CRITERIOS DE CONFIABILIDAD PARA ESTIMACIONES DE PARÁMETROS POBLACIONALES CLAUDIA JACKELINE RÍOS JAIME Tutor Externo: Dr. José Elías Rodríguez Muñoz Tutor Interno: MC. José de Jesús Ruiz Gallegos. INTRODUCCIÓN En ciertos estudios socio−económicos, es importante contar con información relacionada a subpoblaciones pequeñas o de difícil detección y generalmente sin referente geográfico. Por ejemplo, la subpoblación constituida por “mujeres mayores de 35 años con estudios de nivel de licenciatura que trabajan en el sector privado y tienen al menos un hijo,” puede ser importante para calcular el nivel de oportunidad que tiene este grupo para acceder o mantener un trabajo en este sector. Otro ejemplo que se cita es la subpoblación de “mujeres divorciadas, desempleadas, mayores de 65 años que tienen un hijo en Estados Unidos que les envía dinero” para valorar el nivel de ingreso de las personas de la tercera edad. En el estudio de la mayoría de las subpoblaciones como las mencionadas anteriormente, no existe marco de muestreo que contenga una lista de los individuos en tales subpoblaciones, sino únicamente un marco donde se tiene la certeza que dichos individuos estarán contenidos. Otro ejemplo en el contexto político, se puede tener un marco de muestreo a nivel de vivienda pero no una lista de sus habitantes. También se puede tener el padrón de electores pero no la lista de votantes que vota preferentemente por los partidos minoritarios. Por otro lado, en estudios multiobjetivo, uno de estos objetivos puede ser la estimación de un total, promedio o proporción para una subpoblación pequeña o de difícil detección. Por ejemplo, para estimar la proporción de individuos de 15 a 19 años, que pertenecen al grupo indígena de los zapotecos que no habla español y que dejó de ir a la escuela porque estaba muy lejos. En este tipo de estudios la muestra puede ser de tamaño considerable y sin embargo el número de individuos de la subpoblación de interés en la muestra resultar pequeña. Ya sea que el objetivo de estudio, a través del muestreo, consista en estudiar una determinada subpoblación pequeña, ó bien, el número de individuos de esta subpoblación sea pequeño en la muestra, es importante en este tipo de escenarios determinar cuando la información en la muestra es adecuada para producir estimaciones confiables de los parámetros subpoblacionales de interés. En situaciones como las descritas anteriormente, resulta relevante contar con criterios que nos permitan evaluar la confiabilidad de las estimaciones. En la literatura se reporta como criterio de confiabilidad al coeficiente de variación ó error estándar relativo, el cuál es utilizado para evaluar la confiabilidad de las estimaciones, Sin embargo en la misma literatura no se ha encontrado algún reporte sobre el comportamiento estadístico del criterio mencionado anteriormente, De aquí la necesidad de estudiar primero dicho comportamiento estadístico, y después motivado por lo aprendido en el anterior estudio, se pretende proponer otros posibles criterios de confiabilidad. OBJETIVO Investigar y proponer criterios para evaluar la confiabilidad en las estimaciones de parámetros de subpoblaciones pequeñas o de difícil detección. MATERIALES Y MÉTODOS Se utiliza el software R como herramienta de programación y Visual FoxPro 6.0 para el manejo de las bases de datos. Se manejan Métodos de Simulación, métodos de selección de muestras (diseño de muestreo), métodos de estimación de parámetros poblacionales, métodos de inferencia basada en diseños de muestreo. RESULTADO Y CONCLUSIONES El trabajo se encuentra actualmente en proceso, en revisión bibliográfica, realizando una evaluación de los métodos ya propuestos para evaluar si una estimación es confiable o no y proponer alguno criterio de confiabilidad para estimaciones de parámetros poblacionales. BIBLIOGRAFIA Rao, J. N. K(2003), “Small Area Estimation”, New Jersey: John Wiley & Sons Lyberg, L. et al. (1997), Survey Measurement and Process Quality, New York: John Wiley & Sons. Korn, Edward L., and Graubard, Barry I. (1998), “Variance Estimation for Superpopulation Parameters,” Statistica Sinica, Vol. 8, No. 4, 1131-1151. Biemer, Groves, Lyberg, Mathiowetz and Sudman (1991), Measurement Errors in Surveys, John Wiley & Sons. Knaub, J.R., Jr. (2004), “Modeling Superpopulation Variance: Its Relationship to Total Survey Error,” InterStat, August 2004.