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Desagregación de datos en encuestas de hogares : metodologías de estimación en áreas pequeñas / Isabel Molina.

Por: Tipo de material: Archivo de ordenadorArchivo de ordenadorSeries | Serie Estudios Estadísticos. N° 97 Detalles de publicación: Santiago : CEPAL, 2018Descripción: 94 pISSN:
  • 1680-8789
Tema(s): Recursos en línea:
Contenidos:
1.- El problema de desagregación de datos (o estimación en áreas pequeñas) -- Descripción del problema -- Límites de la desagregación de datos estadísticos -- Metodologías para superar los límites de la desagregación -- 2.- Indicadores comunes de pobreza y desigualdad -- 3.- Métodos directos para la desagregación de datos de pobreza -- Estimadores directos básicos -- Estimadores GREG y de calibración -- 4.- Métodos indirectos básicos para la desagregación de datos de pobreza -- Estimador post-estratificado sintético -- Estimador sintético de regresión a nivel de área -- Estimador sintético de regresión a nivel de individuo -- Estimadores compuestos -- 5.- Métodos indirectos basados en modelos -- EBLUP basado en el modelo Fay-Herriot -- EBLUP basado en el modelo con errores anidados -- Método ELL -- Mejor predictor empírico bajo el modelo con errores anidados -- Método jerárquico Bayes bajo el modelo con errores anidados -- Métodos basados en modelos lineales generalizados mixtos -- 6.- Aplicación: estimación de ingresos medios y tasas de pobreza en Montevideo -- 7.- Conclusiones.
Resumen: Las encuestas de hogares son un instrumento ampliamente utilizado para obtener información sobre la situación socioeconómica y el bienestar de las personas. Sin embargo, la precisión de las estimaciones de las encuestas de hogares decrece sustancialmente cuando se trata de realizar inferencias para grupos poblacionales que representan desagregaciones para las cuales la encuesta no fue diseñada. En este contexto, es posible utilizar procesos de estimación que combinan la información de las encuestas de hogares con información auxiliar existente a nivel poblacional como censos o registros administrativos. Este documento presenta una guía metodológica de la conjunción de técnicas estadísticas de las encuestas y modelos probabilísticos con el fin de producir desagregaciones para grupos de interés, conocidas como técnicas de estimación de áreas pequeñas.
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Incluye bibliografía p. 87-88

1.- El problema de desagregación de datos (o estimación en áreas pequeñas) -- Descripción del problema -- Límites de la desagregación de datos estadísticos -- Metodologías para superar los límites de la desagregación -- 2.- Indicadores comunes de pobreza y desigualdad -- 3.- Métodos directos para la desagregación de datos de pobreza -- Estimadores directos básicos -- Estimadores GREG y de calibración -- 4.- Métodos indirectos básicos para la desagregación de datos de pobreza -- Estimador post-estratificado sintético -- Estimador sintético de regresión a nivel de área -- Estimador sintético de regresión a nivel de individuo -- Estimadores compuestos -- 5.- Métodos indirectos basados en modelos -- EBLUP basado en el modelo Fay-Herriot -- EBLUP basado en el modelo con errores anidados -- Método ELL -- Mejor predictor empírico bajo el modelo con errores anidados -- Método jerárquico Bayes bajo el modelo con errores anidados -- Métodos basados en modelos lineales generalizados mixtos -- 6.- Aplicación: estimación de ingresos medios y tasas de pobreza en Montevideo -- 7.- Conclusiones.

Las encuestas de hogares son un instrumento ampliamente utilizado para obtener información sobre la situación socioeconómica y el bienestar de las personas. Sin embargo, la precisión de las estimaciones de las encuestas de hogares decrece sustancialmente cuando se trata de realizar inferencias para grupos poblacionales que representan desagregaciones para las cuales la encuesta no fue diseñada. En este contexto, es posible utilizar procesos de estimación que combinan la información de las encuestas de hogares con información auxiliar existente a nivel poblacional como censos o registros administrativos.
Este documento presenta una guía metodológica de la conjunción de técnicas estadísticas de las encuestas y modelos probabilísticos con el fin de producir desagregaciones para grupos de interés, conocidas como técnicas de estimación de áreas pequeñas.

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