Estimación de la prevalencia de una pregunta sensible multicategórica en poblaciones finitas.

A veces, debido a la vergüenza, miedo de tener alguna consecuencia personal como recibir multas, castigo o simplemente porque las personas no quieren revelar su intimidad, los encuestados en un estudio pueden negarse a participar. Por otro lado, algunas personas que responden a la encuesta podrían dar respuestas falsas a algún tipo específico de preguntas, inclusive en estudios hechos por oficinas nacionales de estadística. Para los investigadores, en particular para los estadísticos, el primer problema se conoce como error de no respuesta y el segundo como sesgo en la respuesta. El acceso a información relacionada con una característica sensible en la población induce estos dos problemas particulares: no respuesta y sesgo en las respuestas proporcionadas. Las dos fuentes de error suelen ser un problema cuando la característica de interés a estimar corresponde a preguntas sensibles relacionadas con fenómenos como opinión sobre el aborto, violencia doméstica, eutanasia, fraude y plagio, ingresos, racismo, preferencias sexuales, evasión de impuestos, consumo de drogas, entre muchos otros. Técnicas de Respuesta Aleatorizada (TRAs) y Técnicas de Conteo de Items (TCIs) son útiles para obtener una respuesta confiable, pero también manteniendo la confidencialidad y el anonimato de los encuestados. En particular, las TRAs son diseñadas, principalmente, para estimar la prevalencia de una pregunta sensible en la población con dos respuestas posibles: sí o no. Este trabajo propone un método alternativo para estimar la prevalencia de una pregunta sensible con tres o mas categorías bajo cualquier diseño muestral complejo. Las propiedades de los estimadores propuestos son estudiadas tanto teóricamente como a través de simulaciones Monte Carlo. Una aplicación real a trabajadores administrativos de la Universidad Nacional de Colombia en Bogotá se muestra con el fin de estimar la prevalencia del acoso sexual entre ellos.

• Autores: Mocetón Ramírez, Camilo Andrés
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/62299
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/62299; http://bdigital.unal.edu.co/61328/
• Palabra clave: 31 Colecciones de estadística general / Statistics; 51 Matemáticas / Mathematics; Preguntas sensibles; Respuesta aleatorizada; Modelo aditivo; Anonimato; Diseños muestrales complejos; Sensitive questions; Randomized response; Additive model; Anonymity; Complex survey designs
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional