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...

Full description

Autores:
Flórez Gutiérrez, Jose Andres
Tipo de recurso:
Masters Thesis
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Universidad Santo Tomás
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
Officials statistics
Large-scale assessments in education
Matematicas
Pedagogía
Estadistica
Estimación en áreas pequeñas
Fay-Herriot
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Estadísticas oficiales
Evaluación a gran escala en educación
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description 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. 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(2017), Estimación en áreas pequeñas basadas en el diseño muestral, in `Centro de Investigación Operativa', Universidad Miguel Hernández de Elche.Mukhopadhyay, P. K. & McDowell, A. (2011), `Small area estimation for survey data analysis using SAS software', SAS Institute Inc., Cary, NC.Prassad, N. G. N. & Rao, J. N. K. (1990), `The estimation of mean squared errors of small area estimators', Journal of the American Statistical Association (85), 163-171.Rao, J. (2003), Small Area Estimation, Wiley.Salvati, N. (2008), `Small area estimation: the eblup estimator based on spatially correlated random area efects', Statistical Methods and Applications 17(1), 113-141.Smith, M. (2006), `Univariate classi cation schemes', Geospatial Analysis - A Comprehensive Guide.W. González-Manteiga, M. J. Lombardía, I. M. D. M. . L. S. (2008), `Bootstrap mean squared error of a small-area eblup', Journal of Statistical Computation and Simulation 78, 443-462.Warnholz, S. & Schmid, T. 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