ESTIMACIÓN JERÁRQUICA BASADA EN EL DISEÑO MUESTRAL PARA ENCUESTAS ESTRATIFICADAS MULTI-PROPÓSITO

HIERARCHICAL DESIGN-BASED ESTIMATION IN STRATIFIED MULTIPURPOSE SURVEYS

Este artículo considera la estimación conjunta de totales poblacionales para distintas variables de interés en encuestas multi-propósito que utilizan diseños de muestreo estratificados. En particular, se proponen distintos métodos de estimación insesgada cuando el contexto del problema induce una población con una estructura jerárquica. Con base en simulaciones de Monte Carlo, se concluye que los métodos de estimación propuestos son mejores, en términos de eficiencia relativa, que otros métodos de estimación indirecta como el recientemente publicado método de ponderación generalizada.

This paper considers the joint estimation of population totals for different variables of interest in multi-purpose surveys using stratified sampling designs. When the finite population has a hierarchical structure, different methods of unbiased estimation are proposed. Based on Monte Carlo simulations, it is concluded that the proposed approach is better, in terms of relative efficiency, than other suitable methods such as the generalized weight share method.

Hierarchical Design-Based Estimation in Stratified Multipurpose Surveys Estimación jerárquica basada en el diseño muestral para encuestas estratificadas multi-propósito HUGO ANDRÉS GUTIÉRREZ¹, HANWEN ZHANG²

¹Universidad Santo Tomás, Facultad de Estadística, Centro de Investigaciones y Estudios Estadísticos (CIEES), Bogotá, Colombia. Lecturer. Email: hugogutierrez@usantotomas.edu.co
²Universidad Santo Tomás, Facultad de Estadística, Centro de Investigaciones y Estudios Estadísticos (CIEES), Bogotá, Colombia. Lecturer. Email: hanwenzhang@usantotomas.edu.co

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Abstract

This paper considers the joint estimation of population totals for different variables of interest in multi-purpose surveys using stratified sampling designs. When the finite population has a hierarchical structure, different methods of unbiased estimation are proposed. Based on Monte Carlo simulations, it is concluded that the proposed approach is better, in terms of relative efficiency, than other suitable methods such as the generalized weight share method.

Key words: Design based inference, Finite population, Hierarchical population, Stratified sampling.

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Resumen

Este artículo considera la estimación conjunta de totales poblacionales para distintas variables de interés en encuestas multi-propósito que utilizan diseños de muestreo estratificados. En particular, se proponen distintos métodos de estimación insesgada cuando el contexto del problema induce una población con una estructura jerárquica. Con base en simulaciones de Monte Carlo, se concluye que los métodos de estimación propuestos son mejores, en términos de eficiencia relativa, que otros métodos de estimación indirecta como el recientemente publicado método de ponderación generalizada.

Palabras clave: inferencia basada en el diseño, población finita, población jerárquica, muestreo estratificado.

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Texto completo disponible en PDF

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[Recibido en noviembre de 2009. Aceptado en mayo de 2011]

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Este artículo se puede citar en LaTeX utilizando la siguiente referencia bibliográfica de BibTeX:

@ARTICLE{RCEv34n3a01,
    AUTHOR  = {Gutiérrez, Hugo Andrés and Zhang, Hanwen},
    TITLE   = {{Hierarchical Design-Based Estimation in Stratified Multipurpose Surveys}},
    JOURNAL = {Revista Colombiana de Estadística},
    YEAR    = {2011},
    volume  = {34},
    number  = {3},
    pages   = {403-420}
}

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