y el análisis de datos sobre trabajo infantil Análisis de datos de encuestas de hogares: Indicadores d de asistencia escolar y trabajo infantil
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- María Pilar Gómez Campos
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1 Creando capacidad nacional en la recolección y el análisis de datos sobre trabajo infantil Lima de febrero de 2006 Análisis de datos de encuestas de hogares: Indicadores d de asistencia i escolar y trabajo infantil Manuel Cardoso Instituto de Estadística de UNESCO
2 Temario La medición de la escolarización a través de encuestas de hogares: aspectos conceptuales Análisis de datos de encuestas de hogares: la incorporación del diseño de la muestra Trabajo infantil y escolarización caso ilustrativo
3 La medición de la escolarización: aspectos conceptuales Preguntas típicas usadas en encuestas de hogares para medir la escolarización: X está asistiendo actualmente a la escuela? Nota: " asistiendo actualmente" suele referirse a si un niño asiste usualmente a la escuela, y no a la asistencia un día particular o incluso durante una semana particular. Durante el corriente año escolar, X asistió a la escuela en algún momento?
4 La medición de la escolarización: aspectos conceptuales Los indicadores d de escolarización ió basados en la asistencia (tasas netas y brutas de asistencia) se derivan de las respuestas a estas preguntas. Los informes de las encuestas de hogares suelen e presentar los indicadores de escolarización como si fueran calculados a partir de un solo año escolar, pero a veces no es así.
5 La medición de la escolarización: aspectos conceptuales Marco temporal y duración de la encuesta Las encuestas de hogares (que no han sido diseñadas para estudiar la educación) pueden no coincidir con el comienzo o el final de un año escolar. La recolección de datos puede tomar varios meses, y ocurrir durante las vacaciones escolares o durante 2 años escolares consecutivos.
6 La medición de la escolarización: aspectos conceptuales Año escolar 2002 Año escolar Argentina Belice Bolivia Cuba Brasil Ecuador Chile Guyana Colombia Haití Costa Rica México El Salvador República Dominicana Guatemala Surinam Honduras Venezuela Nicaragua Países del Caribe anglófono Panamá Cuál es el año escolar de Paraguay referencia al interpretar los Perú datos sobre la escolarización Uruguay actual?
7 La medición de la escolarización: aspectos conceptuales Marco temporal y duración de la encuesta República Dominicana: Año escolar: Agosto Junio Encuesta Nacional de Trabajo Infantil (ENTI): Noviembre Diciembre 2000 Belize: Año escolar: Septiembre Agosto Child Activity it Survey (CAS): Febrero Marzo 2001
8 La medición de la escolarización: aspectos conceptuales Marco temporal y duración de la encuesta (Guatemala) Ejemplo: Encuesta Nacional sobre Condiciones de Vida, ENCOVI 2000 Año escolar: Marzo Octubre Recolección de datos: semestre Julio Diciembre Fin del año escolar 2000 (Julio Octubre) Vacaciones escolares (Noviembre Diciembre) Es posible que las vacaciones hayan afectado la medición de la escolarización
9 La medición de la escolarización: aspectos conceptuales Marco temporal de la recolección de datos (México) Año escolar: Septiembre Junio Fuentes: INEGI, Censos de Población y Vivienda, 1970 a 2000; II Conteo de Población y Vivienda de 12 de 14 de 17 de enero marzo febrero octubre (1970) (1990) (2000) (2005) 6 a 12 años
10 La medición de la escolarización: aspectos conceptuales Marco temporal y duración de la encuesta (Uganda) Año escolar: Febrero Noviembre Encuesta Demográfica y de Salud: Septiembre 2000 Febrero 2001 Final del año escolar 2000 (Septiembre Noviembre) Vacaciones escolares (Diciembre Enero) Inicio del año escolar 2001 (Febrero) Encuesta Demográfica y de Salud EdData : Abril Encuesta Demográfica y de Salud EdData : Abril Junio 2001 (inicio del año escolar 2001)
11 La medición de la escolarización: aspectos conceptuales Marco temporal y duración de la encuesta (Uganda) Tasa neta de asistencia a primaria (TNA) Encuesta Demográfica y de Salud: 79% en 2000 Encuesta Demográfica y de Salud EdData: 87% en 2001, o sea, un incremento del 8% en la TNA de 2000 a Plausible?
12 La medición de la escolarización: aspectos conceptuales Problemas para recoger datos de edad Las edades de los niños en el momento de la encuesta se recogen generalmente en años terminados Las edades d de los niños al principio i i del año escolar son desconocidas Ejemplo: edades oficiales de la escuela primaria: 6-12 TNA calculada para los niños de 6 a 12 años de edad en el TNA calculada para los niños de 6 a 12 años de edad en el momento de la encuesta en lugar de para los niños de 6 a 12 años de edad al comienzo del año escolar
13 La medición de la escolarización: aspectos conceptuales Problemas para recoger datos de la edad Ejemplo: edades oficiales de la escuela primaria 6-12 La TNA calculada puede incluir a los niños que tenían 5 años de edad al comienzo del año escolar (y 6 años de edad en el momento de la encuesta) La TNA calculada puede además excluir a los niños que tenían 12 años de edad al comienzo del año escolar (y 13 años de edad en el momento de la encuesta) Esto se vuelve más problemático cuando el tiempo transcurrido entre el principio del año escolar y la recolección de datos es grande.
14 La incorporación del diseño de la muestra Características ti de las muestras en encuestas de hogares Muestreo aleatorio Muestro por conglomerados Muestreo estratificado Probabilidades desiguales de selección Nota: Estas características tienen un impacto en el análisis de los datos de las encuestas de hogares.
15 La incorporación del diseño de la Muestreo aleatorio muestra La probabilidad de selección es conocida y diferente de cero para todos y cada uno de los hogares o individuos en la población bajo estudio. Solamente en el caso del muestro aleatorio pueden hacerse inferencias respecto a la población basadas en una muestra.
16 La incorporación del diseño de la Conglomerados muestra La mayoría de los países no tienen una lista completa de todos los hogares de la cual una muestra nacional pueda ser extraída directamente. Para muchas encuestas de hogares (p. ej.: SIMPOC, EDS, MICS), la muestra se extrae en varias etapas. Por ejemplo, primero se seleccionan las unidades de área tales como áreas de enumeración censales (AE), manzanas en ciudades, o aldeas, y después se seleccionan los hogares de cada AE, manzana o aldea seleccionada. En este caso, la muestra se selecciona en 2 etapas.
17 La incorporación del diseño de la Conglomerados muestra Muestra seleccionada en 2 o más etapas: muestreo polietápico, multifásico o por etapas múltiples. En el muestreo polietápico, en la primera etapa se seleccionan conglomerados de hogares, por ejemplo el área de enumeración censal, la manzana, o la aldea. Los hogares dentro del mismo conglomerado tienden a tener características similares. El grado de homogeneidad dentro de los conglomerados tiene un impacto en la precisión de los resultados de la encuesta (efecto de conglomerado).
18 La incorporación del diseño de la muestra Estratificación tifi ió Consiste en dividir las unidades de la población en grupos homogéneos que son mutuamente excluyentes (llamados estratos). Ejemplos de estratificación son: tipo de residencia (urbano, rural), localización (regiones, provincias), i y nivel socioeconómico. La muestra se selecciona independientemente dentro de cada grupo (estrato).
19 La incorporación del diseño de la Estratificación muestra Generalmente utilizada por las siguientes razones: Para producir estimaciones separadas para las subdivisiones de la población Para mejorar la precisión de las estimaciones de la encuesta Para aplicar diversos diseños muestrales a diversas partes de la población
20 La incorporación del diseño de la muestra Probabilidades bilid d desiguales de selección Todos los hogares o integrantes del hogar pueden no tener la misma probabilidad diferente de cero de entrar en la muestra. Por lo tanto, t los hogares o integrantes t del hogar muestreados pueden tener diferentes probabilidades de la selección. Ejemplo: Encuesta Nacional sobre Condiciones de Vida (ENCOVI), Guatemala, 2000
21 La incorporación del diseño de la muestra Ejemplo: Encuesta Nacional sobre Condiciones i de Vida (ENCOVI), Guatemala, 2000 Objetivo: Muestra sin reemplazo de viviendas Muestra efectiva: hogares y personas Marco: Configurado por Sectores Cartográficos del X Censo de Población y Habitación de 1994 Estratos: regiones (8), urbanización (2) 2 etapas de selección, unidades primarias y secundarias: Sectores cartográficos con probabilidad igual de selección Muestreo sistemático de segmentos compactos con tamaño constante, de 12 viviendas para el área rural, 6 para el área urbana
22 La incorporación del diseño de la muestra Utilizamos los factores de ponderación o expansión durante el análisis para: Corregir el efecto de las probabilidades desiguales de selección Permitir inferencias i sobre la población estudiada d basándonos en la información recogida a través de la muestra (posible solamente si utilizamos el muestreo de probabilidad) bilid d) Compensar la ausencia de respuesta en algunas unidades de muestreo La mayoría de los paquetes de software tienen una opción para especificar ponderaciones muestrales
23 La incorporación del diseño de la muestra Estimaciones ponderadas versus no ponderadas (Guatemala, 2000) No ponderadas Ponderadas Población Urbana 38.5% 35.1% Concurren actualmente a la escuela (edades d 5-17) 74.8% 75.3%
24 La incorporación del diseño de la muestra Las estimaciones i basadas en encuestas están sujetas a 2 tipos de errores: Errores de medición (no cuantificables) por ejemplo la interpretación de las preguntas, errores en el procesamiento de datos. Errores de muestreo debidos a limitar la investigación ió a una parte de la población bajo estudio. Puede ser estimado a partir de los datos de la muestra cuando se utiliza el muestreo de probabilidad.
25 La incorporación del diseño de la muestra Un cálculo apropiado del error de muestreo exige tener en cuenta las características del diseño (conglomerados, estratificación, probabilidades desiguales de selección). No todos los paquetes estándar de software tienen esta capacidad. Pero algunos están comenzando a implementarlo: SPSS (el módulo de muestras complejas), SAS (procedimientos de encuesta), etc.
26 La incorporación del diseño de la muestra Intervalos de confianza Supongamos que el tamaño promedio del hogar en la encuesta es 6. el error de muestreo estimado es Entonces el intervalo de confianza al 95% es (5.892, 6.165). Interpretación: Existe una alta probabilidad (del 95%) de que el valor verdadero (pero desconocido) del tamaño promedio del hogar este entre y
27 La incorporación del diseño de la muestra Cuando el diseño de muestra no es tenido en cuenta: Los errores de muestreo (los errores asociados a las estimaciones de punto) se calculan incorrectamente; generalmente se subestiman. Los intervalos de confianza son generalmente más pequeños de lo que realmente deberían ser. La conclusión de la prueba de la hipótesis es inválida; la hipótesis (nula) se rechaza más a menudo. Las características de la muestra (conglomerados, estratificación, probabilidades desiguales de selección) deben ser consideradas al analizar datos de encuestas basadas en muestras complejas, particularmente con datos de muestras pequeñas.
28 Trabajo infantil y escolarización Distinguir i niveles y tipos de programas educativos Clasificaciones internacionales: CIIU, CIUO, CINE? (Clasificación Internacional Normalizada de la Educación) Cooperación entre agencias Triangulación: matrícula, asistencia Evaluaciones académicas Causas por las que no asiste (validez) El efecto del trabajo infantil sobre el desempeño y la asistencia escolar y viceversa
29 Trabajo infantil y escolarización Usando datos de la encuesta sobre trabajo infantil de Guatemala de 2000: Demostraremos la importancia del género, el área de residencia y la etnia al estudiar el trabajo infantil y la escolarización. Introduciremos el análisis multivariado usando variables de control en los cuadros de doble entrada.
30 Trabajo infantil y escolarización El caso de Guatemala: Datos de buena calidad Distribución metodológicamente adecuada entre población urbana y rural, e indígena y no indígena Nivel bajo de escolarización Nivel alto de participación en actividades económicas y tareas del hogar Importantes diferencias de género
31 Trabajo infantil y escolarización Trabajo infantil: Actividades económicas Tareas del hogar La doble jornada : actividades económicas combinadas con tareas del hogar (p. ej.: tareas del hogar durante 4 horas o más por día) Pero aquí consideraremos cada tipo de trabajo por separado.
32 Proporción de niños de 7 a 14 años de edad según escolarización y participación en las tareas del hogar - Guatemala, 2000 Asiste Asiste y hace tareas Hace tareas, no asiste Ni asiste ni hace tareas 100% 90% % 70% % % 40% 30% % 10% 0% Niña Varón Rural Urbana Indígena No indígena Sexo Área Etnia
33 Proporción de niños de 7 a 14 años de edad según escolarización y participación en las tareas del hogar - Guatemala, 2000 Asiste Asiste y hace tareas Hace tareas, no asiste Ni asiste ni hace tareas 100% 80% % % % % Niña rural Varón rural Niña urbana Varón urbano Niña indígena Varón indígena Niña no indígena Varón no indígena Área/sexo Etnia/sexo
34 Proporción de niños de 7 a 14 años de edad según escolarización y participación en las tareas del hogar - Guatemala, 2000 Asiste Asiste y hace tareas Hace tareas, no asiste Ni asiste ni hace tareas 100% 90% 80% 70% 60% % % % % % 0% Niña Varón Niña Varón Niña Varón Niña Varón Rural Urbana Rural Urbana Indígena No indígena
35 Proporción de niños de 7 a 14 años de edad según escolarización y participación en actividades económicas - Guatemala, 2000 Asiste Asiste y trabaja Trabaja, no asiste Ni asiste ni trabaja 100% % 80% % % % 40% 30% % 10% 0% Niña Varón Rural Urbana Indígena No indígena Sexo Área Etnia
36 Proporción de niños de 7 a 14 años de edad según escolarización y participación en actividades económicas - Guatemala, 2000 Asiste Asiste y trabaja Trabaja, no asiste Ni asiste ni trabaja 100% 90% % % 60% % 40% % % 10% 0% Niña rural Varón rural Niña urbana Varón urbano Niña indígena Varón indígena Niña no indígena Varón no indígena Área/sexo Etnia/sexo
37 Proporción de niños de 7 a 14 años de edad según escolarización y participación en actividades económicas - Guatemala, 2000 Asiste Asiste y trabaja Trabaja, no asiste Ni asiste ni trabaja 100% 90% 80% % % % 40% % 20% % 0% Niña Varón Niña Varón Niña Varón Niña Varón Rural Urbana Rural Urbana Indígena No indígena
38 100% Proporción de varones rurales no indígenas de 7 a 17 años de edad que participan en actividades económicas - Guatemala, % 80% 70% 63.2% 70.7% 77.0% 83.8% 60% 50% 51.4% 40% 37.0% 30% 20% 10% 5.8% 9.1% 15.3% 18.2% 24.8% 0%
39 100% Proporción de varones rurales no indígenas de 7 a 17 años de edad que participan en actividades económicas - Guatemala, % 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
40 Proporción de varones rurales de 7 a 17 años de edad que participan en actividades económicas - Guatemala, 2000 Indígena No indígena 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 89.7% 85.5% 79.8% 85.3% 72.6% 78.7% 64.0% 70.1% 54.4% 59.9% 44.5% 48.7% 35.0% 26.6% 37.7% 19.6% 27.8% 14.0% 19.7% 13.5% 9.0% 5.9%
41 Trabajo infantil y escolarización En Guatemala, los varones tienen mayor probabilidad de asistir a la escuela que las niñas, pero también tienen mayor probabilidad de participar en actividades económicas. Las niñas tienden a participar con mayor frecuencia en las tareas del hogar. Las diferencias de género son especialmente notorias entre la población rural y la indígena. Entre la población urbana no indígena no parece haber diferencias de género respecto a escolarización y actividades económicas, pero las hay respecto a las tareas del hogar.
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