METODOLOGÍA PARA LA ESTIMACIÓN DE DICO–RAZONES CON EL USO DE INFORMACIÓN AUXILIAR EN TABLAS DE CONTINGENCIA 3 × 3

DICO–RATIO ESTIMATION WITH AUXILIARY INFORMATION IN 3×3 CONTINGENCY TABLES

Se comparan los diseños M.A.S, P.P.T., ESTMAS y estratificado por el método de Hidiroglou para estimar una razón de totales de variables dicotómicas. En el diseño P.P.T. se muestran las probabilidades de selección que hacen mínima la varianza aproximada. Bajo el diseño ESTMAS, en el caso de asignación proporcional, se compara la eficiencia de utilizar la misma información auxiliar que en el diseño P.P.T. Mediante simulación, se comparan todos los diseños y se obtiene que para un grado de correspondencia medio o alto entre la variable auxiliar y la variable de interés, los estimadores para los diseños ESTMAS y P.P.T. son los más eficientes.

The S.I, P.P.S, STSI and stratified by the Hidiroglou’s method to estímate a totals ratio of dichotomic variables are compared. In the P.P.S. design the selection probabilities that make minimum the approximate variance are showed. In the STSI design, in the case of proportional assignment of sample, the efficiency to use the same auxiliary information that in the P.P.S. design one is compared. By simulation, all the designs are compared and is obtained that for a medium or high grade of correspondence between the auxiliary variable and the variable of interest, the estimators for the STSI and P.P.S. designs are more efficient.

Metodología para la estimación de dico-razones con el uso de información auxiliar en tablas de contingencia 3 × 3 Dico-ratio Estimation with Auxiliary Information in 3×3 Contingency Tables JAIRO A. FÚQUENE P.¹

¹Estadístico de la Universidad Nacional de Colombia. Grupo de Investigación en Muestreo. Departamento de Estadística, Sede Bogotá. E-mail:jafuquenep@unal.edu.co

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Resumen

Se comparan los diseños M.A.S, P.P.T., ESTMAS y estratificado por el método de Hidiroglou para estimar una razón de totales de variables dicot ómicas. En el diseño P.P.T. se muestran las probabilidades de selección que hacen mínima la varianza aproximada. Bajo el diseño ESTMAS, en el caso de asignación proporcional, se compara la eficiencia de utilizar la misma información auxiliar que en el diseño P.P.T. Mediante simulación, se comparan todos los diseños y se obtiene que para un grado de correspondencia medio o alto entre la variable auxiliar y la variable de interés, los estimadores para los diseños ESTMAS y P.P.T. son los más eficientes.

Palabras Clave: Información auxiliar categórica, estimación de una razón de totales de variables dicotómicas, dico-razón, diseño P.P.T, diseño ESTMAS.

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Abstract

The S.I, P.P.S, STSI and stratified by the Hidiroglou"s method to estimate a totals ratio of dichotomic variables are compared. In the P.P.S. design the selection probabilities that make minimum the approximate variance are showed. In the STSI design, in the case of proportional assignment of sample, the efficiency to use the same auxiliary information that in the P.P.S. design one is compared. By simulation, all the designs are compared and is obtained that for a medium or high grade of correspondence between the auxiliary variable and the variable of interest, the estimators for the STSI and P.P.S. designs are more efficient.

Keywords: Auxiliary categorical information, estimation of a totals ratio of dichotomic variables, dicho-ratio, P.P.S. design, STSI design.

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Texto completo disponible en PDF

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Referencias

1. Cochran, W. G. (1963), Sampling Techniques, second edn, Wiley, New York.

2. Conover,W. J. (1980), Practical Nonparametric Statistics, second edn, JohnWiley and Sons.

3. Fúquene, J. & Bautista, L. (2005), "El diseño p.p.t. con variables categóricas para la estimación de dico-razones", Revista Colombiana de Estadística 28, 99-114.

4. Fúquene, J. (2004), Criterios de selección y utilización de información auxiliar para optimizar la estimación de una razón de variables dicotómicas, Trabajo de grado, Universidad Nacional de Colombia.

5. Fúquene, J. (2005), Estratificación sesgo y eficiencia en la estimación de una proporci ón aplicando un diseño estratificado de muestreo, in "Tercer Coloquio Regional de Estadística", Universidad Nacional de Colombia, Medellín.

6. Hidiroglou, M. (1986), "The construction of a self-representing stratum of large units in survey design", The American Statistician 40, 27-31.

7. Martín, J., Ríos, D. & Ríos, S. (2000), Simulación, Métodos y Aplicaciones, Ra-Ma, Madrid.

8. Särndal, C.-E., Swensson, B. & Wretman, J. (1992), Model Assisted Survey Sampling, Springer Verlag, New York.