Efectos de diseño para indicadores sociales en América Latina: función generalizada de varianza para estimadores directos provenientes de encuestas de hogares

El error de muestreo se refiere a la diferencia entre la estimación obtenida de una muestra y el parámetro que se obtendría si se midiera exhaustivamente a toda la población. La estimación del error de muestreo es importante para evaluar la precisión de los resultados y reducir la variabilidad en los resultados de la encuesta. Sin embargo, en algunos países de América Latina, las bases de datos de las encuestas se publican sin variables que proporcionen información sobre el diseño de muestreo, lo que dificulta la estimación adecuada del error. Este documento propone un método simple para estimar el error de muestreo en ausencia de información completa del diseño de muestreo. Se introduce el concepto de efecto de diseño, un factor multiplicativo que se aplica a la estimación simple de la varianza para obtener medidas de incertidumbre. Además, se presentan estimaciones del efecto de diseño para un conjunto de indicadores, que pueden ser de utilidad para calcular tamaños de muestra adecuados para estudios observacionales utilizados para la evaluación de políticas públicas. Este trabajo utiliza los datos del Banco de Datos de Encuestas de Hogares (BADEHOG) de la CEPAL y modelos que permiten encontrar una Función Generalizada de Varianza (FGV) para estimar los errores de muestreo en países que no cuentan con información completa del diseño de muestreo. El método basado en la FGV es consistente con el método tradicional de linealización de Taylor y permite estimar el error estándar como función de la estimación puntual y el tamaño de la muestra. Los efectos de diseño estimados para las variables de interés en 18 países de América Latina pueden ayudar a diseñar o rediseñar encuestas de hogares para medir constructos sociales específicos.