ă&#x2014; 32 Ă&#x2014; 53 es 216. De los 1522 elementos que verifican la primera propiedad, 765 verifican la segunda. En un orden ascendente, la que representa el volumen del TabernĂĄculo es la primera. La probabilidad de escoger, al azar, cinco nĂşmeros de la forma 2â&#x2C6;? Ă&#x2014; 3đ?&#x203A;˝ Ă&#x2014; 5đ?&#x153;&#x192; en {30,31, . . , 215 Ă&#x2014; 33 Ă&#x2014; 59 } , de los cuales los tres primeros verifican la estructura, es 765â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2DC; 2520â&#x2C6;&#x2019;765â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2DC; â&#x2C6;?2đ?&#x2018;&#x2DC;=0 15 3 9 Ă&#x2014; â&#x2C6;?1đ?&#x2018;&#x2DC;=0 15 3 9 = 2,16 Ă&#x2014; 10â&#x2C6;&#x2019;44 . (43) 2

Ă&#x2014;3 Ă&#x2014;5 â&#x2C6;&#x2019;29â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2DC;

Ă&#x2014;3 Ă&#x2014;5 â&#x2C6;&#x2019;31â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2DC;

Al tomar las caracterĂsticas particulares: la existencia de dos aristas en razĂłn 3/5 para el Arca de NoĂŠ, 24 divisores comunes para las ĂĄreas de las caras del Arca de NoĂŠ, 12 divisores comunes para las ĂĄreas de las caras del TabernĂĄculo y 24 divisores comunes para las ĂĄreas de las caras del Templo de salomĂłn; de los 324 paralelepĂpedos, de igual volumen que el Arca de NoĂŠ, que verifican la estructura, Ăşnicamente dos cumplen las condiciones particulares, para el TabernĂĄculo, de los 96 paralelepĂpedos seis las cumple, y para el Templo de salomĂłn dos de los 216 las verifican. La probabilidad aquĂ es â&#x2C6;?2đ?&#x2018;&#x2DC;=0

765â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2DC; 215 Ă&#x2014;33 Ă&#x2014;59 â&#x2C6;&#x2019;29â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2DC;

2520â&#x2C6;&#x2019;765â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2DC;

Ă&#x2014; â&#x2C6;?1đ?&#x2018;&#x2DC;=0 215 Ă&#x2014;33 Ă&#x2014;59 â&#x2C6;&#x2019;31â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2DC; Ă&#x2014; 324 Ă&#x2014; 96 Ă&#x2014; 216 = 7,73 Ă&#x2014; 10â&#x2C6;&#x2019;50 (44)

Tabla 17. ParalelepĂpedos que verifican la estructura del Arca de NoĂŠ, el TabernĂĄculo y el Templo de SalomĂłn.

300 100

Arca de NoĂŠ 50 75

30 60

60 60 60 30 30 20

TabernĂĄculo 20 3 12 5 10 6 20 6 12 10 15 12

Templo de SalomĂłn 60 30 20 60 60 10

ARRIETA URZOLA, EDER: Datos cronolĂłgicos y de medidas en la Bibliaâ&#x20AC;Ś

111

3.3.2. Concordancias bĂblicas y connotaciones simbĂłlicas AdemĂĄs de la concordancia con el nĂşmero 12, se tienen las siguientes: ď&#x201A;ˇ

Si se toma 360 como unidad profĂŠtica, en 2520, cantidad de nĂşmeros de la forma 2â&#x2C6;? Ă&#x2014; 3đ?&#x203A;˝ Ă&#x2014; 5đ?&#x153;&#x192; , con â&#x2C6;?, đ?&#x203A;˝, đ?&#x153;&#x192; â&#x2030;Ľ 1, en {30,31, . . , 215 Ă&#x2014; 33 Ă&#x2014; 59 } , existirĂan siete unidades profĂŠticas. Esto nos sugiere que la elecciĂłn de las medidas es completa profĂŠticamente.

ď&#x201A;ˇ

Siendo que en la Biblia se registran para la humanidad impĂa dos destrucciones impuestas por Yahveh, la primera, una destrucciĂłn por agua, y la segunda ya no por agua sino por fuego (2 Pedro 3: 5-7), entran en concordancia: son dos paralelepĂpedos que verifican la estructura del Arca de NoĂŠ, uno el Arca, objeto mediante el cual se salva NoĂŠ y su familia en el diluvio, y el otro con la referencia de Yahveh dada en Ă&#x2030;xodo 3:6, al coincidir las medidas con GĂŠnesis 12:4, GĂŠnesis 21:5 y GĂŠnesis 25:26.

ď&#x201A;ˇ

Las medidas del largo para los seis paralelepĂpedos, que verifican la estructura del TabernĂĄculo, corresponden con las medidas del Templo de SalomĂłn.

ď&#x201A;ˇ

En la historia del pueblo de Israel se registran dos Templos: el de SalomĂłn y el de Zorobabel. La estructura del Templo de SalomĂłn la verifican dos paralelepĂpedos. Dos de las medidas del segundo paralelepĂpedo concuerdan con las dos medidas del Templo de Zorobabel registradas en Esdras 6: 3-4.

4. Conclusiones El tratamiento matemĂĄtico dado a las cantidades cronolĂłgicas y de medida prueba que: ď&#x201A;ˇ ď&#x201A;ˇ ď&#x201A;ˇ

Existen, en los libros de Reyes, dos lĂneas de tiempo imposibles de sincronizar, que inducen dos lĂneas cronolĂłgicas en la Biblia: la de JudĂĄ y la de Israel de diez tribus. Las lĂneas cronolĂłgicas de JudĂĄ y del Israel de diez tribus generan secuencias numĂŠricas, al considerar las posibles combinaciones obtenidas de los errores de texto, que son imposibles matemĂĄticos. Las medidas asignadas a los objetos corresponden a una imposibilidad matemĂĄtica acorde con un plan de diseĂąo desarrollado a lo largo de la historia del pueblo de Israel.

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Ahora, el hecho de que las secuencias numéricas cronológicas y las medidas de los objetos, además de ser imposibles matemáticos, sean acordes con el relato y la profecía bíblica relativa al pueblo de Israel permite concluir que los errores de sincronización y de texto presentes en Reyes y Crónicas, y las medidas de los objetos son referencias proféticas creadas y organizadas por un pensamiento matemático presente en las escrituras. Referencias CASIODORO DE REINA (1960). La Santa Biblia. Antiguo y nuevo testamento. Antigua versión de Casiodoro de Reina (1569) revisada por Cipriano de Valera (1602). Sociedades Bíblicas Unidas. ESCUELA BIBLICA DE JERUSALEN. (1999) Biblia de Jerusalén. Nueva edición revisada y aumentada. Edición de bolsillo bajo la dirección de Santiago García. Desclee de Brouwer, Bilbao. HOWLETT, JAMES. (1908) "Biblical Chronology." The Catholic Encyclopedia. Vol. 3. New York: Robert Appleton Company. 6 Nov. 2012 <http://www.newadvent.org/cathen/03731a.htm>. MARTINEZ RANCAÑO EDUARDO (2006). Cronología de la monarquía hebrea. Los sincronismos internacionales de la época de Ezequías y sus implicaciones en la cronología de los reyes hebreos. Aula7activ@. SAN PABLO. (2008) Nuestra sagrada Biblia. Nueva edición de la Biblia del Pueblo de Dios. Traducida de los originales en equipo, bajo la dirección del Dr. Evaristo Martin Nieto. San Pablo. SOCIEDADES BÍBLICAS UNIDAS (2006). Amigos por siempre. La Biblia. Traducción en lenguaje actual. THE LOCKMAN FOUNDATION. © Copyright 1986, 1995, 1997. La Biblia de las américas.

Artículo Invitado Recibido marzo 2016 Revisado diciembre 2016

ARRIETA URZOLA, EDER: Datos cronológicos y de medidas en la Biblia…

113

ANEXO Tabla A. Años de la línea cronológica de Judá sin ajustes para el Caso 1.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38

Hecho Nace Adán. Nace Set. Nace Enós. Nace Quenán.. Nace Mahalalel. Nace Yéred. Nace Henoc. Nace Matusalén. Nace Lámek. Muere Adam. Henoc desaparece. Muere Set. Nace Noé. Muere Enós. Muere Quenán. Muere Mahalaleel. Muere Yéred. Dios profetiza el diluvio. Nace Jafet. Nace Sem. Muere Lámek. Ocurre el Diluvio. Muere Matusalén. Sale Noé del Arca. Nace Arpaksad. Nace Sélaj. Nace Héber. Nace Péleg. Nace Reú. Nace Serug. Nace Najor. Nace Téraj. Nace el primogénito de Téraj Muere Péleg. Muere Najor. Muere Noé. Nace Abram. Nace Saray. Muere Reú.

Referencia Génesis 5:1-2 Génesis 5:3 Génesis 5:6 Génesis 5:9 Génesis 5:12 Génesis 5:15 Génesis 5:18 Génesis 5:21 Génesis 5:25 Génesis 5:5 Génesis 5: 22-23 Génesis 5:7-8 Génesis 5:28 Génesis 5:11 Génesis 5:13-14 Génesis 5:16-17 Génesis 5:19-20 Génesis 6:3 Génesis 5:32; 9:18. 22. 24 Génesis 11:10; 7: 6 Génesis 5:30-31 Génesis 7:6; 5: 26-27 Génesis 8:13 Génesis 11:10 Génesis 11:12 Génesis 11:14 Génesis 11:16 Génesis 11:18 Génesis 11:20 Génesis 11:22 Génesis 11:24 Génesis 11:26 Génesis 11:19 Génesis 11: 25 Génesis 9:29 Génesis 11:26.32; 12:4; 11:32 Génesis 17:17 Génesis 11:21

Año 0 130 235 325 395 460 622 687 874 930 987 1042 1056 1140 1235 1290 1422 1536 1556 1558 1651 1656 1657 1658 1693 1723 1757 1787 1819 1849 1878 1948 1996 1997 2006 2008 2018 2026

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66 67 68 69 70 71 72

Hecho Muere Serug. Abram sale de Jarán. Muere Téraj. Agar mujer de Abram. Nace Ismael. Muere Arpaksad. Pacto de la circuncisión. Nace Isaac. Comienzan 400 años de aflicción. Muere Sélaj. Muere Saray. Isaac se casa con Rebeca. Muere Sem. Nacen Esaú y Jacob. Muere Abraham. Muere Héber. Esaú se casa. Muere Ismael. Jacob huye a Jarán. Jacob se casa. Nace José. Jacob regresa a Canaán. José vendido como esclavo. José interpreta sueños en la cárcel. Muere Isaac. José nombrado gobernador de Egipto Séptimo año de abundancia. Diez hermanos de José entran en Egipto. Primer año de hambre. Jacob entra en Egipto. Muere Jacob. Muere José. Nace Aarón. Nace Moisés. Moisés huye a Madián. Nace Caleb.

Inicio del Éxodo.

39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65

Alzada la Morada o Tabernáculo. Caleb reconoce la tierra. Muere Aarón.

Israel entra en Canaán. Muere Moisés.

Referencia Génesis 11:23 Génesis 12: 4; 11:32 Génesis 16:3 Génesis 16:16 Génesis 11:13 Génesis 17:1 Génesis 21:5 Hechos 7:6 Génesis 11:15 Génesis 23:1 Génesis 25:20 Génesis 11:11 Génesis 25:26 Génesis 25:7 Génesis 11:17 Génesis 26:34 Génesis 25:17 Génesis 28:2.13. 19. 20; 31: 41 Génesis 29:23-30; 31: 41 Génesis 29:20.30; 30:25-26 Génesis 30: 25; 31:41 Génesis 37:2.28 Génesis 41:1-46 Génesis 35:28 Génesis 41:46- 47 Génesis 41:53-54

Año 2049 2083 2093 2094 2096 2107 2108 2113 2126 2145 2148 2158 2168 2183 2187 2208 2231 2245 2252 2259 2265 2276 2287 2288 2289 2295

Génesis 41:53; 42:1-3

2296

Génesis 41:47; 45:6; 47:28 Génesis 47:28 Génesis 50:26 Éxodo 7:7 Deuteronomio 34:7, Éxodo 7:7 Hechos 7:23-29 Josué 14:10 Éxodo 12:40, Génesis 12:1-4, Gálatas 3:17

2298 2315 2369 2429 2433 2473 2474

Éxodo 40:17, Josué 14:6-7

2514

Números 33:39 Números 14:33, Deuteronomio 34:1-8

2552

2513

2553

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78 79 80

Hecho Josué reparte la tierra prometida. Fin de los 450 años de Hechos 13:17-20. Saúl rey de Israel. Saúl escoge tres mil hombres. Nace David.

David rey de Judá en Hebrón.

David rey de Israel en Jerusalén.

83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101

Nace Roboam. Se inscriben hombres al servicio del rey David. Salomón rey de Israel. Benaías asesina a Simeí por orden de Salomón. Empieza construcción del Templo de Salomón. Termina construcción del Templo de Salomón. Salomón edifica su casa. Salomón regala 20 ciudades a Jiram. Primer año de reinado de Roboam en Judá. Roboam afirma su reino. Sosaq invade Judá. Primer año de reinado de Abiyyam en Judá. Primer año de reinado de Asá en Judá. Primer año de reinado de Nadab en Israel. Muere Nadab. Primer año de reinado de Basá en Israel. Nace Josafat. Termina sosiego de diez años en el reinado de Asá. Judá y Benjamin se arrepienten. Primer año de reinado de Elá en Israel. Zimri reina en Israel. Omri reina en Tirsi, Israel. Primer año de reinado de Omri en Israel. Nace Joram. Último año sin guerra en el reinado de Asá.

115

Referencia Josué 14:6-10, Números 10:11-12; 14:29-30 Hechos 13:21 1 Samuel 13:1-2 2 Samuel 5:1-5 2 Samuel 5:1-5, 1 Crónicas 29:27 2 Samuel 5:1-5, 1 Crónicas 29:27 1 Reyes 14:21, 1 Crónicas 26:31 1 Reyes 6:1; 11:42

Año

1 Reyes 2:36-46; 6:1

2992

1 Reyes 6:38

2999

1 Reyes 7:1; 9:10-11

3012

1 Reyes 11:30-43

3029

2 Crónicas 11:17 1 Reyes 14:25-26

3031 3033

1 Reyes 14:21. 31

3046

1 Reyes 15:1.2. 8

3049

1 Reyes 15:25

3050

1 Reyes 15:28; 15:25. 27. 33

3051

1 Reyes 22:41-42

3055

2 Crónicas 14:1

3058

2 Crónicas 15:10

3063

1 Reyes 16:6.8

3074

1 Reyes 16:15-16

3075

1 Reyes 16:23, 2 Reyes 8:1617

3079

2 Crónicas 15:19

3083

2559 2909 2911 2919 2949 2956 2988 2989

116

102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127

ESTADÍSTICA (2016), 68, 190 y 191, pp. 83-118

Hecho Israel contra Judá. Primer año de reinado de Ajab en Israel. Asá enferma de los pies. Muere Asá. Primer año de reinado de Josafat en Judá. Enseñan la ley en Judá. Nace Ocozias de Judá. Primer año de reinado de Ocozias en Israel. Primer año de reinado de Joram en Israel. Primer año de Joram en Judá. Primer año de reinado de Ocozias en Judá. Nace Joás de Judá. Primer año de reinado de Jehú en Israel. Primer año de reinado de Atalía en Judá. Primer año de reinado de Joás en Judá. Nace Amasias. Primer año de reinado de Joacaz en Israel. Repara Joás grietas del Templo. Primer año de reinado de Joás en Israel. Primer año de reinado de Amasías en Judá. Nace Ozías. Primer año de reinado de Jeroboam II en Israel. Primer año de reinado de Ozías en Judá. Nace Jotam. Zacarías reina en Israel. Sal-lum reina en Israel. Primer año de Menajem en Israel. Nace Ajaz. Primer año de reinado de Pecajias en Israel. Primer año de reinado de Pecaj en Israel.

Referencia 2 Crónicas 16:1

Año 3084

1 Reyes 16:29

3086

2 Crónicas 16:12 2 Crónicas 16:13

3087 3089

1 Reyes 15:8-10. 24

3090

2 Crónicas 17:1.7 2 Reyes 8:26

3092 3097

1 Reyes 22:51

3106

2 Reyes 3:1

3107

2 Reyes 8:16

3111

2 Crónicas 21:4-5; 22:1, 2 Reyes 11:21; 3:1; 9:5-6. 24.

3119

2 Crónicas 22:2. 10. 12

3120

2 Crónicas 22:12. 23; 24:1

3126

2 Reyes 14: 1-2

3141

2 Reyes 13:1; 12:6-4

3148

2 Reyes 13:10

3162

2 Crónicas 24:1. 25. 27

3166

2 Reyes 14:21

3179

2 Reyes 14:23

3180

2 Crónicas 25: 1; 26:1

3195

2 Reyes 15:32-33 2 Reyes 15:8

3222 3232

2 Reyes 15:13.17

3233

2 Reyes 16:1-2

3243

2 Reyes 15:23

3244

2 Reyes 15:27

3246

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128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152

153

154 155 156

Hecho Primer año de reinado de Jotam en Judá. Nace Ezequías. Primer año de reinado de Ajaz en Judá. Primer año de Oseas en Israel. Primer año de reinado de Ezequías en Judá. Asiria sitia Samaria. Asiria domina Israel. Senaquerib invade Judá. Ezequías sanado por Dios. Nace Manasés. Primer año de reinado de Manasés en Judá. Nace Amon. Nace Josías. Primer año de reinado de Amón en Judá. Primer año de reinado de Josías en Judá. Nace Yoyaquim. Josías busca a Dios. Nace Joacaz. Josías empieza a limpiar a Judá. Jeremías es comisionado como profeta. Nace Ezequiel. Hallazgo del libro de la ley. Nace Sedecías. Reina Joacaz sobre Judá. Primer año de reinado de Yoyaquim en Judá. Nabucodonosor sitia Jerusalén y se lleva a Daniel. Palabra de Dios sobre Jeremías. Orden de escribir en un rollo la palabra de Dios. Batalla de Karkemis. Nace Joaquin. Primer año de Nabucodonosor. Baruc lee el libro de Jeremías. Nabucodonosor rey de Babilonia. Daniel interpreta sueño. Yoyaquim sirve a Nabucodonosor.

Referencia

117

Año

2 Crónicas 25:27-28; 26:3

3247

2 Reyes 18:1- 2

3254

2 Crónicas 27:1. 9; 28:1

3263

2 Reyes 17:1

3274

2 Crónicas 28:1. 27

3279

2 Reyes 18: 9 2 Reyes 18:10 2 Reyes 18:13 2 Reyes 20:5-6 2 Reyes 21:1

3282 3284 3292 3293 3296

2 Crónicas 29:1; 32:33

3308

2 Reyes 21:19 2 Reyes 22:1

3341 3357

2 Crónicas 33:1. 20

3363

2 Crónicas 33:21. 24-25

3365

2 Reyes 23:36 2 Crónicas 34:3 2 Reyes 23:30-31 2 Crónicas 34:3

3371 3372 3373 3376

Jeremías 1:1-2. 9-10

3377

Ezequiel 1: 1- 2 2 Reyes 22:3 2 Reyes 24:18 2 Reyes 23:30.34 2 Crónicas34:1

3381 3382 3386

Daniel 1: 1-7 Jeremías 25:1; 36: 1; 46:2, 2 Crónicas 36:9 Jeremías 36:9, 2 Reyes 24:1-2.8-9; 25:8-9 Daniel 2:1 2 Reyes 24:1

3396 3398

3399

3400 3401 3404

118

157 158 159 160 161 162 163

164

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Hecho Joaquin rey de Judá. 3023 hombres cautivos. Captura de Joaquin. Primer año de reinado de Sedecías en Judá. Jananías habla a Jeremías. Palabra de Jeremías a Seraias. Ezequiel comienza a profetizar. Visión de Ezequiel. Ancianos consultan a Ezequiel. Nabucodonosor sitia Jerusalén. Palabra de Dios a Ezequiel. Palabra de Dios sobre Jeremías. Profecía contra Faraón de Egipto. Capturan 832 personas. Dios profetiza contra Tiro. Dios anuncia la caída de Egipto. Palabra de Yahveh a Ezequiel. Judá deportada a Babilonia, el Templo destruido.

Referencia 2 Reyes 24:8-17, Jeremías 52:28, 2 Crónicas 36:5-10

Año

Jeremías 28:1; 51:59

3410

Ezequiel 1: 1-3 Ezequiel 8:1 Ezequiel 20:1 2 Reyes 25:1-2 Ezequiel 24: 1 Jeremías 32:1-2, Ezequiel 29:1-2 2 Crónicas 36:11, Jeremías 52:29, Ezequiel 26:1-4; 30:20; 31:1, 2 Reyes 25:8-10, Jeremías 52:12, 2 Crónicas 36:11

3411 3412 3413

3407

3415 3416

3417

GUIA PARA EL AUTOR ESTADISTICA es la revista científica del Instituto Interamericano de Estadística (IASI). Tiene como propósito la publicación de contribuciones en temas estadísticos teóricos y aplicados, dando énfasis a las aplicaciones originales y a la solución de problemas de interés amplio para los Estadísticos y Científicos. Los artículos sobre aplicaciones deben incluir un análisis cuidadoso del problema que traten, tener una presentación clara para contribuir a la divulgación de la metodología y buena práctica estadística, y contener una adecuada interpretación de los resultados. Los artículos sobre aplicaciones pueden también estar orientados a contribuir a un mejor entendimiento del alcance y limitaciones de los métodos considerados. Estos artículos pueden encarar problemas en cualquier área de interés, incluyendo estadística pública, salud, educación, industria, finanzas, etc. Las contribuciones teóricas sin una aplicación correspondiente serán publicadas si presentan un avance significativo en el conocimiento de la disciplina a escala internacional y tienen una clara indicación de cómo pueden los métodos desarrollados ser útiles para aplicaciones relevantes. Esta publicación es registrada por los siguientes repertorios: el Current Index to Statistics (CIS) de la American Statistical Association (ASA) y el Institute of Mathematical Statistics (IMS), Zentralblatt-Math y el Sistema Regional de Información en línea para Revista Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (LATINDEX). Su cuerpo editorial es de carácter internacional y está integrado por destacados estadísticos. Para presentar un artículo tendrá que enviar por e-mail a la Editora dos copias del mismo, una de ellas anónima. El procedimiento editorial es doblemente anónimo, por lo que el nombre y dirección del autor a quien deberá dirigirse la correspondencia deben aparecer sólo en una de las copias. Se aceptarán trabajos en Word, en LATEX o en Scientific WorkPlace. Durante el proceso de arbitraje se evalúan distintos aspectos del artículo, a saber, si se lo considera (a) importante; (b) interesante; (c) correcto; (d) original; y (e) adecuado según el perfil de “Estadística”. Un artículo será publicado en esta revista cuando satisfaga simultáneamente estos cinco requisitos. REQUERIMIENTOS 1. IDIOMAS Los artículos podrán presentarse en español, portugués, inglés o francés. 2. SOFTWARE Se aceptarán trabajos en Word, en LATEX o en Scientific WorkPlace. 3. TAMAÑO DEL PAPEL Y MÁRGENES  El tamaño de papel deberá ser A4: 21.0 x 29.7 cm (8.26” x 11.69”).  Use los siguientes márgenes (superior, inferior, izquierdo y derecho) 2.5 cm. 4. FUENTE Los artículos en Word deberán estar escritos en Times New Roman 11 y los presentados en LATEX en Roman 12 pt (CMR12).

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5. JUSTIFICACIÓN Excepto para el título, la información de autor y la palabra resumen (que deberán estar centrados), el artículo deberá estar justificado a izquierda y derecha. Los títulos de las secciones y subtítulos deberán estar justificados a izquierda. 6. ESPACIADO  El espaciado será simple en todo el artículo, incluyendo el título, la información del autor y el resumen.  Deberá haber exactamente una línea en blanco antes de los nombres de los autores, Palabras clave, los títulos de las secciones, los subtítulos, Agradecimientos, Notas, Referencias y Apéndices.  Deberá dejar exactamente dos líneas en blanco antes del resumen.  Deberá haber exactamente una línea en blanco antes y después de las tablas y las figuras.  Deberá dejar exactamente una línea en blanco entre párrafos. 7. ÉNFASIS Use solamente itálicas (no subrayado, no negritas) para dar énfasis al texto. En LATEX use Text Italic 12 pt (CMTI12). 8. SANGRIAS NO DEBE utilizar sangrías. 9. NUMERACIÓN DE PÁGINAS En la versión final las páginas NO DEBERAN estar numeradas. 10. ENCABEZADO, PIE DE PAGINA O NOTAS AL PIE  En el texto deberá evitarse la utilización de pie de página, encabezados y notas al pie.  Si fuera absolutamente necesaria la utilización de notas al pie, deberán identificarse con supraíndices numéricos en el orden en que aparezcan en el texto.  Las notas al pie de página se deberán escribir todas juntas al final del artículo después de las Referencias. 11. AUTORES  Centrar los nombres de los autores escritos en MAYÚSCULAS.  Centrar la afiliación institucional de los autores en minúscula itálica y datos para su contacto (incluyendo email, teléfono y fax) en minúscula simple.  Deberá dejar una línea en blanco entre el título y la información de los autores. 12. TITULO Y SUBTITULOS  En Word, el título deberá estar centrado y en MAYUSCULA NEGRITA Times New Roman 13.  En Word, los subtítulos deberán estar ajustados a izquierda y en minúscula negrita, por ejemplo: Títulos de sección, Agradecimientos, Notas, Referencias, Apéndices, etc.  En LATEX , deberá definir los títulos y subtítulos como sección y subsección, respectivamente.

GUÍA PARA EL AUTOR

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13. RESUMEN Y ABSTRACT  Dejar 2 renglones en blanco a continuación de los datos de los autores.  Escribir la palabra ABSTRACT, RESUMEN, RESUMÉ o RESUMO (de acuerdo al idioma en el que esté escrito el artículo) en mayúsculas negrita centrada.  Dejando un renglón, escribir el texto del resumen que será un párrafo de a lo sumo 150 palabras en el idioma que corresponda.  Este texto deberá describir brevemente los principales contenidos del artículo y evitar las citas bibliográficas.  Dejar 2 renglones en blanco a continuación del texto del resumen.  Escribir la palabra ABSTRACT (si el artículo está escrito en español, francés o portugués) o RESUMEN (si el artículo está escrito en inglés) en mayúsculas negrita centrada.  Dejando un renglón, escribir la traducción del RESUMEN, RESUMÉ o RESUMO al inglés en el primer caso o la traducción al español del ABSTRACT de más arriba.  Si el artículo está escrito en inglés, se deberá presentar el RESUMEN en español. 14. PALABRAS CLAVE Después del RESUMEN y del ABSTRACT, dejando un renglón, deberá escribirse respectivamente Palabras clave y Keywords en negrita itálica y, dejando un renglón, deberá escribir una lista de tres a seis palabras que se utilizarán para clasificar el artículo. 15. GRÁFICOS Y TABLAS  Todas las tablas y los gráficos deberán tener un título y estar numeradas correlativamente.  Los títulos deberán escribirse en la parte superior izquierda de las tablas y los gráficos en Times New Roman 10 (Word) o CMR10 (LATEX).  Los gráficos deberán presentarse en su forma definitiva para publicación, se recomienda no utilizar color sino matices de grises o distintas tramas. La resolución óptima para impresión es de 300 dpi. El tamaño de la imagen deberá ser un 20% mayor al que tendrá en la publicación.  Si los gráficos o las tablas no se incluyen como parte del documento, deberán ser enviados en archivo aparte en formato Excel para Word o EPS para LATEX. Los títulos deberán estar en concordancia con el siguiente estilo: 

Figura 2. Perfil de la función de verosimilitud.



Tabla 1. Distribuciones posteriores marginales.

16. ECUACIONES Las ecuaciones deberán estar numeradas. La numeración deberá colocarse a la derecha de la ecuación. 17. CITAS DE REFERENCIAS EN EL TEXTO Para citar un artículo en el texto, se indicará autor y año de publicación, como en los siguientes ejemplos:

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

the model proposed by Barnett (1969)



The theoretical treatment provided by Fuller (1987, cap.4)



Bold et al. (1995) also find....

18. REFERENCIAS  Las referencias deberán disponerse en orden alfabético según apellido del autor y, para un mismo autor, en orden cronológico al final del artículo.  Las partes que deberá contener una referencia son las siguientes: Autor(es), año de publicación, título, información sobre la publicación. Las referencias deberán estar en concordancia con el siguiente estilo: THEOBALD, C.M. and MALLISON, J.R. (1978). "Comparative Calibration, Linear Structural Relationship and Congeneric Measurements". Biometrics. 34: 39-45 FULLER, W. A. (1987). Measurement Error Models. Wiley, New York LINDLEY, D. V. and SMITH, A. F. M. (1972) "Bayes Estimates for the Linear Model" (with discussion). Journal of the Royal Statistical Society, Series B. 34: 1-41

GUIDELINES FOR THE AUTHOR ESTADISTICA is the scientific journal of the Inter-American Statistical Institute (IASI). It aims to publish contributions about themes in theoretical and applied Statistics, giving emphasis to original applications and the solution of problems of wide interest to Statisticians and Scientists. Applications papers should include careful analysis of the problem at hand, have a clear presentation in order to contribute to the dissemination of methodology and good statistical practice, and contain adequate interpretation of the outcomes. Applications papers may also aim to contribute to a better understanding of the scope and limitations of the methods considered. Applications papers may tackle problems in any areas of interest including public statistics, health, education, industry, finance, etc. Theoretical contributions without a corresponding application will be published if they represent a significant advance in the knowledge of the discipline at the international scale and contain a clear indication of how the methods developed may be useful for relevant applications. This publication is registered by the following repertories: the Current Index to Statistics (CIS) of the American Statistical Association (ASA) and the Institute of Mathematical Statistics (IMS), Zentralblatt-Math, and the “Sistema Regional de Información en línea para Revista Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (LATINDEX)” (Regional system of information online for scientific journals of Latin America, the Caribbean, Spain and Portugal). The editorial board of Estadística is of international scope, and is composed of outstanding statisticians. If you wish to submit a paper, please send to the editor by e-mail two copies, one of them anonymous. Editorial process is double-blind so the name and the full postal address of the authors to whom further correspondence is to be sent must appear only on one of the copies. Papers will be accepted in Word, in LATEX, or in Scientific WorkPlace. During the refereeing process several aspects of the paper are evaluated, namely, whether or not it is considered: (a) important; (b) interesting; (c) correct; (d) original; and (e) adequate according to the profile of “Estadística”. A paper will be published in this journal when it simultaneously satisfies these five requisites. REQUIREMENTS 1. LANGUAGES Papers can be presented in English, Spanish, French or Portuguese. 2. SOFTWARE Papers will be accepted in Word, in LATEX, or in Scientific WorkPlace. 3. SIZE OF THE PAPER AND MARGINS  Use A4 paper: 21.0 x 29.7 cm (8.26” x 11.69”)  Use the following margins (upper, lower, left and right) of 2.5 cm (1.0").

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4. FONT Papers in Word shall be written in Times New Roman 11, while those presented in L ATEX , shall use Roman 12 pt (CMR12). 5. JUSTIFICATION Except for the main title, the authors’ identification, and the word abstract, that shall be centered, the paper shall be left and right justified. The secondary titles, as well as the subtitles shall be left justified. 6. SPACING  The spacing shall be single throughout the paper, including the main title, the authors’ identification and the abstract.  Exactly one blank line shall be left before the authors’ identification, Key words, section titles, sub-titles, Acknowledgements, Notes, References, and Appendices.  Exactly two blank lines shall be left before the abstract.  Exactly one blank line shall be left before and after tables and figures.  Exactly one blank line shall be left between paragraphs. 7. ENPHASIS Use only italics (not underline nor bold) to highlight parts of the text. In L ATEX use Text Italic 12 pt (CMTI12). 8. INDENTATIONS DO NOT USE indentations. 9. PAGE NUMBERING The pages SHALL NOT be numbered in the final version. 10. HEADING, FOOTER AND FOOTNOTES  The use of footers, headings, and footnotes shall be avoided in the text.  In case the use of footnotes is absolutely necessary, they shall be identified with numeric supra-indices in the order they appear in the text.  The footnotes shall be written together, after the References. 11. AUTHORS  The names of the authors shall be centered and written in CAPITAL LETTERS.  The institutional affiliations of the authors in italic lower case letters, and contact information in regular lower case letters, shall also be centered.  A blank line shall be left between the title and the authors’ names. 12. TITLES AND SUB-TITLES  In Word, the title shall be centered written in Times New Roman 13 BOLD CAPITAL LETTERS.  In Word, the sub-titles shall be left justified and written in bold lower case letters, for instance: Section titles, Acknowledgements, Notes, References, Appendices, etc.  In LATEX, the titles and sub-titles shall be defined as section and sub-section, respectively.

GUIDELINES FOR THE AUTHOR

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13. ABSTRACT AND RESUMEN  Leave 2 blank lines following the authors’ identification.  The word ABSTRACT, RESUMEN, RESUMÉ or RESUMO (according to the language in which the paper is written) shall be centered written in bold capital letters.  After leaving a blank line, the text in the corresponding language shall be included. This shall a paragraph of at most 150 words.  This text shall briefly describe the main contents of the paper, avoiding the use of bibliographic references.  Leave 2 blank lines following the text.  The word ABSTRACT (if the paper is written in Spanish, French or Portuguese) or RESUMEN (if the paper is written in English) shall be centered written in bold capital letters,  After leaving a blank line, the translation of the RESUMEN, RESUMÉ or RESUMO into English in the first case or the translation of the above ABSTRACT into Spanish shall be included. 14. KEY WORDS After the ABSTRACT and RESUMEN, leaving a blank line, respectively write Key words and Palabras Clave (in bold italics). Then, leaving a blank line, write a list with three to six words that will be used to classify the paper. 15. GRAPHS AND TABLES  All tables and graphs shall have a title and be sequentially numbered.  Titles shall be written in the upper left part of tables and graphs, in Times New Roman 10 (Word) or CMR10 (LATEX).  The graphs shall be presented in their final form for publication. It is recommended not to use colors but different gray shades or different plots. Optimal resolution for printing is 300 dpi. The size of the image shall be 20% larger than the size for the final publication.  In case the graphs or tables are not included as a part of the document, they shall be sent in a separate file in Excel format for Word or EPS for L ATEX. Titles shall be in accordance with the following style: 

Figure 2. Profile of the likelihood function



Table 1. Posterior marginal distributions.

16. EQUATIONS Equations shall be numbered. The number shall be written to the right of the equation. 17. REFERENCES IN THE TEXT To refer to a paper in the text, the author and year of publication shall be indicated, as in the following examples: 

...... the model proposed by Barnett (1969)



The theoretical treatment provided by Fuller (1987, cap.4)

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

Bold et al. (1995) also find....

18. REFERENCES  The references shall be placed, at the end of the paper, in alphabetical order by the names of the authors and, for the same author, in chronological order.  References shall include the following: Author(s), year of publication, title, information on the publication. References shall be presented in accordance with the following style: THEOBALD, C.M. and MALLISON, J.R. (1978). "Comparative Calibration, Linear Structural Relationship and Congeneric Measurements". Biometrics. 34: 39-45 FULLER, W. A. (1987). Measurement Error Models. Wiley, New York LINDLEY, D. V. and SMITH, A. F. M. (1972) "Bayes Estimates for the Linear Model" (with discussion). Journal of the Royal Statistical Society, Series B. 34: 1-41

MIEMBROS AFILIADOS DEL IASI AFFILIATED MEMBERS OF IASI Argentina Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC) Universidad Nacional de Tres de Febrero Brasil Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) Canada Statistics Canada Costa Rica Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC) Chile Instituto Nacional de Estadísticas (INE) Instituto de Estadística, Universidad Austral de Chile (UACH) Jamaica Statistical Institute of Jamaica México Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) Panamá Instituto Nacional de Estadística y Censo (INEC), Contraloría General de la República Caja de Seguro Social Perú Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) United States Bureau of the Census Minnesota Population Center (MPC), University of Minnesota Uruguay Instituto Nacional de Estadística (INE)

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SUBSCRIPCIONES: El Comité Ejecutivo del Instituto Interamericano de Estadística (IASI) ha decidido que el presente volumen sea el último que tenga edición impresa. Los siguientes volúmenes tendrán solamente una versión online que se incluirá en la página web del IASI con acceso libre. Por ese motivo no se recibirán subscripciones para volúmenes posteriores al Volumen 68.

SUBSCRIPTIONS: The Executive Committee of the Inter-American Statistical Institute (IASI) has decided that the present volume be the last one that has printed edition. The following volumes will have only one online version which will be included on the IASI website with free access. For this reason, no subscriptions will be received for volumes subsequent to Volume 68.