3a- Muestreo_por_conglomerados

1

Diseño Muestral • Poblaciones Objetivos: – – – –

Niñas/os de 6 a 23 meses Niñas/os de 2 a 5 años.

Mujeres de 10 a 49 años.

Embarazadas. que habitan en hogares particulares en localidades de 5000 o más habitantes, según Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas de 2001.

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Diseño Muestral • Area Cubierta a Nivel Nacional: – Localidades de 5000 y más habitantes representan el 84% de la población total.

• Provincia del Chubut: – Cantidad de localidades cubiertas: 7.

– Representan el 84% de la población de la provincia.

3

Diseño Muestral • Area Cubierta a Nivel Nacional: – Localidades de 5000 y más habitantes representan el 84% de la población total.

• Provincia del Neuquén: – Cantidad de localidades cubiertas: 10.

– Representan el 83% de la población de la provincia.

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Diseño Muestral Muestras probabilísticas representativas a Nivel • Argentina: – Embarazadas. (1200 casos).

• Regiones – Niñas/os de 6 a 23 meses. (1200 casos).

– Niñas/os de 2 a 5 años. (1200 casos).

– Mujeres de 10 a 49 años. (1200 casos).

• Provincia – Niñas/os de 6 meses a 5 años. (1200 casos).

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Diseño Muestral - Regiones – NOA (Noroeste Argentino)

– Cuyo – Patagonía

– NEA (Noreste Argentino)

– Pampeana – GBA (Gran

Buenos Aires)

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Diseño Muestral Muestras probabilísticas con selección de unidades de muestreo independiente para cada grupo etáreo.

Diseño multietápico (tres etapas) combinando muestreo de areas y listado.

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Diseño Muestral • Etapas del Diseño – Primera – UPE (muestreo de areas): selección de localidades.

– Segunda – USE (muestreo de areas): selección de radios dentro de las localidades seleccionadas en la etapa anterior.

– Tercera – UTE (muestreo de listado): selección de las personas dentro de los radios seleccionados en la etapa anterior .

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Diseño Muestral • Primera (muestreo de areas): selección de localidades.

– Cada provincia es tratada como un subdominio individual.

– Localidades con mas de 140000 habitantes son incluidas forzosamente.

– Del resto de localidades se hace una selección aleatoria proporcional al tamaño.

– La cantidad de localidades a incluir en cada provincia depende de la cantidad de localidades con 5000 o más habitantes.

– Localidades selecionadas o incluidas forzosamente: 89

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Diseño Muestral • Primera etapa para Chubut.

– Localidades con 5000 o más habitantes: 7 – Localidades de inclusión forzosa: 0 – Localidades a seleccionar aleatoriamente: 4.

– Localidades selecionadas: • • • •

Comodoro Rivadavia.

Esquel.

Rawson.

Trelew.

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Diseño Muestral • Primera etapa para Neuquén.

– Localidades con 5000 o más habitantes: 10 – Localidades de inclusión forzosa: 1 – Localidades a seleccionar aleatoriamente: 3.

– Localidades selecionadas: • • • •

Neuquén-Plottier.

Centenario.

Rincón de los Sauces.

Villa la Angostura.

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Localidades de 5000 o mรกs habitantes de Chubut

12

Localidades de 5000 o mĂĄs habitantes del NeuquĂŠn

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Diseño Muestral • Segunda etapa (muestreo de areas): selección de radios censales (Puntos Muestra) en las localidades seleccionadas en la etapa anterior.

– Se decidió tomar 40 PM en cada provincia.

– Los radios dentro de cada localidad se ordenaron por el porcentaje de hogares con NBI (Necesidades Básicas Insatisfechas), de mayor a menor.

– La cantidad de PM seleccionados en cada localidad es proporcional a la población que tiene.

– Se asignó un mínimo de 3 PM por localidad.

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Diseño Muestral • Segunda etapa para Chubut: – Distribución de Puntos Muestra por localidad: • Comodoro Rivadavia: 20 • Esquel: 4 • Rawson: 3 • Trelew: 13

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Diseño Muestral • Segunda etapa para Neuquén: – Distribución de Puntos Muestra por localidad: • Neuquén-Plottier: 23 • Centenario: 10 • Rincón de los Sauces: 4 • Villa la Angostura: 3

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Diseño Muestral • Segunda etapa Cartografía: – A efectos de poder ubicarnos geográficamente donde estan ubicados los Puntos Muestra, se utilizará cartografia digital del Censo Nacional de Población, Hogares y Vivienda 2001 que proveyó el INDEC

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NeuquĂŠn Puntos Muestra

3 1 19

2

20

23

14

21

22

7

15

12

16

17 9

18

8 10 11

6

18

13

5

P ERTICONE E UGE NIO

COPA HUE MAIPU

AR ENALES GRL RO J AS RI C AR DO DORRE GO MANUEL CNL

SAN CAR LOS

SAN CAR LOS

CAFAYATE LAMARQUE

S IERRA GRANDE C ERRO S COLOR ADOS

VICTORIA

METAN

ALLE JUAN C GRL G UIRALD ES RICARD O DE LAV

15 DE AGO STO

19

LONCOPUE

51870

G UERRERO BLAS P JE ROSA JOSE

FRAY MAMERTO ESQUIU

TIERRA DEL FUEG O

51787

METAN

51786

EDELMAN ANGEL

RIO NEG RO

CURRILIP I CACIQUE PJE

RICCHIERI PABLO TGRL

SANTA CRUZ

51785

LIBER TAD

CHUBUT

51784 ALSINA JUAN IGNACIO ING

CORRIENTES

51783

28 DE J UNIO

MONTEVIDEO

51782

DE LA TORRE LISANDRO DR

51 78 9

WINTER LOR ENZO GRL

51702 51781

LOPEZ BELINDO JOSE COMOD

Neuquén Punto Muestra 10

SIERRA GRA NDE

Diseño Muestral • Tercera (muestreo de listado): selección de las personas dentro de los Puntos Muestra seleccionados en la etapa anterior.

– Las poblaciones objetivo están agrupadas en hogares.

– Se creará el marco de las personas que componen las cuatro poblaciones bajo estudio.

– Para crear el marco es necesario listar-timbrear todas las viviendas y dentro de ellas los hogares particulares que existan, detallando la composición por grupos etáreos.

– Para ello se utilizará la Hoja de Ruta del Timbreador

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Diseño Muestral • Tercera (muestreo de listado): – Luego del timbreado un PM completamente la información relevada por hogar se subdivide en las cuatro subpoblaciones objetivo, creando los marcos de selección.

– Dado el diseño complejo que tiene este estudio, la asignación del número de entrevistas por PM varia por región.

– Asignado el número de entrevistas por PM se procede a la selección aleatoria, independiente dentro de cada subpoblación, de las Unidades de Tercera Etapa (UTE) que compondrán la muestra a entrevistar.

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Diseño Muestral • Tercera (muestreo de listado): – Una vez seleccionadas las personas a entrevistar dentro de cada PM de cada subpoblación, se procede a unir la selección y ordenar las personas selecionadas por domicilio.

– Esto facilitará la tarea del encuestador dado que la distancia entre encuestados será la mínima y de existir dos personas a entrevistar en el mismo domicilio estarán uno a continuación del otro, en la Hoja de Ruta del Encuestador

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Diseño Muestral • Tercera etapa para Neuquén: tamaño muestral a cumplimentar: 6 a 23 meses

2 a 5 años

Total

Regional

200

200

400

Provincial

100

700

800

Total

300

900

1200

Niñas/os:

Mujeres de 10 a 49: 200.

Embarazadas: 50 Total de encuestas a realizar: 1450 23

Estimadores • yhijk :

es el valor de la variable en estudio para una selección aleatoria del k-ésimo tipo de unidad, del j-ésimo radio, de la i-ésima localidad, ubicada en el dominio provincial h.

• Se definen los siguientes símbolos – h: Representa el h-ésimo dominio provincial. Donde, h varía de 1 a 25 – i: Representa la i-ésima localidad seleccionada con probabilidad proporcional al tamaño dentro de un dominio provincial. En la población, i varía de 1 a N h.En la muestra, i varía de 1 a nh – j: Representa el j-ésimo radio seleccionado con probabilidad proporcional al tamaño dentro de una localidad. En la población, j varía de 1 a D hi. En la muestra, j varía de 1 a dhi – k: Representa el k-ésimo tipo de unidad seleccionada con probabilidad igual dentro de un radio. En la población, k varía de 1 a M hij. En la muestra, k varía de 1 a mhij

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Estimadores • Estimador de un total por simple expansión – 1er paso: expansión del total de una variable al radio completo Yˆhij =

Ŷhij Es el total de la variable expandida para el j-ésimo radio de la i-ésima

mhij

M hij

∑y

mhij

localidad del dominio provincial h. hijk

k

– 2do paso: expansión del total de una variable para una localidad Ŷhi Total de una variable expandida a la i-ésima localidad seleccionada 1 Yˆhi = d hi

d hi

Yhij

j

hij

∑Q

aleatoriamente en el dominio provincial h.

Qhij Son las probabilidades de selección del j-ésimo radio de la i-ésima localidad del dominio provincial h, calculada en forma proporcional a la cantidad de habitantes.

– 3er paso: expansión del total de una variable para una provincia Ŷh Es el estimador del total de una variable correspondiente a la parte de las

1 Yˆh = nh

nh

Y ∑i Phi hi

localidades del dominio provincial h, que fueron seleccionadas aleatoriamente.

Phi

Son las probabilidades de selección de la i-ésima localidad del dominio provincial h. Estas fueron calculadas en forma proporcional a la cantidad de habitantes.

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Estimadores • Estimador de un promedio por simple expansión

ˆ 1 1  Yh = ( M h )  nh ˆ Yh

 Yhi ∑i P + ∑g Yhg  hi  nh

N h′

Simboliza al estimador del parámetro promedio por elemento del dominio h

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Estimadores • Estimador de la variancia del estimador de un total

σˆ Yˆh = 2

 Yhi ˆ  1  − Yh  ∑ nh ( nh − 1) i  Phi  nh

2

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