SDG Metadata/1-1-1a — Spanish @ Hosted Weblate: • At country level There is no “imputation” in the …

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<h2>Treatment of missing values:</h2>
<ul>
<li>p>• At country level:</li>
</ulstrong>
There is no “imputation” in the traditional sense for missing country data. However, to generate regional and global aggregates for reference years, country-level data are imputed for the years when surveys are not conducted. These imputed data are to be used for aggregation, but not for replacing the actual survey data. The subsequent section on the treatment of missing values at the regional and global levels provide more details on the imputation method.
<ul>
<li>p>• At regional and global levels:</li>
</ulstrong>
To compare the poverty rates across countries and compute regional aggregates, country estimates must be “lined up” first to a common reference year, interpolating for countries in which survey data are not available in the reference year but are available either before, after, or both. The more survey data are available (that is, the more data for different years), the more accurate the interpolation.
The process requires adjusting the mean income or expenditure observed in the survey year by a growth factor to infer the unobserved level in the reference year. Thus, two assumptions are required to implement this process: distribution-neutral growth and a real rate of growth between the survey and reference year.
Distribution-neutral growth implies that income or expenditure levels are adjusted for growth assuming that the underlying relative distribution of income or expenditure observed in survey years remains unchanged. Under this assumption, it is straightforward to interpolate the poverty estimate in a given reference year implied by a given rate of growth in income or expenditure. Rates of change in real consumption per capita should be based on the change in real consumption measured by comparing country survey data across different years. In practice, however, survey data in most countries are not available on an annual basis. Therefore, the change in private consumption per capita as measured from the national accounts is used instead. While, there can be no guarantee that the survey-based measure of income or consumption change at ~~exactly~~ the same rate as private consumption in the national accounts, this appears to be the best available option.
When the reference year falls between two survey years, an estimate of mean consumption at the reference year is constructed by extrapolating the means obtained from the surveys forward and backward to the reference year. The second step is to compute the headcount poverty rate at the reference year after normalizing the distributions observed in the two survey years by the reference year mean. This yields two estimates of the headcount poverty rates in the reference year. The final reported poverty headcount rate for the reference years is the linear interpolation of the two. When data from only one survey year are available, the reference year mean is based on the survey mean by applying the growth rate in private consumption per capita from the national accounts. The reference year poverty estimate is then based on this mean and on the distribution observed in the one survey year. The better data coverage is in terms of number and frequency of available surveys, the more accurate this lining-up process is and the more reliable the regional estimates will be.
The aggregate headcount ratio for a region is the population-weighted mean of the headcount indices across the countries in that region. The number of poor in each region is the product of the region’s headcount index and total regional population. This assumes that the poverty rate for a country without a household survey is the regional average.

Key IMPUTATION

English

• At country level
There is no “imputation” in the traditional sense for missing country data. However, to generate regional and global aggregates for reference years, country-level data are imputed for the years when surveys are not conducted. These imputed data are to be used for aggregation, but not for replacing the actual survey data. The subsequent section on the treatment of missing values at the regional and global levels provide more details on the imputation method.
• At regional and global levels
To compare the poverty rates across countries and compute regional aggregates, country estimates must be “lined up” first to a common reference year, interpolating for countries in which survey data are not available in the reference year but are available either before, after, or both. The more survey data are available (that is, the more data for different years), the more accurate the interpolation.
The process requires adjusting the mean income or expenditure observed in the survey year by a growth factor to infer the unobserved level in the reference year. Thus, two assumptions are required to implement this process: distribution-neutral growth and a real rate of growth between the survey and reference year.
Distribution-neutral growth implies that income or expenditure levels are adjusted for growth assuming that the underlying relative distribution of income or expenditure observed in survey years remains unchanged. Under this assumption, it is straightforward to interpolate the poverty estimate in a given reference year implied by a given rate of growth in income or expenditure. Rates of change in real consumption per capita should be based on the change in real consumption measured by comparing country survey data across different years. In practice, however, survey data in most countries are not available on an annual basis. Therefore, the change in private consumption per capita as measured from the national accounts is used instead. While, there can be no guarantee that the survey-based measure of income or consumption change at the same rate as private consumption in the national accounts, this appears to be the best available option.
When the reference year falls between two survey years, an estimate of mean consumption at the reference year is constructed by extrapolating the means obtained from the surveys forward and backward to the reference year. The second step is to compute the headcount poverty rate at the reference year after normalizing the distributions observed in the two survey years by the reference year mean. This yields two estimates of the headcount poverty rates in the reference year. The final reported poverty headcount rate for the reference years is the linear interpolation of the two. When data from only one survey year are available, the reference year mean is based on the survey mean by applying the growth rate in private consumption per capita from the national accounts. The reference year poverty estimate is then based on this mean and on the distribution observed in the one survey year. The better data coverage is in terms of number and frequency of available surveys, the more accurate this lining-up process is and the more reliable the regional estimates will be.
The aggregate headcount ratio for a region is the population-weighted mean of the headcount indices across the countries in that region. The number of poor in each region is the product of the region’s headcount index and total regional population. This assumes that the poverty rate for a country without a household survey is the regional average.

Spanish

<h2> Tratamiento de valores faltantes:</h2>
<ul>
 <li>A nivel de país:</li>
</ul>
 No existe una &#x201C;imputación&#x201D; en el sentido tradicional para la falta de datos de país. Sin embargo, para generar agregados regionales y globales para los años de referencia, los datos a nivel de país se imputan para los años en que no se realizan encuestas. Estos datos imputados se utilizarán para la agregación, pero no para reemplazar los datos reales de la encuesta. La sección siguiente sobre el tratamiento de los valores que faltan a nivel regional y mundial proporciona más detalles sobre el método de imputación. 
<ul>
 <li> A nivel regional y mundial:</li>
</ul>
 Para comparar las tasas de pobreza entre países y calcular los agregados regionales, las estimaciones de los países deben estar &#x201C;alineadas primero&#x201D; a un año de referencia común, interpolando para los países en los que los datos de encuesta no están disponibles en el año de referencia, pero están disponibles antes, después o ambos. Cuantos más datos de encuesta estén disponibles (es decir, más datos para diferentes años), más precisa será la interpolación. 
 El proceso requiere ajustar los ingresos o gastos medios observados en el año de la encuesta por un factor de crecimiento para inferir el nivel no observado en el año de referencia. Por lo tanto, se requieren dos supuestos para implementar este proceso: crecimiento con efecto neutral sobre la distribución y una tasa real de crecimiento entre la encuesta y el año de referencia. 
 El crecimiento con efecto neutral sobre la distribución implica que los niveles de ingresos o gastos se ajustan con el crecimiento asumiendo que la distribución relativa subyacente de los ingresos o gastos observados en los años de la encuesta permanece sin cambios. Bajo esta hipótesis, es sencillo interpolar la estimación de pobreza en un año de referencia determinado, a través de la tasa determinada de crecimiento de los ingresos o los gastos. Las tasas de cambio en el consumo real per cápita deben estar basadas en el cambio en el consumo real medido comparando los datos de encuestas de los países a lo largo de diferentes años. En la práctica, sin embargo, en la mayoría de los países no existen datos de encuesta disponibles anualmente. Por lo tanto, se utiliza en su lugar el cambio en el consumo privado per cápita medido a partir de las cuentas nacionales. Aunque no se puede garantizar que el ingreso o el consumo medidos en base a encuestas cambie exactamente al mismo ritmo que el consumo privado de las cuentas nacionales, esta parece ser la mejor opción disponible. 
 Cuando el año de referencia se encuentra entre dos años de encuesta, se construye una estimación del consumo medio en el año de referencia extrapolando las medias obtenidas de las encuestas hacia adelante y hacia atrás al año de referencia. El segundo paso es calcular la tasa de pobreza en el año de referencia después de normalizar las distribuciones observadas en los dos años de encuesta por la media del año de referencia. De este modo se obtienen dos estimaciones de tasa de pobreza en el año de referencia. La tasa final de pobreza para el año de referencia es la interpolación lineal de las dos. Cuando sólo se dispone de datos de un año de encuesta, la media del año de referencia se basa en la media de la encuesta aplicando la tasa de crecimiento del consumo privado per cápita de las cuentas nacionales. La estimación de pobreza del año de referencia se basa entonces en esta media y en la distribución observada en el único año de la encuesta. Cuanto mejor sea la cobertura de los datos en términos de número y frecuencia de las encuestas disponibles, más preciso será este proceso de alineación y más fiables serán las estimaciones regionales. 
 La tasa agregada de una región es la media ponderada por población de los índices de todos los países de esa región. El número de pobres en cada región es el producto del índice de la región por la población regional total. Esto supone que la tasa de pobreza para un país sin una encuesta de hogares es el promedio regional.

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Key	English	Spanish
RATIONALE	<p>Monitoring poverty is important on the global development agenda as well as on the national development agenda of many countries. The World Bank produced its first global poverty estimates for developing countries for World Development Report 1990: Poverty (World Bank 1990) using household survey data for 22 countries (Ravallion, Datt, and van de Walle 1991). Since then there has been considerable expansion in the number of countries that field household income and expenditure surveys. The World Bank's Development Data Group and Poverty and Equity Global Practice maintain a database, PIP, that is updated annually as new survey data become available (and thus may contain more recent data or revisions) and conducts a major reassessment of progress against poverty every year. PIP is an interactive computational tool that allows users to replicate these internationally comparable $2.15 a day global, regional and country-level poverty estimates and to compute poverty measures for country groupings and for different poverty lines. </p> <p>PIP also provides access to the database and user-friendly dashboards with graphs and interactive maps that visualize trends in key poverty and inequality indicators for different regions and countries. The country dashboards display trends in poverty measures based on the national poverty lines alongside the internationally comparable estimates.</p>	<h2> Justificación: </h2> <p> El seguimiento de la pobreza es importante en la agenda de desarrollo mundial, así como en la agenda de desarrollo nacional de muchos países. El Banco Mundial produjo sus primeras estimaciones de pobreza global para países en desarrollo para el Informe sobre el desarrollo mundial de 1990: Pobreza (Banco Mundial 1990) utilizando datos de encuestas de hogares de 22 países (Ravallion, Datt y van de Walle 1991). Desde entonces ha habido una expansión considerable en el número de países que realizan encuestas de ingresos y gastos de los hogares. El Grupo de Investigación sobre el Desarrollo del Banco Mundial mantiene una base de datos que se actualiza anualmente a medida que se dispone de nuevos datos de encuestas (y, por lo tanto, pueden contener datos o revisiones más recientes) y realiza una importante reevaluación del progreso contra la pobreza cada año. PovcalNet es una herramienta digital interactiva que permite a los usuarios replicar estas estimaciones internacionalmente comparables de pobreza de $ 1,90 y $ 3,20 por día a nivel mundial, regional y nacional, y calcular medidas de pobreza para agrupaciones de países personalizadas y para diferentes líneas de pobreza. </p> <p> El Portal de Datos sobre Pobreza y Equidad brinda acceso a la base de datos y tableros fáciles de usar con gráficos y mapas interactivos que visualizan tendencias en indicadores clave de pobreza y desigualdad para diferentes regiones y países. Los tableros de países muestran las tendencias en las mediciones de pobreza basadas en las líneas de pobreza nacionales junto con las estimaciones comparables internacionalmente, elaboradas y consistentes con PovcalNet. </p>
REC_USE_LIM	<p>Despite progress in the last decade, the challenges of measuring poverty remain. The timeliness, frequency, quality, and comparability of household surveys needs to increase substantially, particularly in the poorest countries. The availability and quality of poverty monitoring data remains low in small states, countries with fragile situations, and low-income countries and even some middle-income countries. The low frequency and lack of comparability of the data available in some countries create uncertainty over the magnitude of poverty reduction. </p> <p>Besides the frequency and timeliness of survey data, other data quality issues arise in measuring household living standards. The surveys ask detailed questions on sources of income and how it was spent, which must be carefully recorded by trained personnel. Income is generally more difficult to measure accurately, and consumption comes closer to the notion of living standards. And income can vary over time even if living standards do not. But consumption data are not always available: the latest estimates reported here use consumption data for about two-thirds of countries.</p> <p>However, even similar surveys may not be strictly comparable because of differences in timing or in the quality and training of enumerators. Comparisons of countries at different levels of development also pose a potential problem because of differences in the relative importance of the consumption of nonmarket goods. The local market value of all consumption in kind (including own production, particularly important in underdeveloped rural economies) should be included in total consumption expenditure but may not be. Most survey data now include valuations for consumption or income from own production, but valuation methods vary.</p>	<h2> Comentarios y limitaciones: </h2> <p> Cinco países – Bangladesh, Cabo Verde, Camboya, Jordania y Laos – utilizan los factores de conversión de la PPA de 2005 y las correspondientes líneas de pobreza de 1,25 dólares al día y 2 dólares al día. Esto se debe a las grandes desviaciones en la tasa de variación de los factores PPA en relación con la tasa de variación de los índices de precios al consumidor internos. Véase el recuadro 1.1 del Informe de seguimiento mundial 2015/2016 (<a href="http://www.worldbank.org/en/publication/global-monitoring-report">http://www.worldbank.org/en/publication/global-monitoring-report</a>) para obtener una explicación detallada. </p> <p> A pesar de los avances en la última década, persisten los desafíos de medir la pobreza. La puntualidad, frecuencia, calidad y comparabilidad de las encuestas de hogares debe aumentar sustancialmente, particularmente en los países más pobres. La disponibilidad y calidad de los datos de seguimiento de la pobreza sigue siendo baja en los estados pequeños, países con situaciones frágiles y países de bajos ingresos e incluso algunos países de ingresos medios. La baja frecuencia y la falta de comparabilidad de los datos disponibles en algunos países crean incertidumbre sobre la magnitud de la reducción de la pobreza. </p> <p> Además de la frecuencia y puntualidad de los datos de las encuestas, surgen otros problemas de calidad de los datos al medir las condiciones de vida de los hogares. Las encuestas hacen preguntas detalladas sobre las fuentes de ingresos y cómo se gastaron, que deben ser cuidadosamente registradas por personal capacitado. Por lo general, la renta es más difícil de medir con precisión y el consumo se acerca más a la noción de condiciones de vida. Y los ingresos pueden variar con el tiempo, incluso si las condiciones de vida no varían. Pero los datos sobre el consumo no siempre están disponibles: las últimas estimaciones que se informan aquí utilizan datos sobre el consumo de aproximadamente dos tercios de los países. </p> <p> Sin embargo, incluso encuestas similares pueden no ser estrictamente comparables debido a diferencias en el tiempo o en la calidad y capacitación de los encuestadores. Las comparaciones entre países con diferentes niveles de desarrollo también plantean un problema potencial debido a las diferencias en la importancia relativa del consumo de bienes no comerciales. El valor local de mercado de todo el consumo en especie (incluida la producción propia, que es particularmente importante en las economías rurales subdesarrolladas) debe incluirse en el gasto de consumo total, pero puede que no lo esté. La mayoría de los datos de las encuestas incluyen ahora valoraciones del consumo o de los ingresos de la producción propia, pero los métodos de valoración varían. </p>
DATA_COMP	<p>To measure poverty across countries consistently, the World Bank’s international measures apply a common standard, anchored to what “poverty” means in the world’s poorest countries. The original “$1-a-day” line was based on a compilation of national lines for only 22 developing countries, mostly from academic studies in the 1980s (Ravallion, et al., 1991). While this was the best that could be done at the time, the sample was hardly representative of developing countries even in the 1980s. Since then, national poverty lines have been developed for many other countries. Based on a compilation of national lines for 75 developing countries, Ravallion, Chen and Sangraula (RCS) (2009) proposed a new international poverty line of $1.25 a day. This is the average poverty line for the poorest 15 countries in their data set. </p> <p>The current extreme poverty line is set at $2.15 a day in 2017 PPP terms, which represents the mean of the national poverty lines found in 28 low income countries (Jolliffe ⓡ al 2022) . The new poverty line maintains the same standard for extreme poverty - the poverty line typical of the poorest countries in the world - but updates it using the latest information on the cost of living in developing countries. </p> <p>When measuring international poverty of a country, the international poverty line at PPP is converted to local currencies in 2017 price and is then converted to the prices prevailing at the time of the relevant household survey using the best available Consumer Price Index (CPI). (Equivalently, the survey data on household consumption or income for the survey year are expressed in the prices of the ICP base year, and then converted to PPP $’s.) Then the poverty rate is calculated from that survey. All inter-temporal comparisons are real, as assessed using the country-specific CPI. Interpolation/extrapolation methods are used to line up the survey-based estimates with these reference years.</p>	<h1> Metodología </h1> <h2> Método de cálculo: </h2> <p> Para medir la pobreza en todos los países de manera coherente, las medidas internacionales del Banco Mundial aplican un estándar común, anclado a lo que “significa la pobreza” en los países más pobres del mundo. La línea original de “$ 1 dólar por día” se basó en una compilación de líneas nacionales para solo 22 países en desarrollo, principalmente de estudios académicos de la década de 1980 (Ravallion, et al., 1991). Si bien esto era lo mejor que se podía hacer en ese momento, la muestra era, incluso en los años ochenta, apenas representativa de los países en desarrollo. Desde entonces, se han desarrollado líneas de pobreza nacionales para muchos otros países. Sobre la base de una nueva compilación de líneas nacionales para 75 países en desarrollo, Ravallion, Chen y Sangraula (RCS) (2009) propusieron una nueva línea internacional de pobreza de 1,25 dólares al día. Esta es la línea de pobreza promedio de los 15 países más pobres en su conjunto de datos. </p> <p> La línea de pobreza extrema actual se fija en 1,90 dólares al día en términos de PPA de 2011, que representa la media de las líneas de pobreza nacionales que se encuentran en los mismos 15 países más pobres clasificados según el consumo per cápita. La nueva línea de pobreza mantiene el mismo estándar para la pobreza extrema (la línea de pobreza típica de los países más pobres del mundo), pero la actualiza utilizando la información más reciente sobre el costo de vida en los países en desarrollo. </p> <p> Al medir la pobreza internacional de un país, la línea de pobreza internacional en PPA se convierte a las monedas locales al precio de 2011 y luego se convierte a los precios vigentes en el momento de la encuesta de hogares pertinente utilizando el mejor índice de precios al consumidor disponible (IPC). (De manera equivalente, los datos sobre consumo o ingresos de los hogares para el año de la encuesta se expresan en los precios del año base del IPC y luego se convierten a PPA $). Luego, la tasa de pobreza se calcula a partir de esa encuesta. Todas las comparaciones intertemporales son en términos reales, evaluadas mediante el uso del IPC específico del país. Se utilizan métodos de interpolación / extrapolación para alinear las estimaciones basadas en encuestas con estos años de referencia. </p>
DATA_VALIDATION	<p>The raw data are obtained by poverty economists through their contacts in the NSOs, and checked for quality before being submitted for further analysis. The raw data can be unit-record survey data, or grouped data, depending on the agreements with the country governments. In most cases, the welfare aggregate, the essential element for poverty estimation, is generated by the country governments. Sometimes, the World Bank constructs the welfare aggregate or adjusts the aggregate provided by the country.</p>
ADJUSTMENT	<p>Not applicable</p>
IMPUTATION	<p><strong>• At country level</strong></p> <p>There is no “imputation” in the traditional sense for missing country data. However, to generate regional and global aggregates for reference years, country-level data are imputed for the years when surveys are not conducted. These imputed data are to be used for aggregation, but not for replacing the actual survey data. The subsequent section on the treatment of missing values at the regional and global levels provide more details on the imputation method.</p> <p><strong>• At regional and global levels</strong></p> <p>To compare the poverty rates across countries and compute regional aggregates, country estimates must be “lined up” first to a common reference year, interpolating for countries in which survey data are not available in the reference year but are available either before, after, or both. The more survey data are available (that is, the more data for different years), the more accurate the interpolation.</p> <p>The process requires adjusting the mean income or expenditure observed in the survey year by a growth factor to infer the unobserved level in the reference year. Thus, two assumptions are required to implement this process: distribution-neutral growth and a real rate of growth between the survey and reference year.</p> <p>Distribution-neutral growth implies that income or expenditure levels are adjusted for growth assuming that the underlying relative distribution of income or expenditure observed in survey years remains unchanged. Under this assumption, it is straightforward to interpolate the poverty estimate in a given reference year implied by a given rate of growth in income or expenditure. Rates of change in real consumption per capita should be based on the change in real consumption measured by comparing country survey data across different years. In practice, however, survey data in most countries are not available on an annual basis. Therefore, the change in private consumption per capita as measured from the national accounts is used instead. While, there can be no guarantee that the survey-based measure of income or consumption change at the same rate as private consumption in the national accounts, this appears to be the best available option.</p> <p>When the reference year falls between two survey years, an estimate of mean consumption at the reference year is constructed by extrapolating the means obtained from the surveys forward and backward to the reference year. The second step is to compute the headcount poverty rate at the reference year after normalizing the distributions observed in the two survey years by the reference year mean. This yields two estimates of the headcount poverty rates in the reference year. The final reported poverty headcount rate for the reference years is the linear interpolation of the two. When data from only one survey year are available, the reference year mean is based on the survey mean by applying the growth rate in private consumption per capita from the national accounts. The reference year poverty estimate is then based on this mean and on the distribution observed in the one survey year. The better data coverage is in terms of number and frequency of available surveys, the more accurate this lining-up process is and the more reliable the regional estimates will be.</p> <p>The aggregate headcount ratio for a region is the population-weighted mean of the headcount indices across the countries in that region. The number of poor in each region is the product of the region’s headcount index and total regional population. This assumes that the poverty rate for a country without a household survey is the regional average.</p>	<h2> Tratamiento de valores faltantes:</h2> <ul> <li><strong><em>A nivel de país:</strong></em></li> </ul> <p> No existe una “imputación” en el sentido tradicional para la falta de datos de país. Sin embargo, para generar agregados regionales y globales para los años de referencia, los datos a nivel de país se imputan para los años en que no se realizan encuestas. Estos datos imputados se utilizarán para la agregación, pero no para reemplazar los datos reales de la encuesta. La sección siguiente sobre el tratamiento de los valores que faltan a nivel regional y mundial proporciona más detalles sobre el método de imputación. </p> <ul> <li> <strong><em>A nivel regional y mundial:</strong></em></li> </ul> <p> Para comparar las tasas de pobreza entre países y calcular los agregados regionales, las estimaciones de los países deben estar “alineadas primero” a un año de referencia común, interpolando para los países en los que los datos de encuesta no están disponibles en el año de referencia, pero están disponibles antes, después o ambos. Cuantos más datos de encuesta estén disponibles (es decir, más datos para diferentes años), más precisa será la interpolación. </p> <p> El proceso requiere ajustar los ingresos o gastos medios observados en el año de la encuesta por un factor de crecimiento para inferir el nivel no observado en el año de referencia. Por lo tanto, se requieren dos supuestos para implementar este proceso: crecimiento con efecto neutral sobre la distribución y una tasa real de crecimiento entre la encuesta y el año de referencia. </p> <p> El crecimiento con efecto neutral sobre la distribución implica que los niveles de ingresos o gastos se ajustan con el crecimiento asumiendo que la distribución relativa subyacente de los ingresos o gastos observados en los años de la encuesta permanece sin cambios. Bajo esta hipótesis, es sencillo interpolar la estimación de pobreza en un año de referencia determinado, a través de la tasa determinada de crecimiento de los ingresos o los gastos. Las tasas de cambio en el consumo real per cápita deben estar basadas en el cambio en el consumo real medido comparando los datos de encuestas de los países a lo largo de diferentes años. En la práctica, sin embargo, en la mayoría de los países no existen datos de encuesta disponibles anualmente. Por lo tanto, se utiliza en su lugar el cambio en el consumo privado per cápita medido a partir de las cuentas nacionales. Aunque no se puede garantizar que el ingreso o el consumo medidos en base a encuestas cambie exactamente al mismo ritmo que el consumo privado de las cuentas nacionales, esta parece ser la mejor opción disponible. </p> <p> Cuando el año de referencia se encuentra entre dos años de encuesta, se construye una estimación del consumo medio en el año de referencia extrapolando las medias obtenidas de las encuestas hacia adelante y hacia atrás al año de referencia. El segundo paso es calcular la tasa de pobreza en el año de referencia después de normalizar las distribuciones observadas en los dos años de encuesta por la media del año de referencia. De este modo se obtienen dos estimaciones de tasa de pobreza en el año de referencia. La tasa final de pobreza para el año de referencia es la interpolación lineal de las dos. Cuando sólo se dispone de datos de un año de encuesta, la media del año de referencia se basa en la media de la encuesta aplicando la tasa de crecimiento del consumo privado per cápita de las cuentas nacionales. La estimación de pobreza del año de referencia se basa entonces en esta media y en la distribución observada en el único año de la encuesta. Cuanto mejor sea la cobertura de los datos en términos de número y frecuencia de las encuestas disponibles, más preciso será este proceso de alineación y más fiables serán las estimaciones regionales. </p> <p> La tasa agregada de una región es la media ponderada por población de los índices de todos los países de esa región. El número de pobres en cada región es el producto del índice de la región por la población regional total. Esto supone que la tasa de pobreza para un país sin una encuesta de hogares es el promedio regional. </p>
REG_AGG	<p>Because surveys are not conducted every year in most countries, poverty estimates have to be derived for line-up years by interpolation or extrapolation using national accounts data. These estimates for line-up years are then aggregated to regional and global numbers. Regional and global aggregates are population-weighted averages.</p>	<h2>Agregados regionales:</h2> <p>Dado que en la mayoría de los países no se realizan encuestas todos los años, las estimaciones de pobreza tienen que obtenerse para los años de referencia mediante interpolación o extrapolación utilizando los datos de las cuentas nacionales. Estas estimaciones para los años de referencia se agregan luego a las cifras regionales y globales. Los agregados regionales y globales son medias ponderadas por población.</p>
DOC_METHOD	<p>Countries may refer to the report “On the Construction of a Consumption Aggregate for Inequality and Poverty Analysis”. The report is available here:</p> <p>ahttps://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099225003092220001/p1694340e80f9a00a09b20042de5a9cd47e<br></p>
QUALITY_MGMNT	<p>The quality of the estimates is managed through the World Bank’s Global Poverty Working Group. </p>
QUALITY_ASSURE	<p>The poverty estimates released by the World Bank are quality checked by members of the Global Poverty Working Group and often with members of the relevant National Statistical Offices.</p>
QUALITY_ASSMNT	<p>Assessments of the quality behind povety estimates are often available in World Bank Poverty Assessments and in Global Poverty Moniotring Technical Notes.</p>

Key	English	Spanish
DATA_COMP	<p>To measure poverty across countries consistently, the World Bank’s international measures apply a common standard, anchored to what “poverty” means in the world’s poorest countries. The original “$1-a-day” line was based on a compilation of national lines for only 22 developing countries, mostly from academic studies in the 1980s (Ravallion, et al., 1991). While this was the best that could be done at the time, the sample was hardly representative of developing countries even in the 1980s. Since then, national poverty lines have been developed for many other countries. Based on a compilation of national lines for 75 developing countries, Ravallion, Chen and Sangraula (RCS) (2009) proposed a new international poverty line of $1.25 a day. This is the average poverty line for the poorest 15 countries in their data set. </p> <p>The current extreme poverty line is set at $2.15 a day in 2017 PPP terms, which represents the mean of the national poverty lines found in 28 low income countries (Jolliffe ⓡ al 2022) . The new poverty line maintains the same standard for extreme poverty - the poverty line typical of the poorest countries in the world - but updates it using the latest information on the cost of living in developing countries. </p> <p>When measuring international poverty of a country, the international poverty line at PPP is converted to local currencies in 2017 price and is then converted to the prices prevailing at the time of the relevant household survey using the best available Consumer Price Index (CPI). (Equivalently, the survey data on household consumption or income for the survey year are expressed in the prices of the ICP base year, and then converted to PPP $’s.) Then the poverty rate is calculated from that survey. All inter-temporal comparisons are real, as assessed using the country-specific CPI. Interpolation/extrapolation methods are used to line up the survey-based estimates with these reference years.</p>	<h1> Metodología </h1> <h2> Método de cálculo: </h2> <p> Para medir la pobreza en todos los países de manera coherente, las medidas internacionales del Banco Mundial aplican un estándar común, anclado a lo que “significa la pobreza” en los países más pobres del mundo. La línea original de “$ 1 dólar por día” se basó en una compilación de líneas nacionales para solo 22 países en desarrollo, principalmente de estudios académicos de la década de 1980 (Ravallion, et al., 1991). Si bien esto era lo mejor que se podía hacer en ese momento, la muestra era, incluso en los años ochenta, apenas representativa de los países en desarrollo. Desde entonces, se han desarrollado líneas de pobreza nacionales para muchos otros países. Sobre la base de una nueva compilación de líneas nacionales para 75 países en desarrollo, Ravallion, Chen y Sangraula (RCS) (2009) propusieron una nueva línea internacional de pobreza de 1,25 dólares al día. Esta es la línea de pobreza promedio de los 15 países más pobres en su conjunto de datos. </p> <p> La línea de pobreza extrema actual se fija en 1,90 dólares al día en términos de PPA de 2011, que representa la media de las líneas de pobreza nacionales que se encuentran en los mismos 15 países más pobres clasificados según el consumo per cápita. La nueva línea de pobreza mantiene el mismo estándar para la pobreza extrema (la línea de pobreza típica de los países más pobres del mundo), pero la actualiza utilizando la información más reciente sobre el costo de vida en los países en desarrollo. </p> <p> Al medir la pobreza internacional de un país, la línea de pobreza internacional en PPA se convierte a las monedas locales al precio de 2011 y luego se convierte a los precios vigentes en el momento de la encuesta de hogares pertinente utilizando el mejor índice de precios al consumidor disponible (IPC). (De manera equivalente, los datos sobre consumo o ingresos de los hogares para el año de la encuesta se expresan en los precios del año base del IPC y luego se convierten a PPA $). Luego, la tasa de pobreza se calcula a partir de esa encuesta. Todas las comparaciones intertemporales son en términos reales, evaluadas mediante el uso del IPC específico del país. Se utilizan métodos de interpolación / extrapolación para alinear las estimaciones basadas en encuestas con estos años de referencia. </p>
DATA_SOURCE	<p>The World Bank typically receives data from National Statistical Offices (NSOs) directly. In other cases it uses NSO data received indirectly. Please see the section on data sources and data collection method for further details.</p>	<h1> Proveedores de datos</h1> <p> El Banco Mundial normalmente recibe datos de las Oficinas Nacionales de Estadística (ONE) directamente. En otros casos utiliza datos de las ONE recibidos indirectamente. Para más detalles, consulte la sección sobre fuentes de datos </p>
DATA_VALIDATION	<p>The raw data are obtained by poverty economists through their contacts in the NSOs, and checked for quality before being submitted for further analysis. The raw data can be unit-record survey data, or grouped data, depending on the agreements with the country governments. In most cases, the welfare aggregate, the essential element for poverty estimation, is generated by the country governments. Sometimes, the World Bank constructs the welfare aggregate or adjusts the aggregate provided by the country.</p>
DOC_METHOD	<p>Countries may refer to the report “On the Construction of a Consumption Aggregate for Inequality and Poverty Analysis”. The report is available here:</p> <p>ahttps://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099225003092220001/p1694340e80f9a00a09b20042de5a9cd47e<br></p>
FREQ_COLL	<p>Data are collected continuously by the Global Poverty Working Group of the World Bank.</p>	<h1>Calendario</h1> <h2>Recolección de datos:</h2> <p>La recopilación de fuentes está a cargo del Grupo de Trabajo sobre Pobreza Mundial del Banco Mundial. El cálculo de las nuevas cifras de pobreza, utilizando los datos actualizados de la fuente, normalmente se realiza de mayo a septiembre de cada año. </p>
IMPUTATION	<p><strong>• At country level</strong></p> <p>There is no “imputation” in the traditional sense for missing country data. However, to generate regional and global aggregates for reference years, country-level data are imputed for the years when surveys are not conducted. These imputed data are to be used for aggregation, but not for replacing the actual survey data. The subsequent section on the treatment of missing values at the regional and global levels provide more details on the imputation method.</p> <p><strong>• At regional and global levels</strong></p> <p>To compare the poverty rates across countries and compute regional aggregates, country estimates must be “lined up” first to a common reference year, interpolating for countries in which survey data are not available in the reference year but are available either before, after, or both. The more survey data are available (that is, the more data for different years), the more accurate the interpolation.</p> <p>The process requires adjusting the mean income or expenditure observed in the survey year by a growth factor to infer the unobserved level in the reference year. Thus, two assumptions are required to implement this process: distribution-neutral growth and a real rate of growth between the survey and reference year.</p> <p>Distribution-neutral growth implies that income or expenditure levels are adjusted for growth assuming that the underlying relative distribution of income or expenditure observed in survey years remains unchanged. Under this assumption, it is straightforward to interpolate the poverty estimate in a given reference year implied by a given rate of growth in income or expenditure. Rates of change in real consumption per capita should be based on the change in real consumption measured by comparing country survey data across different years. In practice, however, survey data in most countries are not available on an annual basis. Therefore, the change in private consumption per capita as measured from the national accounts is used instead. While, there can be no guarantee that the survey-based measure of income or consumption change at the same rate as private consumption in the national accounts, this appears to be the best available option.</p> <p>When the reference year falls between two survey years, an estimate of mean consumption at the reference year is constructed by extrapolating the means obtained from the surveys forward and backward to the reference year. The second step is to compute the headcount poverty rate at the reference year after normalizing the distributions observed in the two survey years by the reference year mean. This yields two estimates of the headcount poverty rates in the reference year. The final reported poverty headcount rate for the reference years is the linear interpolation of the two. When data from only one survey year are available, the reference year mean is based on the survey mean by applying the growth rate in private consumption per capita from the national accounts. The reference year poverty estimate is then based on this mean and on the distribution observed in the one survey year. The better data coverage is in terms of number and frequency of available surveys, the more accurate this lining-up process is and the more reliable the regional estimates will be.</p> <p>The aggregate headcount ratio for a region is the population-weighted mean of the headcount indices across the countries in that region. The number of poor in each region is the product of the region’s headcount index and total regional population. This assumes that the poverty rate for a country without a household survey is the regional average.</p>	<h2> Tratamiento de valores faltantes:</h2> <ul> <li><strong><em>A nivel de país:</strong></em></li> </ul> <p> No existe una “imputación” en el sentido tradicional para la falta de datos de país. Sin embargo, para generar agregados regionales y globales para los años de referencia, los datos a nivel de país se imputan para los años en que no se realizan encuestas. Estos datos imputados se utilizarán para la agregación, pero no para reemplazar los datos reales de la encuesta. La sección siguiente sobre el tratamiento de los valores que faltan a nivel regional y mundial proporciona más detalles sobre el método de imputación. </p> <ul> <li> <strong><em>A nivel regional y mundial:</strong></em></li> </ul> <p> Para comparar las tasas de pobreza entre países y calcular los agregados regionales, las estimaciones de los países deben estar “alineadas primero” a un año de referencia común, interpolando para los países en los que los datos de encuesta no están disponibles en el año de referencia, pero están disponibles antes, después o ambos. Cuantos más datos de encuesta estén disponibles (es decir, más datos para diferentes años), más precisa será la interpolación. </p> <p> El proceso requiere ajustar los ingresos o gastos medios observados en el año de la encuesta por un factor de crecimiento para inferir el nivel no observado en el año de referencia. Por lo tanto, se requieren dos supuestos para implementar este proceso: crecimiento con efecto neutral sobre la distribución y una tasa real de crecimiento entre la encuesta y el año de referencia. </p> <p> El crecimiento con efecto neutral sobre la distribución implica que los niveles de ingresos o gastos se ajustan con el crecimiento asumiendo que la distribución relativa subyacente de los ingresos o gastos observados en los años de la encuesta permanece sin cambios. Bajo esta hipótesis, es sencillo interpolar la estimación de pobreza en un año de referencia determinado, a través de la tasa determinada de crecimiento de los ingresos o los gastos. Las tasas de cambio en el consumo real per cápita deben estar basadas en el cambio en el consumo real medido comparando los datos de encuestas de los países a lo largo de diferentes años. En la práctica, sin embargo, en la mayoría de los países no existen datos de encuesta disponibles anualmente. Por lo tanto, se utiliza en su lugar el cambio en el consumo privado per cápita medido a partir de las cuentas nacionales. Aunque no se puede garantizar que el ingreso o el consumo medidos en base a encuestas cambie exactamente al mismo ritmo que el consumo privado de las cuentas nacionales, esta parece ser la mejor opción disponible. </p> <p> Cuando el año de referencia se encuentra entre dos años de encuesta, se construye una estimación del consumo medio en el año de referencia extrapolando las medias obtenidas de las encuestas hacia adelante y hacia atrás al año de referencia. El segundo paso es calcular la tasa de pobreza en el año de referencia después de normalizar las distribuciones observadas en los dos años de encuesta por la media del año de referencia. De este modo se obtienen dos estimaciones de tasa de pobreza en el año de referencia. La tasa final de pobreza para el año de referencia es la interpolación lineal de las dos. Cuando sólo se dispone de datos de un año de encuesta, la media del año de referencia se basa en la media de la encuesta aplicando la tasa de crecimiento del consumo privado per cápita de las cuentas nacionales. La estimación de pobreza del año de referencia se basa entonces en esta media y en la distribución observada en el único año de la encuesta. Cuanto mejor sea la cobertura de los datos en términos de número y frecuencia de las encuestas disponibles, más preciso será este proceso de alineación y más fiables serán las estimaciones regionales. </p> <p> La tasa agregada de una región es la media ponderada por población de los índices de todos los países de esa región. El número de pobres en cada región es el producto del índice de la región por la población regional total. Esto supone que la tasa de pobreza para un país sin una encuesta de hogares es el promedio regional. </p>
INST_MANDATE	<p>Within the World Bank, the Global Poverty Working Group (GPWG) is in charge of the collection, validation and estimation of poverty estimates. GPWG archives the datasets obtained from NSOs and then harmonizes them, applying common methodologies. The objective of the GPWG is to ensure that poverty and inequality data generated, curated, and disseminated by the World Bank meet high-quality standards, and are well documented and consistent across dissemination channels. </p>
META_LAST_UPDATE	2023-03-31	<p>Septiembre de 2020</p>
OTHER_DOC	<p><strong>URL:</strong></p> <p><a href="http://www.pip.worldbank.org">www.pip.worldbank.org</a> </p> <p><strong>References:</strong></p> <p>For more information and methodology, please see : <a href="https://worldbank.github.io/PIP-Methodology/">https://worldbank.github.io/PIP-Methodology/</a>. </p> <p>Also, consult: <a href="https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/37061">https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/37061</a> </p> <p>For a short review see: <a href="https://www.worldbank.org/en/news/factsheet/2022/05/02/fact-sheet-an-adjustment-to-global-poverty-lines">https://www.worldbank.org/en/news/factsheet/2022/05/02/fact-sheet-an-adjustment-to-global-poverty-lines</a> </p> <p>For a comprehensive link to related background papers, working papers and journal articles see: </p> <p><a href="https://pip.worldbank.org/publication">https://pip.worldbank.org/publication</a>. </p> <p>A Measured Approach to Ending Poverty and Boosting Shared Prosperity: Concepts, Data, and the Twin Goals. (<a href="http://www.worldbank.org/en/research/publication/a-measured-approach-to-ending-poverty-and-boosting-shared-prosperity">http://www.worldbank.org/en/research/publication/a-measured-approach-to-ending-poverty-and-boosting-shared-prosperity</a>) </p>	<h1>Referencias</h1> <h2>URL:</h2> <p> <a href="https://www.worldbank.org">www.worldbank.org</a></p> <h2>Referencias:</h2> <p>Para obtener más información y metodología, consulte PovcalNet (<a href="http://iresearch.worldbank.org/PovcalNet/index.htm"> http://iresearch.worldbank.org/PovcalNet/index.htm</a>). </p> <p>También consulte: <a href="http://documents.worldbank.org/curated/en/2015/10/25114899/global-count-extreme-poor-2012-data-issues-methodology-initial-results">http://documents.worldbank.org/curated/en/2015/10/25114899/global-count-extreme-poor-2012-data-issues-methodology-initial-results</a> </p> <p>Para una breve revisión, véase: <a href="http://www.worldbank.org/en/topic/poverty/brief/global-poverty-line-faq%20"> http://www.worldbank.org/en/topic/poverty/brief/global-poverty-line-faq</a> </p> <p>Para obtener un enlace completo a documentos de antecedentes, documentos de trabajo y artículos de revistas relacionados, véase:</p> <p><a href="http://iresearch.worldbank.org/PovcalNet/index.htm?0,4%20">http://iresearch.worldbank.org/PovcalNet/index.htm?0,4</a> </p> <p>Un enfoque medido para poner fin a la pobreza e impulsar la prosperidad compartida: los conceptos, los datos y los dos objetivos. ( <a href="http://www.worldbank.org/en/research/publication/a-measured-approach-to-ending-poverty-and-boosting-shared-prosperity"> http://www.worldbank.org/en/research/publication/a-measured-approach-to-ending-poverty-and-boosting-shared-prosperity</a>) </p>
QUALITY_ASSMNT	<p>Assessments of the quality behind povety estimates are often available in World Bank Poverty Assessments and in Global Poverty Moniotring Technical Notes.</p>

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None String updated in the repository SDG Metadata 1-1-1a Spanish	English <p><strong>• At country level</strong></p> <p>There is no “imputation” in the traditional sense for missing country data. However, to generate regional and global aggregates for reference years, country-level data are imputed for the years when surveys are not conducted. These imputed data are to be used for aggregation, but not for replacing the actual survey data. The subsequent section on the treatment of missing values at the regional and global levels provide more details on the imputation method.</p> <p><strong>• At regional and global levels</strong></p> <p>To compare the poverty rates across countries and compute regional aggregates, country estimates must be “lined up” first to a common reference year, interpolating for countries in which survey data are not available in the reference year but are available either before, after, or both. The more survey data are available (that is, the more data for different years), the more accurate the interpolation.</p> <p>The process requires adjusting the mean income or expenditure observed in the survey year by a growth factor to infer the unobserved level in the reference year. Thus, two assumptions are required to implement this process: distribution-neutral growth and a real rate of growth between the survey and reference year.</p> <p>Distribution-neutral growth implies that income or expenditure levels are adjusted for growth assuming that the underlying relative distribution of income or expenditure observed in survey years remains unchanged. Under this assumption, it is straightforward to interpolate the poverty estimate in a given reference year implied by a given rate of growth in income or expenditure. Rates of change in real consumption per capita should be based on the change in real consumption measured by comparing country survey data across different years. In practice, however, survey data in most countries are not available on an annual basis. Therefore, the change in private consumption per capita as measured from the national accounts is used instead. While, there can be no guarantee that the survey-based measure of income or consumption change at the same rate as private consumption in the national accounts, this appears to be the best available option.</p> <p>When the reference year falls between two survey years, an estimate of mean consumption at the reference year is constructed by extrapolating the means obtained from the surveys forward and backward to the reference year. The second step is to compute the headcount poverty rate at the reference year after normalizing the distributions observed in the two survey years by the reference year mean. This yields two estimates of the headcount poverty rates in the reference year. The final reported poverty headcount rate for the reference years is the linear interpolation of the two. When data from only one survey year are available, the reference year mean is based on the survey mean by applying the growth rate in private consumption per capita from the national accounts. The reference year poverty estimate is then based on this mean and on the distribution observed in the one survey year. The better data coverage is in terms of number and frequency of available surveys, the more accurate this lining-up process is and the more reliable the regional estimates will be.</p> <p>The aggregate headcount ratio for a region is the population-weighted mean of the headcount indices across the countries in that region. The number of poor in each region is the product of the region’s headcount index and total regional population. This assumes that the poverty rate for a country without a household survey is the regional average.</p> Spanish 0 characters edited Current translation Needs editing <h2> Tratamiento de valores faltantes:</h2> <ul> <li><strong><em>A nivel de país:</strong></em></li> </ul> <p> No existe una “imputación” en el sentido tradicional para la falta de datos de país. Sin embargo, para generar agregados regionales y globales para los años de referencia, los datos a nivel de país se imputan para los años en que no se realizan encuestas. Estos datos imputados se utilizarán para la agregación, pero no para reemplazar los datos reales de la encuesta. La sección siguiente sobre el tratamiento de los valores que faltan a nivel regional y mundial proporciona más detalles sobre el método de imputación. </p> <ul> <li> <strong><em>A nivel regional y mundial:</strong></em></li> </ul> <p> Para comparar las tasas de pobreza entre países y calcular los agregados regionales, las estimaciones de los países deben estar “alineadas primero” a un año de referencia común, interpolando para los países en los que los datos de encuesta no están disponibles en el año de referencia, pero están disponibles antes, después o ambos. Cuantos más datos de encuesta estén disponibles (es decir, más datos para diferentes años), más precisa será la interpolación. </p> <p> El proceso requiere ajustar los ingresos o gastos medios observados en el año de la encuesta por un factor de crecimiento para inferir el nivel no observado en el año de referencia. Por lo tanto, se requieren dos supuestos para implementar este proceso: crecimiento con efecto neutral sobre la distribución y una tasa real de crecimiento entre la encuesta y el año de referencia. </p> <p> El crecimiento con efecto neutral sobre la distribución implica que los niveles de ingresos o gastos se ajustan con el crecimiento asumiendo que la distribución relativa subyacente de los ingresos o gastos observados en los años de la encuesta permanece sin cambios. Bajo esta hipótesis, es sencillo interpolar la estimación de pobreza en un año de referencia determinado, a través de la tasa determinada de crecimiento de los ingresos o los gastos. Las tasas de cambio en el consumo real per cápita deben estar basadas en el cambio en el consumo real medido comparando los datos de encuestas de los países a lo largo de diferentes años. En la práctica, sin embargo, en la mayoría de los países no existen datos de encuesta disponibles anualmente. Por lo tanto, se utiliza en su lugar el cambio en el consumo privado per cápita medido a partir de las cuentas nacionales. Aunque no se puede garantizar que el ingreso o el consumo medidos en base a encuestas cambie exactamente al mismo ritmo que el consumo privado de las cuentas nacionales, esta parece ser la mejor opción disponible. </p> <p> Cuando el año de referencia se encuentra entre dos años de encuesta, se construye una estimación del consumo medio en el año de referencia extrapolando las medias obtenidas de las encuestas hacia adelante y hacia atrás al año de referencia. El segundo paso es calcular la tasa de pobreza en el año de referencia después de normalizar las distribuciones observadas en los dos años de encuesta por la media del año de referencia. De este modo se obtienen dos estimaciones de tasa de pobreza en el año de referencia. La tasa final de pobreza para el año de referencia es la interpolación lineal de las dos. Cuando sólo se dispone de datos de un año de encuesta, la media del año de referencia se basa en la media de la encuesta aplicando la tasa de crecimiento del consumo privado per cápita de las cuentas nacionales. La estimación de pobreza del año de referencia se basa entonces en esta media y en la distribución observada en el único año de la encuesta. Cuanto mejor sea la cobertura de los datos en términos de número y frecuencia de las encuestas disponibles, más preciso será este proceso de alineación y más fiables serán las estimaciones regionales. </p> <p> La tasa agregada de una región es la media ponderada por población de los índices de todos los países de esa región. El número de pobres en cada región es el producto del índice de la región por la población regional total. Esto supone que la tasa de pobreza para un país sin una encuesta de hogares es el promedio regional. </p> 2 years ago
None Source string changed SDG Metadata 1-1-1a Spanish	English 87 characters edited <h2>Treatment of missing values:</h2> <ul> <li>p><strong>• At country level:</li> </ulstrong></p> <p>There is no “imputation” in the traditional sense for missing country data. However, to generate regional and global aggregates for reference years, country-level data are imputed for the years when surveys are not conducted. These imputed data are to be used for aggregation, but not for replacing the actual survey data. The subsequent section on the treatment of missing values at the regional and global levels provide more details on the imputation method.</p> <ul> <li>p><strong>• At regional and global levels:</li> </ulstrong></p> <p>To compare the poverty rates across countries and compute regional aggregates, country estimates must be “lined up” first to a common reference year, interpolating for countries in which survey data are not available in the reference year but are available either before, after, or both. The more survey data are available (that is, the more data for different years), the more accurate the interpolation.</p> <p>The process requires adjusting the mean income or expenditure observed in the survey year by a growth factor to infer the unobserved level in the reference year. Thus, two assumptions are required to implement this process: distribution-neutral growth and a real rate of growth between the survey and reference year.</p> <p>Distribution-neutral growth implies that income or expenditure levels are adjusted for growth assuming that the underlying relative distribution of income or expenditure observed in survey years remains unchanged. Under this assumption, it is straightforward to interpolate the poverty estimate in a given reference year implied by a given rate of growth in income or expenditure. Rates of change in real consumption per capita should be based on the change in real consumption measured by comparing country survey data across different years. In practice, however, survey data in most countries are not available on an annual basis. Therefore, the change in private consumption per capita as measured from the national accounts is used instead. While, there can be no guarantee that the survey-based measure of income or consumption change at ~~exactly~~ the same rate as private consumption in the national accounts, this appears to be the best available option.</p> <p>When the reference year falls between two survey years, an estimate of mean consumption at the reference year is constructed by extrapolating the means obtained from the surveys forward and backward to the reference year. The second step is to compute the headcount poverty rate at the reference year after normalizing the distributions observed in the two survey years by the reference year mean. This yields two estimates of the headcount poverty rates in the reference year. The final reported poverty headcount rate for the reference years is the linear interpolation of the two. When data from only one survey year are available, the reference year mean is based on the survey mean by applying the growth rate in private consumption per capita from the national accounts. The reference year poverty estimate is then based on this mean and on the distribution observed in the one survey year. The better data coverage is in terms of number and frequency of available surveys, the more accurate this lining-up process is and the more reliable the regional estimates will be.</p> <p>The aggregate headcount ratio for a region is the population-weighted mean of the headcount indices across the countries in that region. The number of poor in each region is the product of the region’s headcount index and total regional population. This assumes that the poverty rate for a country without a household survey is the regional average.</p> 2 years ago
None Source string changed SDG Metadata 1-1-1a Spanish	English 52 characters edited <h2>Treatment of missing values:</h2> <ul> <li>~~<strong><em>~~At country level:</~~em></strong></~~li> </ul> <p>There is no “imputation” in the traditional sense for missing country data. However, to generate regional and global aggregates for reference years, country-level data are imputed for the years when surveys are not conducted. These imputed data are to be used for aggregation, but not for replacing the actual survey data. The subsequent section on the treatment of missing values at the regional and global levels provide more details on the imputation method.</p> <ul> <li>~~<strong><em>~~At regional and global levels:</~~em></strong></~~li> </ul> <p>To compare the poverty rates across countries and compute regional aggregates, country estimates must be “lined up” first to a common reference year, interpolating for countries in which survey data are not available in the reference year but are available either before, after, or both. The more survey data are available (that is, the more data for different years), the more accurate the interpolation.</p> <p>The process requires adjusting the mean income or expenditure observed in the survey year by a growth factor to infer the unobserved level in the reference year. Thus, two assumptions are required to implement this process: distribution-neutral growth and a real rate of growth between the survey and reference year.</p> <p>Distribution-neutral growth implies that income or expenditure levels are adjusted for growth assuming that the underlying relative distribution of income or expenditure observed in survey years remains unchanged. Under this assumption, it is straightforward to interpolate the poverty estimate in a given reference year implied by a given rate of growth in income or expenditure. Rates of change in real consumption per capita should be based on the change in real consumption measured by comparing country survey data across different years. In practice, however, survey data in most countries are not available on an annual basis. Therefore, the change in private consumption per capita as measured from the national accounts is used instead. While, there can be no guarantee that the survey-based measure of income or consumption change at exactly the same rate as private consumption in the national accounts, this appears to be the best available option.</p> <p>When the reference year falls between two survey years, an estimate of mean consumption at the reference year is constructed by extrapolating the means obtained from the surveys forward and backward to the reference year. The second step is to compute the headcount poverty rate at the reference year after normalizing the distributions observed in the two survey years by the reference year mean. This yields two estimates of the headcount poverty rates in the reference year. The final reported poverty headcount rate for the reference years is the linear interpolation of the two. When data from only one survey year are available, the reference year mean is based on the survey mean by applying the growth rate in private consumption per capita from the national accounts. The reference year poverty estimate is then based on this mean and on the distribution observed in the one survey year. The better data coverage is in terms of number and frequency of available surveys, the more accurate this lining-up process is and the more reliable the regional estimates will be.</p> <p>The aggregate headcount ratio for a region is the population-weighted mean of the headcount indices across the countries in that region. The number of poor in each region is the product of the region’s headcount index and total regional population. This assumes that the poverty rate for a country without a household survey is the regional average.</p> 2 years ago
brockfanning Bulk status changed SDG Metadata 1-1-1a Spanish	English <p><strong>• At country level</strong></p> <p>There is no “imputation” in the traditional sense for missing country data. However, to generate regional and global aggregates for reference years, country-level data are imputed for the years when surveys are not conducted. These imputed data are to be used for aggregation, but not for replacing the actual survey data. The subsequent section on the treatment of missing values at the regional and global levels provide more details on the imputation method.</p> <p><strong>• At regional and global levels</strong></p> <p>To compare the poverty rates across countries and compute regional aggregates, country estimates must be “lined up” first to a common reference year, interpolating for countries in which survey data are not available in the reference year but are available either before, after, or both. The more survey data are available (that is, the more data for different years), the more accurate the interpolation.</p> <p>The process requires adjusting the mean income or expenditure observed in the survey year by a growth factor to infer the unobserved level in the reference year. Thus, two assumptions are required to implement this process: distribution-neutral growth and a real rate of growth between the survey and reference year.</p> <p>Distribution-neutral growth implies that income or expenditure levels are adjusted for growth assuming that the underlying relative distribution of income or expenditure observed in survey years remains unchanged. Under this assumption, it is straightforward to interpolate the poverty estimate in a given reference year implied by a given rate of growth in income or expenditure. Rates of change in real consumption per capita should be based on the change in real consumption measured by comparing country survey data across different years. In practice, however, survey data in most countries are not available on an annual basis. Therefore, the change in private consumption per capita as measured from the national accounts is used instead. While, there can be no guarantee that the survey-based measure of income or consumption change at the same rate as private consumption in the national accounts, this appears to be the best available option.</p> <p>When the reference year falls between two survey years, an estimate of mean consumption at the reference year is constructed by extrapolating the means obtained from the surveys forward and backward to the reference year. The second step is to compute the headcount poverty rate at the reference year after normalizing the distributions observed in the two survey years by the reference year mean. This yields two estimates of the headcount poverty rates in the reference year. The final reported poverty headcount rate for the reference years is the linear interpolation of the two. When data from only one survey year are available, the reference year mean is based on the survey mean by applying the growth rate in private consumption per capita from the national accounts. The reference year poverty estimate is then based on this mean and on the distribution observed in the one survey year. The better data coverage is in terms of number and frequency of available surveys, the more accurate this lining-up process is and the more reliable the regional estimates will be.</p> <p>The aggregate headcount ratio for a region is the population-weighted mean of the headcount indices across the countries in that region. The number of poor in each region is the product of the region’s headcount index and total regional population. This assumes that the poverty rate for a country without a household survey is the regional average.</p> Spanish 0 characters edited Current translation <h2> Tratamiento de valores faltantes:</h2> <ul> <li><strong><em>A nivel de país:</strong></em></li> </ul> <p> No existe una “imputación” en el sentido tradicional para la falta de datos de país. Sin embargo, para generar agregados regionales y globales para los años de referencia, los datos a nivel de país se imputan para los años en que no se realizan encuestas. Estos datos imputados se utilizarán para la agregación, pero no para reemplazar los datos reales de la encuesta. La sección siguiente sobre el tratamiento de los valores que faltan a nivel regional y mundial proporciona más detalles sobre el método de imputación. </p> <ul> <li> <strong><em>A nivel regional y mundial:</strong></em></li> </ul> <p> Para comparar las tasas de pobreza entre países y calcular los agregados regionales, las estimaciones de los países deben estar “alineadas primero” a un año de referencia común, interpolando para los países en los que los datos de encuesta no están disponibles en el año de referencia, pero están disponibles antes, después o ambos. Cuantos más datos de encuesta estén disponibles (es decir, más datos para diferentes años), más precisa será la interpolación. </p> <p> El proceso requiere ajustar los ingresos o gastos medios observados en el año de la encuesta por un factor de crecimiento para inferir el nivel no observado en el año de referencia. Por lo tanto, se requieren dos supuestos para implementar este proceso: crecimiento con efecto neutral sobre la distribución y una tasa real de crecimiento entre la encuesta y el año de referencia. </p> <p> El crecimiento con efecto neutral sobre la distribución implica que los niveles de ingresos o gastos se ajustan con el crecimiento asumiendo que la distribución relativa subyacente de los ingresos o gastos observados en los años de la encuesta permanece sin cambios. Bajo esta hipótesis, es sencillo interpolar la estimación de pobreza en un año de referencia determinado, a través de la tasa determinada de crecimiento de los ingresos o los gastos. Las tasas de cambio en el consumo real per cápita deben estar basadas en el cambio en el consumo real medido comparando los datos de encuestas de los países a lo largo de diferentes años. En la práctica, sin embargo, en la mayoría de los países no existen datos de encuesta disponibles anualmente. Por lo tanto, se utiliza en su lugar el cambio en el consumo privado per cápita medido a partir de las cuentas nacionales. Aunque no se puede garantizar que el ingreso o el consumo medidos en base a encuestas cambie exactamente al mismo ritmo que el consumo privado de las cuentas nacionales, esta parece ser la mejor opción disponible. </p> <p> Cuando el año de referencia se encuentra entre dos años de encuesta, se construye una estimación del consumo medio en el año de referencia extrapolando las medias obtenidas de las encuestas hacia adelante y hacia atrás al año de referencia. El segundo paso es calcular la tasa de pobreza en el año de referencia después de normalizar las distribuciones observadas en los dos años de encuesta por la media del año de referencia. De este modo se obtienen dos estimaciones de tasa de pobreza en el año de referencia. La tasa final de pobreza para el año de referencia es la interpolación lineal de las dos. Cuando sólo se dispone de datos de un año de encuesta, la media del año de referencia se basa en la media de la encuesta aplicando la tasa de crecimiento del consumo privado per cápita de las cuentas nacionales. La estimación de pobreza del año de referencia se basa entonces en esta media y en la distribución observada en el único año de la encuesta. Cuanto mejor sea la cobertura de los datos en términos de número y frecuencia de las encuestas disponibles, más preciso será este proceso de alineación y más fiables serán las estimaciones regionales. </p> <p> La tasa agregada de una región es la media ponderada por población de los índices de todos los países de esa región. El número de pobres en cada región es el producto del índice de la región por la población regional total. Esto supone que la tasa de pobreza para un país sin una encuesta de hogares es el promedio regional. </p> 2 years ago
brockfanning Bulk status changed SDG Metadata 1-1-1a Spanish	English <p><strong>• At country level</strong></p> <p>There is no “imputation” in the traditional sense for missing country data. However, to generate regional and global aggregates for reference years, country-level data are imputed for the years when surveys are not conducted. These imputed data are to be used for aggregation, but not for replacing the actual survey data. The subsequent section on the treatment of missing values at the regional and global levels provide more details on the imputation method.</p> <p><strong>• At regional and global levels</strong></p> <p>To compare the poverty rates across countries and compute regional aggregates, country estimates must be “lined up” first to a common reference year, interpolating for countries in which survey data are not available in the reference year but are available either before, after, or both. The more survey data are available (that is, the more data for different years), the more accurate the interpolation.</p> <p>The process requires adjusting the mean income or expenditure observed in the survey year by a growth factor to infer the unobserved level in the reference year. Thus, two assumptions are required to implement this process: distribution-neutral growth and a real rate of growth between the survey and reference year.</p> <p>Distribution-neutral growth implies that income or expenditure levels are adjusted for growth assuming that the underlying relative distribution of income or expenditure observed in survey years remains unchanged. Under this assumption, it is straightforward to interpolate the poverty estimate in a given reference year implied by a given rate of growth in income or expenditure. Rates of change in real consumption per capita should be based on the change in real consumption measured by comparing country survey data across different years. In practice, however, survey data in most countries are not available on an annual basis. Therefore, the change in private consumption per capita as measured from the national accounts is used instead. While, there can be no guarantee that the survey-based measure of income or consumption change at the same rate as private consumption in the national accounts, this appears to be the best available option.</p> <p>When the reference year falls between two survey years, an estimate of mean consumption at the reference year is constructed by extrapolating the means obtained from the surveys forward and backward to the reference year. The second step is to compute the headcount poverty rate at the reference year after normalizing the distributions observed in the two survey years by the reference year mean. This yields two estimates of the headcount poverty rates in the reference year. The final reported poverty headcount rate for the reference years is the linear interpolation of the two. When data from only one survey year are available, the reference year mean is based on the survey mean by applying the growth rate in private consumption per capita from the national accounts. The reference year poverty estimate is then based on this mean and on the distribution observed in the one survey year. The better data coverage is in terms of number and frequency of available surveys, the more accurate this lining-up process is and the more reliable the regional estimates will be.</p> <p>The aggregate headcount ratio for a region is the population-weighted mean of the headcount indices across the countries in that region. The number of poor in each region is the product of the region’s headcount index and total regional population. This assumes that the poverty rate for a country without a household survey is the regional average.</p> Spanish 0 characters edited Current translation <h2> Tratamiento de valores faltantes:</h2> <ul> <li><strong><em>A nivel de país:</strong></em></li> </ul> <p> No existe una “imputación” en el sentido tradicional para la falta de datos de país. Sin embargo, para generar agregados regionales y globales para los años de referencia, los datos a nivel de país se imputan para los años en que no se realizan encuestas. Estos datos imputados se utilizarán para la agregación, pero no para reemplazar los datos reales de la encuesta. La sección siguiente sobre el tratamiento de los valores que faltan a nivel regional y mundial proporciona más detalles sobre el método de imputación. </p> <ul> <li> <strong><em>A nivel regional y mundial:</strong></em></li> </ul> <p> Para comparar las tasas de pobreza entre países y calcular los agregados regionales, las estimaciones de los países deben estar “alineadas primero” a un año de referencia común, interpolando para los países en los que los datos de encuesta no están disponibles en el año de referencia, pero están disponibles antes, después o ambos. Cuantos más datos de encuesta estén disponibles (es decir, más datos para diferentes años), más precisa será la interpolación. </p> <p> El proceso requiere ajustar los ingresos o gastos medios observados en el año de la encuesta por un factor de crecimiento para inferir el nivel no observado en el año de referencia. Por lo tanto, se requieren dos supuestos para implementar este proceso: crecimiento con efecto neutral sobre la distribución y una tasa real de crecimiento entre la encuesta y el año de referencia. </p> <p> El crecimiento con efecto neutral sobre la distribución implica que los niveles de ingresos o gastos se ajustan con el crecimiento asumiendo que la distribución relativa subyacente de los ingresos o gastos observados en los años de la encuesta permanece sin cambios. Bajo esta hipótesis, es sencillo interpolar la estimación de pobreza en un año de referencia determinado, a través de la tasa determinada de crecimiento de los ingresos o los gastos. Las tasas de cambio en el consumo real per cápita deben estar basadas en el cambio en el consumo real medido comparando los datos de encuestas de los países a lo largo de diferentes años. En la práctica, sin embargo, en la mayoría de los países no existen datos de encuesta disponibles anualmente. Por lo tanto, se utiliza en su lugar el cambio en el consumo privado per cápita medido a partir de las cuentas nacionales. Aunque no se puede garantizar que el ingreso o el consumo medidos en base a encuestas cambie exactamente al mismo ritmo que el consumo privado de las cuentas nacionales, esta parece ser la mejor opción disponible. </p> <p> Cuando el año de referencia se encuentra entre dos años de encuesta, se construye una estimación del consumo medio en el año de referencia extrapolando las medias obtenidas de las encuestas hacia adelante y hacia atrás al año de referencia. El segundo paso es calcular la tasa de pobreza en el año de referencia después de normalizar las distribuciones observadas en los dos años de encuesta por la media del año de referencia. De este modo se obtienen dos estimaciones de tasa de pobreza en el año de referencia. La tasa final de pobreza para el año de referencia es la interpolación lineal de las dos. Cuando sólo se dispone de datos de un año de encuesta, la media del año de referencia se basa en la media de la encuesta aplicando la tasa de crecimiento del consumo privado per cápita de las cuentas nacionales. La estimación de pobreza del año de referencia se basa entonces en esta media y en la distribución observada en el único año de la encuesta. Cuanto mejor sea la cobertura de los datos en términos de número y frecuencia de las encuestas disponibles, más preciso será este proceso de alineación y más fiables serán las estimaciones regionales. </p> <p> La tasa agregada de una región es la media ponderada por población de los índices de todos los países de esa región. El número de pobres en cada región es el producto del índice de la región por la población regional total. Esto supone que la tasa de pobreza para un país sin una encuesta de hogares es el promedio regional. </p> 2 years ago

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Survey data	Datos de encuestas	SDG Metadata
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