MARCOS DE ÁREAS PARA ENCUESTAS COMPLEJAS DE VIVIENDAS ALFREDO ALIAGA CEPAL

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1 93 MARCOS DE ÁREAS PARA ENCUESTAS COMPLEJAS DE VIVIENDAS ALFREDO ALIAGA CEPAL

2 94 Marcos de áreas para encuestas ÍNDICE Página 1.- Importancia de los Marcos de Áreas para la Selección de Viviendas Requerimientos de Información, Dominios de Estudio e Inferencia Estadística Marcos Maestros y Diseño de Muestras Maestras Procedimientos para la Formación de las Unidades del Marco de Muestreo Tamaño de Unidades Primarias de Muestreo y su Efecto en la Varianza de los Estimadores... 96

3 Marcos de áreas para encuestas Importancia de los Marcos de Áreas para la Selección de Viviendas Objetivos - Estudiar diferentes unidades de población - A través de la población localizada en viviendas (hogares) seleccionadas - A través de viviendas localizadas en un tipo de muestreo de conglomerados (áreas) Características de una Lista de Viviendas o No existe una lista de personas y/o de viviendas completa y/o recién actualizada o Si tal lista existiese quizás no seria útil por su inestabilidad de permanencia Características de una Lista de Áreas o Áreas incluyen y cubren todas las viviendas o Cada área tiene material cartográfico (bosquejo o mapa) o Cada área tiene limites permanentes entre el momento de la actualización y del trabajo de campo Aspectos importantes o Se requiere: o Lista de áreas o Cartografía de cada área o Medida de cada área o El aspecto cartográfico de cada área se convierte en el factor primario de este tipo de muestreo o En muchos países una lista de áreas (segmentos) censales constituye una lista de áreas 2. Requerimientos de Información, Dominios de Estudio e Inferencia Estadística Las técnicas descritas en los cursos de estadística asumen que las observaciones son independientes e idénticamente distribuidas y en general estos supuestos están definidas en poblaciones infinitas. Información que provienen de encuestas no cumplen con dichas condiciones ya que provienen de poblaciones finitas y con características (variables) categorizadas. Entonces cuales son los efectos de dichas técnicas en poblaciones finitas Efectos de comparabilidad entre dominios como comparar dos dominios diferentes Efectos en los intervalos de confianza Ejemplo: en poblaciones infinitas p + (-) 2 x es srs en poblaciones finitas p +(-) 2 x deff x es srs

4 96 Marcos de áreas para encuestas Efectos en las pruebas del chi-cuadrado crece el valor del nivel de significación Efectos en el análisis de regresión Uso de las ponderaciones o no 3. Marcos Maestros y Diseño de Muestras Maestras Requerimientos de un marco maestro para un muestreo bi-etapico Lista de áreas de tamaño hhs Cartografía de cada área (censal) En general creado en base del ultimo censo y renovable cada censo Requerimientos de una muestra maestra Es una selección de una muestra grande de áreas Debe ser bastante flexible para la consideración de dominios en las encuestas futuras basadas en ellas Actualización programada de acuerdo a como se este usando la muestra maestra 4. Procedimiento para la Formación de las Unidades del Marco de Muestreo Asumiremos que el muestreo es bietapico Definición exacta de los limites del área total que cubre la población a ser encuestada Áreas a ser omitidas Por ejemplo la población que residen en hogares residenciales en la ciudad X En muchos países, las áreas censales de supervisión sirven como base para la elaboración de las unidades muestrales! Los limites deben ser claros y exactos! Estratificación de las unidades muestrales! Estratificación geográfica! Con la numeración de las unidades, por ejemplo: en forma serpentina 5. Tamaño de Unidades Primarias de Muestreo y su Efecto en la Varianza de los Estimadores Depende del numero de etapas de muestreo Menor el numero de etapas mejor control del error muestral Por ejemplo en muestreo tri-etapico: Error muestral = SS 1 /a + SS 2 /ab +SS 3 /abc Tamaño depende del factor costo, el conglomeramiento de las unidades en sus diferentes etapas reduce el costo pero incrementa el error muestral Error muestral = deff x es En general el efecto de las unidades primarias en el error muestral es que provee la mayor componente en el valor error muestral. Cuando el muestreo es tri-etapico: Por ejemplo: se tiene un país con 3000 distritos

5 Marcos de áreas para encuestas. 97 Se estratifica distritos vecinos en estratos de tamaño de 500,000 habitantes. Total poblacional es 250 millones de habitantes Se seleccionan un solo distrito en cada estrato, en total se selecciona 500 distritos En cada distrito seleccionado se continua con un muestreo bi-etapico Optimalidad se define claramente en un muestreo bi-etapico, en un muestreo tri-etapico el tamaño de las unidades primarias pueden ser de muy diferentes tamaños controlándose con selección PPT Tamaño optimo depende: de una función de costo C = C 0 m + C 1 m + C 2 m n minimizar la varianza con DEFF= 1 + δ (n -1) tamaño optimo: opt n = [(C 1 + C 0 /2 m )/ C 2 )]x[(1- δ)/ δ]

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