Ningún conjunto de datos es perfecto, pero los buenos datos ayudan a mejorar el buen trabajo que ya se está haciendo para ayudar a las personas sin hogar en Washington. Los datos son importantes, y hay un informe para eso. Es el Informe de Calidad de Datos (DQR).
¿Qué es el DQR?
El DQR revisa la calidad de los datos para muchos elementos de datos de HMIS y nos ayuda a comprender cómo les está yendo a nuestros programas y proyectos con la calidad de los datos. Para obtener una descripción general del DQR, consulte este artículo.
¿Por qué es importante el DQR?
El DQR es importante porque ayuda a identificar errores en sus proyectos HMIS. Recuerde ejecutar el informe para todos los proyectos y luego volver a ejecutarlo después de realizar las correcciones. Algunos proyectos tienen una prioridad más alta que otros. Por ejemplo, priorice primero los proyectos de Vivienda Permanente (PH), Refugio de Emergencia (ES) y Vivienda de Transición (TH). Luego, concéntrese en la prevención de la falta de vivienda (HP), seguida de cualquier proyecto adicional. Este orden puede ser diferente dependiendo de su financiación.
Una vez identificados, los errores del informe se pueden utilizar para corregir los registros HMIS que contienen errores. Después de realizar las correcciones, vuelva a ejecutar el informe y vea el progreso realizado para mejorar los puntajes de calidad de datos de su agencia.
Una ventaja de manejar los problemas de datos de manera proactiva es que solucionar los problemas de calidad de los datos que observa en el DQR nos ayudará a prepararnos para el Análisis Longitudinal del Sistema (LSA). El LSA es el tercer componente del Informe Anual de Evaluación de Personas sin Hogar (AHAR). El Departamento de Comercio presenta este informe para todo el Balance de Estado cada año.
Consejo profesional: Ejecute el DQR mensual o trimestralmente para comprender mejor los problemas de calidad de los datos y hacer que las correcciones sean más manejables con el tiempo.
Algunos elementos importantes del DQR para verificar y resolver:
Pregunta 1. Tabla de validación de informes
- ¿Parece razonable el número total de personas atendidas ?
- ¿Hay tipos de hogares inesperados para este proyecto/componente?
- ¿El número correcto de personas con edad desconocida?
Q2 Información de identificación personal (PII)
- Para los proveedores de servicios que no son víctimas: La tasa promedio de consentimiento rechazado es del 15-20%. Si la puntuación de Nombre, SSN y Fecha de nacimiento es mayor que eso (o mucho más baja), verifique los procedimientos de entrada de datos y consentimiento.
- La tasa de error para 4 razas, 3.5 etnias y 3.6 géneros no debe exceder el 5%.
Pregunta 3. Elementos de datos universales
- Corrija 10 errores de fecha de entrada del proyecto, 3.15 relación con HoH o 3.16 ubicación del cliente . Verifique los errores de estado de veterano o condición de inhabilitación y corríjalos si es posible.
¡Esperamos que este artículo te ayude a amar tus datos un poco más!
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