Modelacion parametrica de factores de expansion en encuestas complejas
El principio de representatividad afirma que el vector de probabilidades de inclusión debe tener un comportamiento estructural similar al del vector de observacionesde la característica de interés. En encuestas complejas, en donde se utilizanprocesos de conglomeración y estratificación, generalmente...
- Autores:
-
Villarraga Galeano, Adriana
Alzate, Cindy
Gutiérrez Rojas, Hugo Andrés
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Universidad Santo Tomás
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/6398
- Palabra clave:
- Estadistica, muestreo
encuestas complejas; estimador de calibración; estimador de Horvitz-Thompson; factor de expansión; modelos lineales; muestreo
- Rights
- License
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Villarraga Galeano, AdrianaAlzate, CindyGutiérrez Rojas, Hugo Andrés2013-02-01https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1410.15332/s2027-3355.2012.0002.05El principio de representatividad afirma que el vector de probabilidades de inclusión debe tener un comportamiento estructural similar al del vector de observacionesde la característica de interés. En encuestas complejas, en donde se utilizanprocesos de conglomeración y estratificación, generalmente no se cumple tal principio.Por lo anterior, y dado el carácter multiprop´osito de las encuestas que brindanestadísticas oficiales, se hace necesario profundizar acerca de la forma como se ponderanlas observaciones para cumplir con los requisitos de mínima variación en laestimación de totales poblaciones. En este artículo se explora una metodología quepermite modelar los factores de expansión, inducidos por el diseño de muestreo,para cumplir con el principio de representatividad y mejorar los coeficientes devariación para unos nuevos estimadores de totales de las variables que conformanuna encuesta compleja.The concept of representativeness claims that the vector of inclusion probabilities must be positively correlated with the vector of the variables of interest. In most complex surveys, where it is needed the use of clustering and stratification processes, generally it is not possible to respect that concept. Therefore, and given the multipurpose spirit in surveys that provide official statistics, it is necessary to discuss how observations must be weighted in order to achieve the minimum requirements for the estimator of the population total (in terms of its variance). This paper explores a methodology to model those sampling weights, that are induced by the sampling design. This way, we can improve the coefficients of variation by means of the creation of a new estimator of the population total in a complex survey frame.application/pdftext/plainspaUniversidad Santo Tomáshttps://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/14/14https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/14/3647Comunicaciones en Estadística; Vol. 5, Núm. 2 (2012); 187-207Comunicaciones en Estadística; Vol. 5, Núm. 2 (2012); 187-2072339-30762027-3355Modelacion parametrica de factores de expansion en encuestas complejasModelling Sampling Weights in Complex Surveysinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Estadistica, muestreoencuestas complejas; estimador de calibración; estimador de Horvitz-Thompson; factor de expansión; modelos lineales; muestreohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf211634/6398oai:repository.usta.edu.co:11634/63982023-07-14 16:36:36.072metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.co |
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El principio de representatividad afirma que el vector de probabilidades de inclusión debe tener un comportamiento estructural similar al del vector de observacionesde la característica de interés. En encuestas complejas, en donde se utilizanprocesos de conglomeración y estratificación, generalmente no se cumple tal principio.Por lo anterior, y dado el carácter multiprop´osito de las encuestas que brindanestadísticas oficiales, se hace necesario profundizar acerca de la forma como se ponderanlas observaciones para cumplir con los requisitos de mínima variación en laestimación de totales poblaciones. En este artículo se explora una metodología quepermite modelar los factores de expansión, inducidos por el diseño de muestreo,para cumplir con el principio de representatividad y mejorar los coeficientes devariación para unos nuevos estimadores de totales de las variables que conformanuna encuesta compleja. |
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