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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.
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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 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
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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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