Diseño muestral de la Encuesta de Métodos de Producción Agrícola 2009

Transcripción

1 Diseño muestral de la Ecuesta de Métodos de Producció Agrícola 009 El diseño muestral de la Ecuesta de Métodos de Producció Agrícola 009 correspode a u tipo de muestreo aleatorio estratificado. E cada Comuidad Autóoma, los estimadores está calibrados a las características más relevates del Ceso Agrario 009 de dica comuidad. Los pasos seguidos e el diseño muestral a sido: E primer lugar, se determia las eplotacioes eaustivas el resto de las eplotacioes se distribue etre los estratos. E segudo lugar, se calcula el tamaño muestral aplicado el criterio de afijació óptima, cumpliedo los requisitos de precisió establecidos e el Aeo IV del Reglameto CEE No 1166/008. Posteriormete, se seleccioa la muestra de maera aleatoria e cada estrato. Fialmete, se calcula los estimadores calibrados de los totales de las variables los errores de muestreo. A cotiuació se detalla cada uo de estos pasos. 1. Determiació de las eplotacioes eaustivas Para reducir la asimetría que preseta las pricipales características de las eplotacioes agrícolas: SAU (Superficie Agrícola Útil), TL (Tierra Labrada) UG (Uidades Gaaderas) se elige, e primer lugar, como eplotacioes eaustivas el 0,5% de las más grades de cada Comuidad Autóoma, respecto a cada ua de estas características. Por otra parte, co el objetivo de reducir la dispersió de la població respecto a las características agrícolas gaaderas más relevates de cada Comuidad Autóoma, se usa u segudo criterio para seleccioar eplotacioes eaustivas: la regla de la desviació sigma (Julie Madala, 1990). Esta regla se aplica e cada Comuidad Autóoma OTE a cada ua de las características relevates de la Comuidad Autóoma. Cosiste e ordear las eplotacioes de meor a maor segú ua cierta variable tomar como eaustivas las que sigue a la primera que cumple que la diferecia co la aterior es maor que la desviació típica de dica variable. Las características agrícolas gaaderas más relevates de cada Comuidad Autóoma viee determiadas por las codicioes establecidas e el Aeo IV del Reglameto CEE No 1166/008.. Estratificació El estrato se defie por el cruce de la Comuidad Autóoma, OTE 5 grupos de tamaño. Las variables de estratificació que defie el tamaño so la SAU las TL e las OTEs de predomiacia agrícola la SAU UG e las OTEs de predomiacia gaadera. Se lleva a cabo ua pre-estratificació del marco iicial ua vez recogida la iformació cesal, se actualiza la estratificació. E ambos casos, las variables usadas so las mismas. Los grupos de tamaño se forma siguiedo la metodología de las ecuestas sobre estructura de las eplotacioes agrícolas. A cada ua de las variables de estratificació se le aplica la regla acumulativa de la raíz cuadrada de la distribució de frecuecias (Cocra, 1977). Co ella se obtiee uas variables categóricas, asociadas a cada ua de las variables de estratificació, que toma valores del 1 al 5 idicado el grupo de tamaño, e el que 1 represeta a las eplotacioes más pequeñas 5 a las más grades. Fialmete, el grupo de tamaño se defie como el máimo valor que toma estas variables. 3. Tamaño de la muestra, afijació selecció muestral Para calcular el tamaño de la muestra, se utiliza el criterio de afijació óptima siguiedo los requisitos de precisió para la determiació del tamaño muestral que viee establecidos e el Aeo IV del Reglameto CEE No 1166/008. Estos requisitos cosiste e fijar u coeficiete de variació, C, del 10% para ua serie de características agrícolas gaaderas que cumple las siguietes codicioes: -Para las características agrícolas: aquellas que represeta el 5% o más de la SAU de la Comuidad Autóoma 1

2 -Para las características gaaderas: las que represeta el 10% o más de las UG de la Comuidad Autóoma más del 5% del total acioal de dica característica Estas características se elige etre las siguietes: Características agrícolas: 1) Tierras para pastos ) Cereales 3) Legumiosas, patatas cultivos idustriales 4) Cultivos forrajeros 5) Hortalizas flores 6) Frutales, olivar, viñedo, viveros e iveradero Características gaaderas: 1) Bovios ) Ovios caprios 3) Porcios 4) Aves Para cada Comuidad Autóoma OTE, se calcula el tamaño muestral co resolviedo el siguiete problema de optimizació: Mi sujeto V ( Xˆ ) dode el subídice c idica la Comuidad Autóoma, o la OTE, t los grupos de tamaño, v cada variable (características agrícolas gaaderas determiadas por el Reglameto) cot represeta el tamaño muestral e el estrato idicado por el subídice. El coeficiete C se establece como sigue: ' C ( X / X cv ) H X 5 t:1 a C 1/ dode H es el úmero de OTEs e la Comuidad Autóoma. cot C De esta forma se garatiza que el coeficiete de variació para el total de la variable v e la Comuidad Autóoma c sea meor de C, dado que: H V( X ˆ ) cv C X o1 H o1 ' C X ( X / X cv ) H C ' X cv Para resolver este problema de optimizació se emplea el algoritmo de Betel (Répartitio de l écatillo das les equêtes à plusieurs variables, Teciques d equêtes, 1989, vol.15 º 1, pp ). El tamaño muestral obteido se icremeta e previsió de la falta de respuesta. La muestra se seleccioa detro de cada estrato de forma aleatoria. E el aeo I se preseta la distribució de la població muestra efectiva para el total acioal por OTE grupos de tamaño. El grupo de tamaño 6 correspode a las eplotacioes eaustivas. 4. Estimadores

3 4.1. Estimadores de los totales de las variables E cada Comuidad Autóoma, se costrue estimadores calibrados usado como iformació auiliar las características más relevates del Ceso Agrario 009. Sea Y la variable de iterés de la cual se quiere estimar su total poblacioal: Y L Y Y :1 N k :1 dode L deota el úmero de estratos, N el tamaño de la població e el estrato e es el valor de la variable de iterés e la eplotació k. El estimador calibrado viee dado por Yˆ L Yˆ Yˆ :1 k :1 dode es el tamaño muestral e el estrato los pesos se calcula resolviedo el siguiete problema: Mi sujeto k s c k s a j c d X G ( cj / d ) j 1... J dode las variables X cj j:1...j represeta las características cesales utilizadas como variables auiliares e el calibrado e la Comuidad Autóoma c, s c es la muestra de la Comuidad Autóoma c, d deota el peso de diseño usado e el estimador de Horvitz-Tompso del total de Y, que se obtiee como la iversa de la probabilidad de selecció G( /d ) es la fució distacia logarítmica trucada dada por la siguiete epresió G ( dode / d ) G ( r) ( r I ) Log U I A (1 I )( U 1) r 1 I I + ( U r) Log U U r 1 1 A si I < r < U Las costates I U represeta los límites iferior superior respectivamete de los cocietes /d Los límites establecidos varía de 1/3 ó 1/6 para I de 3 ó 6 para U. Las características cesales utilizadas e el calibrado a sido las más relevates de cada Comuidad Autóoma correlacioadas co las variables objeto de estudio, observadas e la muestra. Para resolver este problema se aplica la macro CALMAR realizada e el softare SAS por el INSEE fracés. 4.. Estimadores de los errores de muestreo El estimador de la variaza del estimador calibrado se calcula aplicado la técica de los residuos poderados (Särdal et al, Biometrika 1989, 76,3, pp 57-37). 3

4 E el caso de muestreo aleatorio estratificado este estimador e el estrato viee dado por la siguiete epresió: Vˆ( Yˆ dode ) N f Bˆ 1 f N s s e k s ( ' f 1 e ' El estimador de la variaza del estimador calibrado del total para ua determiada suma de estratos viee dado por la suma de los estimadores de las variazas de los estratos. E el aeo II se preseta los errores relativos de muestreo o coeficietes de variació, defiidos como el cociete etre la raíz cuadrada del estimador de la variaza de la estimació la estimació, de las variables más relevates de la ecuesta para el total acioal por Comuidades Autóomas ) Bˆ 4

5 Aeo I Població muestra efectiva de la MP09 total acioal TAMAÑOS: TOTAL OTE POBLACI MUESTRAPOBLACI MUESTRAPOBLACI MUESTRAPOBLACI MUESTRAPOBLACI MUESTRAPOBLACI POBLACION MUESTRA Total

6 Aeo II COEFICIENTES DE VARIACIÓN (EN TANTOS POR CIENTO) DE LAS VARIABLES MÁS RELEVANTES Variables Y1 Y Y3 Y4 Y5 Y6 Y7 Y8 Y9 Y10 Total acioal 0,73 1, 1,05 0,86 0,05 1,34 1,8 0,07 0,07,9 Adalucía 0,89 4,53 3,79 3,68 0,05 3,3 6,77 0,16 0,16 5,06 Aragó 4,,69,99 1,78 0,14 5,49 7,77 0,8 0,8 7,8 Asturias 1,65 1,93 5,53 1,85 0,37 4,37 4,73 1,1 1,1 1,1 Baleares 1,01 3,6 5,9 1,48 0,13 6,4 4,78 0,67 0,67 11,11 Caarias 1,08 5,18 3,4 1,8 0,06 3,0 8,83 1,16 1,16 7,11 Catabria 1,96,19 1,65 1 0,08 7,38 4,14 0,53 0,53 1,79 Castilla-La Maca,86 4,41 3,78 1,3 0,7 4,09 6,75 0,14 0,14 5,19 Castilla-Leó 3,68 6,1 1,61 0,33 0,18 3,4 10,75 0,05 0,05 5,15 Cataluña 3,3 4,09 1,61 5,06 0,1 3,54 4,86 0,59 0,59 6,13 Com. Valeciaa 1, 4,34 4,7 0,6 0,05 3,4 5,58 0,38 0,38 5,93 Etremadura 0,91 5,08 3,66 1,39 0,13 4,79 9,08 0, 0, 7,64 Galicia 1,1 1,07,4 3,43 0,11 3,39 1,99 0,11 0,11 4,61 Madrid 1,73 6,05 0,18 0,0 0, 6,47 14,91 0,33 0,33 11,33 Murcia 6,45 4, 1,81,75 0,05 3,58 7,71 0,3 0,3 9,76 Navarra 6,54 6,57,33 0,41 0,3 7,88 10,17 0,13 0,13 11,3 País Vasco* La Rioja 11,81 3,69 0,68 0,54 0,1 8,95 19,86 0,13 0,13 11,48 Variables: Y1: Superficie total pastada Y: Número de plazas de bovios Y3: Número de plazas de porcios Y4: Número de plazas de gallias poedoras Y5: SAU media regada e los últimos tres años Y6: Superficie de la eplotació aboada co estiércol sólido Y7: Superficie de la eplotació aboada co estiércol semilíquido o lisier Y8: Laboreo del terreo para cultivos erbáceos Y9: Cubierta iveral del suelo e cultivos erbáceos Y10: Cultivos erbáceos fuera de la rotació prevista * CENSO 6