Comparación entre los modelos de unidad y área para la estimación en áreas pequeñas del puntaje de matemáticas en las entidades territoriales certificadas para la prueba Saber 11
En los últimos años se ha evidenciado la necesidad de tener información confiable posterior a la aplicación de encuestas, sin embargo, dado este procedimiento hay áreas que no son posibles de representar debido a que su tamaño de muestra es reducido o nulo, generando una limitación a la hora de desa...
- Autores:
-
Flórez Gutiérrez, Jose Andres
- Tipo de recurso:
- Masters Thesis
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/17706
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/17706
- Palabra clave:
- Small area estimation
Fay-Herriot
Battese-HarterFuller
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Large-scale assessments in education
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Estimación en áreas pequeñas Fay-Herriot Battese-Harter-Fuller Estadísticas oficiales Evaluación a gran escala en educación |
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En los últimos años se ha evidenciado la necesidad de tener información confiable posterior a la aplicación de encuestas, sin embargo, dado este procedimiento hay áreas que no son posibles de representar debido a que su tamaño de muestra es reducido o nulo, generando una limitación a la hora de desarrollar análisis de dicha información. La estimación en áreas pequeñas es capaz de generar resultados para este tipo de áreas con el soporte de información auxiliar. Entre los tipos de información auxiliar se encuentran registros administrativos o datos históricos. Con el objetivo de obtener estimaciones con coeficientes de variación aceptables. En este artículo se desarrolló una aplicación de los modelos a nivel de área e individuo con los que se estimaron el puntaje promedio de la prueba de matemáticas a nivel de Entidades Territoriales Certificadas (ETC), de la PRUEBA SABER 11 del año 2017 realizada por el Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (Icfes). |
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La estimación en áreas pequeñas es capaz de generar resultados para este tipo de áreas con el soporte de información auxiliar. Entre los tipos de información auxiliar se encuentran registros administrativos o datos históricos. Con el objetivo de obtener estimaciones con coeficientes de variación aceptables. En este artículo se desarrolló una aplicación de los modelos a nivel de área e individuo con los que se estimaron el puntaje promedio de la prueba de matemáticas a nivel de Entidades Territoriales Certificadas (ETC), de la PRUEBA SABER 11 del año 2017 realizada por el Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (Icfes).In the last few years, we have evidenced a necessity to obtain reliable information after the application of surveys, however, in this process, there are areas that are not possible to represent because they have small or null sample size which generates a limitation at the moment to develop the analysis of the information. For these areas, small area estimation is capable to generate results with the support of auxiliary information, found in administrative records or history data. With the objective to obtain acceptable coefficients of variation. In this article, we developed an application of area-level and unit-level models where it was estimated the average of the score in the test of mathematics at the level of Entidades Territoriales Certi cadas (ETC), at the PRUEBA SABER 11 done by Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (Icfes) in 2017 year.Magister en estadística aplicadahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coMaestríaapplication/pdfUniversidad Santo TomásMaestría Estadística AplicadaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Comparación entre los modelos de unidad y área para la estimación en áreas pequeñas del puntaje de matemáticas en las entidades territoriales certificadas para la prueba Saber 11Small area estimationFay-HerriotBattese-HarterFullerOfficials statisticsLarge-scale assessments in educationMatematicasPedagogíaEstadisticaEstimación en áreas pequeñasFay-HerriotBattese-Harter-FullerEstadísticas oficialesEvaluación a gran escala en educaciónTesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisCRAI-USTA BogotáBattese, G., Harter, R. & Fuller, W. (1988), `An error-components model for prediction of county crop areas using survey and satellite data', Journal of the American Statistical Association 83(401), 28.Bouzas, D. C. (2012), Estimación trimestral en áreas pequeñas de los ocupados de la encuesta de población activa según su actividad económica, Master's thesis, Universidad de Coruña.DANE (2015), `Carátula úinica'. *http://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/561Elbers, C., Lanjouw, L. & Lanjow, P. (2003), `Micro-level estimation of welfare', World Bank.Ferreira, J. (2011), Estimación en dominios, Master's thesis, Universidad de la República Uruguay.Garcia, S. (n.d.), `Estimación en áreas pequeñas'.Gutierrez, H. A. (2009), Estrategias de Muestreo, Diseño de Encuestas y Estimación de Parámetros, Ediciones de la U.Hidirglou, M. (2016), `Small-area estimation: Theory and practice', Statistical Innovation and Research Division, Statistics Canada.Horvitz, D. G. & Thompson, D. J. (1952), `A generalization of sampling without replacement from a finite universe', Journal of the American Statistical Association 47(260), 663-685.ICFES (2010), `Acceso a base de datos y diccionarios'. *ftp://ftp.icfes.gov.co/ICFES (2018), Guía de orientación saber 11 para instituciones educativas 2018-1, Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación.Martín, A. P. (2008), Estimación en áreas pequeñas bajo modelos lineales mixtos con dos factores aleatorios anidados, PhD thesis, Universidad Miguel Hernández de Elche.MEN (2014), `Sistema nacional de indicadores educativos para los niveles de preescolar, básica y media en colombia', Sistema Nacional de Indicadores.MEN (2015), `Guía fondos de servicios educativos', Documentos de trabajo.Molina, I. (2018), Desagregación de datos en encuestas de hogares, Vol. 97, CEPAL.Molina, I. & Marhuenda, Y. (2015), R package sae: Methodology.Morales, D. 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