Departamento Administrativo Nacional de Estadística

Transcripción

1 Departameto Admiistrativo acioal de Estadística Direcció de Regulació, Plaeació, Estadarizació y ormalizació DIRPE Metodología Diseño Estadístico Ecuesta Sobre Ambiete y Desempeño Istitucioal Departametal Juio 2010

2 PÁGIA 2 COTEIDO I. MARCO ESTADISTICO POBLACIÓ OBJETIVO DEL DISEÑO MUESTRAL VARIABLES DE ITERÉS PARÁMETROS A ESTIMAR COBERTURA IVELES DE DESAGREGACIÓ UIDADES ESTADÍSTICAS PERIODO DE REFERECIA DISEÑO MUESTRAL TAMAÑO DE LA MUESTRA DISEÑO Y SELECCIÓ DE LA MUESTRA PROCEDIMIETO DE ESTIMACIÓ CÁLCULO DE LA PRECISIÓ DE LOS RESULTADOS... 7

3 I. MARCO ESTADISTICO 1.1. POBLACIÓ OBJETIVO DEL DISEÑO MUESTRAL PÁGIA 3 So los fucioarios públicos y empleados, co ua atigüedad superior a seis meses, que labora e las etidades del Distrito Capital y e todas las goberacioes del país VARIABLES DE ITERÉS De estudio: Percepció del fucioario frete al ambiete y desempeño istitucioal e térmios de credibilidad e las reglas, e las políticas y frete a los recursos, gestió por resultados, redició de cuetas y bieestar laboral. De clasificació por: Etidades, ivel de cargo de los fucioarios, edad, sexo, tiempo de servicio PARÁMETROS A ESTIMAR E los iformes publicados, se proporcioa dos tipos de idicadores: El primer tipo so dos estadísticos que evalúa las respuestas a las pregutas idividuales. Uo de los estadísticos cosiste e la distribució de frecuecias relativas porcetuales de las respuestas y el otro es u promedio aritmético basado e putajes de favorabilidad asigados a cada respuesta posible. El segudo tipo de idicador iteta evaluar las respuestas de u cojuto de pregutas que tiee e comú u tema específico (por ejemplo el ambiete istitucioal). Este tipo de idicadores sitéticos so prácticamete los mismos que los de pregutas idividuales. E el caso de la distribució de la frecuecia relativa porcetual, la diferecia radica e la clasificació que se le da a las posibles respuestas. Pues cada respuesta, depediedo del cotexto de la preguta se le clasifica e cuatro iveles de favorabilidad: Totalmete favorable, favorable, desfavorable, totalmete desfavorable. E el caso del promedio se costruye el promedio de promedios de pregutas idividuales que es igual al promedio aritmético de los putajes de favorabilidad para todas las respuestas de todas las pregutas del tema e específico. Los parámetros estimados viee acompañados del coeficiete de variació estimado (cve%) y el itervalo de cofiaza de la estimació (ic (+-) ).

4 1.4. COBERTURA PÁGIA 4 La ecuesta está dirigida a fucioarios públicos y empleados, co ua atigüedad superior a seis meses, de las etidades del Distrito Capital y las goberacioes de todo el país IVELES DE DESAGREGACIÓ El diseño muestral se realizó para dar estimacioes co iveles de cofiaza y precisió útiles. Coeficietes de variació meores del 10% para totales y razoes estimados a ivel de Etidad, cualquier otra desagregació está sujeta a que las estimacioes o sea ta precisas y su uso depederá del coeficiete de variació estimado que presete UIDADES ESTADÍSTICAS Uidad de muestreo: So los fucioarios públicos y empleados, co ua atigüedad superior a seis meses, de las etidades del distrito capital y las goberacioes de todo el país, e su parte cetral. Uidad de observació: So los mismos fucioarios. Uidad de aálisis 1 : Las goberacioes y distrito capital PERIODO DE REFERECIA El año actual al mometo e que se realice la etrevista, de esta forma se a aplicado para los años y MARCO MUESTRAL El marco muestral es el dispositivo que permite idetificar y ubicar a cada uo de los elemetos de la població objetivo, e este caso a cada uo de los fucioarios de las etidades públicas bajo estudio. Para costruirlo se recurrió a la colaboració de las Oficias de recursos Humaos: de las etidades co quiees se obtuvo la lista de fucioarios, de cada ua de ellas DISEÑO MUESTRAL El diseño de la muestra es Probabilístico Estratificado de Elemetos. - Probabilístico: Las uidades de muestreo tiee probabilidad de selecció coocida y superior a cero de ser seleccioadas. 1 Ete correspodiete a los diferetes iveles de agregació co el cual se preseta los

5 PÁGIA 5 - Estratificado: El uiverso se particioa e estratos de acuerdo a los siguietes criterios: El primero es la etidad, dado que se requiere etregar iformació para cada ua de las etidades, es ecesario garatizar que se seleccioa la muestra ecesaria para etregar ua estimació cofiable por lo cual cada ua de las etidades se maejó como u estrato. EL segudo criterio de estratificació es el ivel de cargo del fucioario, dado que co esto se garatiza que el puto de vista de cada ivel de cargo aga parte del puto de vista de toda la etidad y además se aga estimacioes cofiables a ivel total fucioarios de esta clasificació. Los fucioarios se clasificaro e los siguietes estratos de ivel de cargo. ivel 1 Directivos, asesores y ejecutivos ivel 2 Profesioales y técicos ivel 3 Operarios y admiistrativos TAMAÑO DE LA MUESTRA Por los resultados obteidos e la ecuesta de los años pasados, se establece que e las etidades dode la catidad de servidores es iferior a 110, o se ace selecció de muestra, sio que se etrevista a todos los servidores de la etidad; por tato, e estos casos particulares, el valor de las estadísticas calculadas tedrá coeficiete de variació cero ya que o ay error muestral por ser ceso DISEÑO Y SELECCIÓ DE LA MUESTRA Para la selecció de las uidades de selecció probabilística se utilizó muestreo aleatorio simple (MAS) detro de cada estrato. Para esto se utilizó el método coordiado egativo que cosiste e realizar esayos co ua distribució de probabilidad uiforme (0,1), asigar estos úmeros a cada uo de los elemetos del uiverso, ordear los elemetos respecto a los valores aleatorios y cosiderar como muestra los elemetos correspodietes a los (tamaño de muestra detro de cada estrato) valores aleatorios más pequeños PROCEDIMIETO DE ESTIMACIÓ Los pricipales parámetros a estimar tiee forma de total y de razó. Sus estimacioes se preseta, segú la ecesidad de desagregació e domiios o estratos. Ambos so particioes de la població y difiere e la forma e que se debe estimar el parámetro.

6 PÁGIA 6 Como la base de la estimació se fudameta e obteer totales por estrato, etoces para el total de ua variable y e u estrato el estimador del parámetro es: t y = s y k Dode : Total elemetos del uiverso e el estrato. : Total de elemetos de la muestra e el estrato. s : Defie el cojuto de elemetos de la muestra e el estrato. y k : Valor de la variable para el ecuestado k. : Costituye el factor de expiació e el estrato. Para la razó etre el total de ua variable estimador del parámetro es. R = y y el total de ua z e u estrato el t y z t Si la estimació se ace por domiios, etoces el úico cambio ecesario es el reemplazo de los valores de la variable por cero dode los valores o perteezca al domiio. E la práctica siempre existe la posibilidad de perder iformació de los ecuestados. Esta falta de iformació geera estimacioes sesgadas de los parámetros. Por lo tato, depediedo del tipo de perdida, se puede corregir el sesgo co u factor de ajuste que se costruye por estrato. Existe dos tipos de pérdida de iformació e la EDID: Perdida de iformació causada por los elemetos fuera del uiverso: So todos aquellos elemetos seleccioados e la muestra que o perteece al uiverso de

7 PÁGIA 7 estudio; etre éstos se cueta Servidores públicos que ya o perteece a la etidad por causa de defució, jubilació o retiro. Perdida de iformació causada por la o respuesta: correspode a los servidores públicos que, o obstate perteeciedo al uiverso de estudio, o diligeciaro la ecuesta. Detro de este grupo se ecuetra los recazos. Tomado e cueta estos dos tipos de perdida de iformació se costruye el siguiete factor de ajuste. F ajust( ) = o respuesta( ) fuera uiverso( ) fuera uiverso( ) dode fuera uiverso() : Total servidores públicos seleccioados e el estrato que O perteece al uiverso de estudio. o respuesta () : Total servidores públicos seleccioados que, auque perteece al uiverso de estudio e el estrato, O respode el cuestioario. E el mometo de acer la estimació se debe tomar el factor de ajuste del estrato y multiplicarlo por el total estimado e ese mismo estrato CÁLCULO DE LA PRECISIÓ DE LOS RESULTADOS El ivel de precisió se fudameta e la variaza estimada del estimador del parámetro. Para el caso del ESTMAS, el estimador de la variaza del total de ua variable y e u estrato se calcula como: VAR 2 2 ( t y ) = 1 S y Dode 2 S y = a la variaza muestral de la variable y e el estrato. Por otro lado el estimador de la variaza para el estimador de la razó etre el total de ua variable y y el total de ua variable z e u estrato es:

8 PÁGIA 8 VAR 2 t y 2 ( R y ) = VAR ( ) = 1 S u z t 1 uk = ( yk Rzk) 2 Dode t S z y u = a la variaza muestral de la variable u e el estrato. Después de teer la variaza estimada del total o de la razó, se puede costruir el coeficiete de variació estimado del parámetro como medida de precisió, la idea es que etre meor sea el coeficiete de variació estimado cve, meor icertidumbre abrá sobre estimació, su formula es: = t, R θ cve = Vˆ ( ˆ) θ *100 ( ˆ) θ Dode Correspode al valor estimado del parámetro de iterés. Tambié se puede defiir u itervalo de cofiaza del 95%: IC ( ˆ) θ = ˆ θ ± 1.96 Vˆ ( ˆ) θ Cuado se quiere calcular la variaza estimada del estimador del total para la uió de estratos, se suma las diferetes variazas estimadas de cada estrato. Lo mismo se ace u co estimador de la razó, pero e este caso se debe tomar u k costruido co la suma de totales estimados de los estratos. Iterpretació de la precisió Uo de los pricipales criterios para determiar la calidad de la estimació de u parámetro es la variabilidad que tiee los posibles resultados de dica estimació. Esta variabilidad se cooce como variaza del estimador, la cual depede de mucos factores, como el diseño muestral, el tamaño de la muestra, el parámetro que se desea estimar, los iveles de desagregació, etre otros. La variaza se calcula básicamete como la suma del cuadrado de las distacias etre los diferetes valores de ua variable y su valor promedio, e este caso, los diferetes valores correspode a las posibles estimacioes, las cuales, a su vez, proviee de las posibles muestras. Posteriormete, se toma el cuadrado de las distacia para evitar que éstas se aule etre sí y se disfrace la verdadera dispersió de los datos; por esta razó, la variaza proporcioa la variabilidad e uidades al cuadrado, es decir, persoas al cuadrado, gaado al cuadrado o ectáreas cuadradas, lo que o permite ua compresió fácil de esta magitud.

9 PÁGIA 9 La raíz cuadrada de esta variaza es la que se deomia desviació estádar de la distribució o error estádar. Esta medida de dispersió tiee la vetaja que la uidad de medida de dispersió correspode a la uidad de la variable de iterés, se establece e térmios de persoas, ectáreas o pesos, auque queda la dificultad de saber si ua desviació es grade o pequeña; así, por ejemplo, ua variabilidad de u milló de pesos puede ser muy grade si se abla del promedio de igresos de los empleados, pero es absolutamete pequeño si se determia sobre el total del volume de vetas e la idustria del país. El coeficiete de variació estimado, más coocido como error de muestreo, correspode al valor que idica el grado de precisió co el cual se está reportado u resultado de las estimacioes de los parámetros defiidos co aterioridad. Es decir, se trata de la magitud de la icertidumbre de ua estimació. Se defie como la variació porcetual del error estádar a la estimació cetral, es decir, se trata del cociete etre el error estádar del estimador y el estimador multiplicado por 100, así: CV = V ( ˆ) θ *100 E( ˆ) θ Y el coeficiete de variació estimado está dado por: cve = Vˆ ( ˆ) θ ( ˆ) θ *100 Auque la variaza, el error estádar y el coeficiete de variació mide la magitud de la variabilidad de la distribució muestral del estimador, es decir, lo que comúmete se deomia error de muestreo, el coeficiete de variació tiee la vetaja de proporcioar esta medida e térmios porcetuales, por ello se costituye e ua medida comú para estimacioes. Se suele cosiderar que el resultado de ua estimació es bueo si su coeficiete de variació es meor de 5%; aceptablemete práctico, etre 5% y 10%; de baja precisió si está e el rago mayor de 10% y meor de 15%; y o útil si es mayor a 15%. Para eteder mejor el sigificado y los diferetes valores que toma los coeficietes de variació e los cuadros presetados, se debe teer e cueta que el diseño de la muestra se realizó para obteer estimacioes co alta precisió a ivel acioal por etidad. Las estimacioes para otros iveles de desagregació (como sector) está sujetas a que su precisió o ecesariamete sea buea y por tato el dato o sea cofiable. Es por esta razó que e alguos cuadros aparece, por ejemplo, el total de ua variable a ivel acioal y por algua categoría de aálisis co coeficietes de variació pequeños, mietras que para otras categorías de la misma variable los cve so muy altos, e

10 PÁGIA 10 ocasioes del 30 % e icluso mayores del 100 %. E estos casos, el DAE publica la cifra auque o sea cofiable, básicamete para que e los cuadros de salida la iformació de los totales se observe cosistete y porque e mucos casos, el usuario por operacioes aritméticas simples puede deducir el valor correspodiete a esa estimació. Si embargo, es muy importate que los usuarios de la iformació sea coscietes del bajo ivel de precisió que tiee estas estimacioes. Esta situació puede darse por varias causas. Por ejemplo, cuado el feómeo estudiado ocurre co gra frecuecia e alguas de las categorías de la variable de clasificació, por lo cual la estimació para dicas categorías es de alta calidad; pero puede ocurrir que para otras categorías e los que el feómeo o es frecuete la estimació o es buea pues el tamaño de muestra o es suficiete. Tambié puede obedecer al eco de que e alguas de estas categorías el feómeo es muy variable mietras e otras es más uiforme, lo que geera meor variaza e las estimacioes. Todos los resultados que se produce se preseta e cuadros de salida, dode cada estimació tiee su respectivo cve o error muestral. E geeral, a medida que se icremeta la desagregació de las estimacioes, segú las variables de clasificació, el error muestral se icremeta, básicamete porque el tamaño de muestra que icide sobre estos grupos es meor.

11 PÁGIA 11 BIBLIOGRAFÍA Bautista S., Leoardo, Diseños de Muestreo Estadístico, Uiversidad acioal de Colombia, Departameto de Matemáticas y Estadística, (1998) Särdal, Carl Erik, Sweso, B.,Wretma, J. Model Assisted Survey Samplig, Spriger-Verlag, ew York (1992)