NutriRed Ciudad Bolívar

ALCALDÌA LOCAL DE CIUDAD
BOLIVAR
UNIDAD EJECUTIVA DE
SERVICIOS PÚBLICOS-UESP
UNIVERSIDAD DISTRITAL
FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS
FACULTAD DE INGENIERÌA
CONVENIO INTERADMINISTRATIVO No. 011-04 FONDO DE DESARROLLO LOCAL DE CIUDAD BOLÍVAR -UNIDAD EJECUTIVA DE
SERVICIOS PUBLICOS (UESP) – UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSE DE CALDAS
4. DISEÑO DE LA MUESTRA
4.1 POBLACION:
La población se encuentra constituida por todos los 145.254 hogares pertenecientes a la
localidad de Ciudad Bolívar.
4.2 MARCO MUESTRAL
Para la estimación de las cantidades de alimento demandadas por los hogares de la
localidad de Ciudad Bolívar, es necesario contar con un marco de muestreo que permita
identificar y ubicar cada uno de los hogares pertenecientes a la localidad. Dado que no se
cuenta con ninguna base de datos que permita identificar dichas unidades, se hace necesario
realizar un proceso muestral en dos o mas etapas, teniendo como primeras unidades de
muestreo las manzanas pertenecientes a la zona.
4.3 UNIDADES DE MUESTREO
Unidades primarias de muestreo: Las manzanas pertenecientes a la localidad de Ciudad
Bolívar.
Unidades finales de muestreo: Los hogares pertenecientes a las manzanas seleccionadas en
la primera etapa.
4.4 ESPECIFICACIONES
4.4.1 Estratificado:
Para la localidad de Ciudad Bolívar la estratificación clasifica las manzanas pertenecientes
a la localidad en seis grupos diferentes constituidos de la siguiente manera:
Tabla 1 COMPOSICIÓN DE ESTRATOS
ESTRATO
NUMERO DE
MANZANAS
I
105
II
211
III
611
IV
1038
V
678
VI
109
Fuente: Esta investigación
LIMITE DEL
ESTRATO
(personas por
manzana)
14
34
87
199
478
COEFICIENTE
DE
VARIACION
34,94%
26,60%
28,50%
26,07%
26,44%
26,97%
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1
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4.4.2 Bietápico:
Se presenta la necesidad de desarrollar el muestreo en dos etapas debido a que se cuenta
con el marco muestral de 1724 manzanas pertenecientes a la localidad. Para la primera
etapa se desarrolla el diseño aleatorio simple, dirigido a la estimación de totales, con el
coeficiente de variación correspondiente a cada uno de los estratos en que se clasificaron
las manzanas.
Para la segunda etapa se realiza una selección sistemática de hogares dentro de cada una de
las manzanas; con una amplitud del intervalo de selección que varía dependiendo del
estrato al que pertenezca.
El número de manzanas pertenecientes a la muestra, el número total de hogares encuestados
en cada uno de los estratos y el error relativo obtenido bajo la selección con una confianza
del 80% son:
Tabla 2 COMPOSICION DE LA MUESTRA SEGÚN ESTRATOS DE SELECCION
ESTRATO
NUMERO DE
MANZANAS EN
LA MUESTRA
I
31
II
16
III
32
IV
92
V
71
VI
10
Fuente: Esta investigación
ERROR
RELATIVO
16.87%
19.35%
18.46%
11.40%
11.34%
18.53%
NUMERO DE
HOGARES EN LA
MUESTRA
33
38
99
359
414
90
Conformando así una muestra de un total de 1033 hogares.
4.5. ESTIMACIÓN DE CANTIDADES DEMANDADAS POR LOS HOGARES
SEGUN TIPO DE PRODUCTO
La estimación de las cantidades totales demandadas mensualmente por los hogares de cada
uno de los productos incluidos en el cuestionario, se realiza a partir de la utilización de las
fórmulas correspondientes para el pi-estimador1 bajo el diseño muestral utilizado.
La estrategia muestral que permite realizar los cálculos deseados se determina al realizarse
una selección aleatoria simple de manzanas en cada uno de los estratos y dentro de cada
una de estas manzanas se realizó una selección aleatoria de hogares; acompañada el uso del
pi-estimador para totales y el estimador de su varianza.
1
Särndal, Carl; Swensson, Bengt y Wretman, Jan. Model Assisted Survey Sampling.1992. pág:42
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Para la estimación de los totales se utiliza2:
6
nIh
nIIih
N
N
tˆy = ∑ ∑ Ih ∑ IIih * y jih
h =1 i =1 n Ih j =1 n IIih
Donde:
N Ih
Es el número de manzanas que constituyen el estrato h en que se dividió el
conjunto total de las manzanas de cada localidad.
n Ih
Es el número de manzanas del estrato h que fueron incluidas en la muestra
N IIih
Es el número de hogares que constituyen la manzana i; donde i es una
Manzana que esta incluida en la muestra
nIIih
Es el número de hogares que fueron incluidos en la muestra y que
Pertenecen a la manzana i.
y jih
Es la cantidad demandada por el hogar j de la manzana i en el estrato h.
La estimación de la varianza del pi-estimador se obtiene a través de:
6  nIh
1  2 N Ih
2 1
ˆ
 S tIIh +
V (t yπ ) = ∑  ∑ N Ih 
−
n
N
nIh
h =1  i =1
Ih 
 Ik

ˆ

V
∑
IIih 
i =1

nIh
Donde:
n IIih
N
tˆIIih = ∑ IIih y jih ,
j =1 n IIih
N IIih
Es el número de hogares en la manzana i del estrato h
n IIih
Es el número de hogares en la muestra que pertenecen a la manzana i del
estrato h
S tIIh
2
2
Es la varianza muestral de los tˆIIh
Särndal, Carl; Swensson, Bengt y Wretman, Jan. Model Assisted Survey Sampling.1992. págs:102 y 142
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1 
2 1
 S yIIih 2 ; con
VˆIIih = N IIih 
−
 nIIih N IIih 
S yIIih
2
Es la varianza muestral de las cantidades demandadas de producto por los
hogares en la muestra, que pertenecen a la manzana i del estrato h.
El coeficiente de variación estimado se obtiene tomando la raíz cuadrada de la varianza
estimada y dividiéndola por la estimación del total.
Éste cálculo se realizó para cada uno de los productos incluidos en el cuestionario y
haciendo uso del siguiente programa ejecutado en SAS.
*************ESTIMACION PARA HOGARES*************;
****Obtención de las cantidades mensuales demandadas de cada***************
***********************producto según presentación************************;
***A partir de las tablas de productos encontradas en las bases de datos de Acces****;
proc sql;
create table demanda as
select producto,identificacion, sum(cuantocompra*unidadesquetrae*decuanto*FACTOR)
as cantidad,lugcom
from prod
group by producto,identificacion;
**Tablas con la información estadística referente al diseño muestral*;
proc sql;
create table dis1 as
select estrato as estr, manzana as MZ, max(NHog) as NHog_p
from dise
group by estrato,manzana;
create table dis2 as
select *, count (MZ) as nMZ_s
from dis1
group by estr;
create table dise1 as
select estrato,NMZ as NMZ_p, nMZ_s, manzana,NHog as NHog_p, count(id) as nhog_s,id
from dise,dis2
where estrato=estr and manzana=MZ
group by estrato,manzana;
CREATE TABLE DISE2 AS
SELECT ESTRATO, NMZ_P, MANZANA, MEAN (NHOG_S) AS NHOG_S
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FROM DISE1
GROUP BY ESTRATO, NMZ_P, MANZANA;
CREATE TABLE DISENO AS
SELECT ESTRATO, MEAN(NMZ_P) AS NMZ, COUNT(MANZANA) AS NMZ_S,
SUM(NHOG_S) AS NH_S
FROM DISE2
GROUP BY ESTRATO;
*****Creación de la tabla con toda la información ****************;
**********necesaria para realizar los cálculos*******************;
proc sql;
create table work as
select estrato,NMZ_p,nMZ_s, manzana, NHog_p, nhog_s,id,Producto,
identificacion,cantidad,lugcom
from dise1,demanda
where identificacion=id;
********Cálculos para la primera etapa de selección****************;
create table et1_1 as
select estrato,NMZ_p,nMZ_s, manzana, NHog_p, nhog_s,Producto, identificacion,cantidad
,count(id) as nhog_sr, sum(cantidad)/nhog_s as promedio
from work
group by producto,estrato, manzana;
create table et1_2 as
select estrato, NMZ_p, nMZ_s, manzana, producto, mean(NHog_p*promedio) as t_est,
mean((NHog_p**2)*((1/nhog_s)-(1/NHog_p)))as factvar,sum((cantidadpromedio)**2/nhog_s) as var1,mean((nhog_s-nhog_sr)*(promedio**2)/nhog_s)as var2
from et1_1
group by producto, estrato,manzana;
create table etapa1 as
select estrato,mean(NMZ_p) as NMZ_p, mean(nMZ_s) as nMZ_s, manzana, producto,
mean(t_est) as t_est, mean(factvar*(var1+var2)) as var_est
from et1_2
group by producto, estrato, manzana;
CREATE TABLE ESTRATO AS
SELECT PRODUCTO, ESTRATO,mean(t_est) as t_est,
SQRT(VAR(T_EST))/MEAN(T_EST) AS CV
FROM ETAPA1
GROUP BY PRODUCTO,ESTRATO;
********Cálculos para la segunda etapa de selección****************;
create table et2_1 as
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select estrato,NMZ_p,nMZ_s,manzana,producto,t_est,var_est,count(manzana)as
nMZ_sr,sum(t_est)/nMZ_s as promestr
from etapa1
group by producto, estrato;
create table et2_2 as
select estrato, producto,mean(NMZ_p*promestr) as t_est, mean((NMZ_p**2)*((1/nMZ_s)(1/NMZ_p))) as facvaret1, sum((t_est-promestr)**2/nMZ_s) as var1_et1, mean((nMZ_snMZ_sr)*(promestr**2))as var2_et1, sum((nMZ_p/nMZ_s)*var_est) as var_et2
from et2_1
group by producto, estrato;
create table etapa2 as
select estrato, producto, t_est, facvaret1*(var1_et1+var2_et1)+var_et2 as var_est
from et2_2;
*******Creación de la tabla con las estimaciones de cantidades*******;
*********totales y coeficientes de variación estimados **************;
********************para todos los productos*************************;
create table estima as
select producto, sum(t_est) as t_est, sqrt(sum(var_est)) as desv_est,
sqrt(sum(var_est))/sum(t_est) as coefvar
from etapa2
group by producto;
**********Tabla con estimaciones disponibles *********************;
create table estimadisp as
select *
from estima
where coefvar<0.20;
*********Tabla con estimaciones no disponibles********************;
create table estimand as
select *
from estima
where coefvar>=0.20;
_________________________________________________
Estimación de las cantidades totales demandadas mensualmente por los hogares de la
localidad de Ciudad Bolívar sin incluir las UPZ`s Lucero y Tesoro.
(Léase t_est como total estimado, desv_est como desviación estimada y coefvar como
coeficiente de variación estimado) si el coeficiente de variación estimado es menor o igual
a 20% es valedera la estimación
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Como se puede observar en la tabla 3 algunos productos no cumplen con esta condición
esto quiere decir que numero de personas que reporta la compra de estos productos no fue
suficiente para que sus compras fuesen representativas, además son productos como el
cerdo, queso, yogurt, mandarina, papaya, pescado, acelga y espinaca que podrían mejorar el
nivel nutricional de las persona siempre y cuando se incremente su consumo con esto se
abre una necesidad que el distrito o las entidades encargadas de mejorar el nivel nutricional
de las persona encaminen esfuerzos para conseguir incremento en la compra y el consumo
de estos productos.
TABLA 3 ESTIMACIONES POR PRODUCTO EN KILOGRAMOS MES
Producto
Aceite*
Arroz seco
Arveja con cáscara
Arveja seca
Azúcar
Banano
Cebolla Cabezona
Café
Carne sin hueso
Carne con hueso
Chocolate
Fríjol seco
Garbanzos
Guayaba
Habichuela
Huevo**
Cebolla Larga
Leche pasteurizada*
Lentejas
Limón
Margarina
Naranja
Pan corriente**
Panela
Papa
Pasta
Plátano
Pollo Despresado
Sal
Tomate
Yuca
Zanahoria
t_est
desv_est
389336,6111
11637,22
1714679,512
57865,17
181341,0133
36033,55
115021,4464
18667,42
464167,9609
23547
728532,4319
62253,96
393229,3222
27135
83914,95061
7363,111
562683,2268
25442,45
241341,7
48282,47
141108,6237
10894,76
207418,7337
11360,9
95993,97211
10448,23
273406,4717
36023,67
280649,297
13891,96
7349151,358
290170,6
328109,5596
18311
2082902,45
98777,88
190033,4155
7599,974
173338,3397
26762,71
42478,85631
5539,211
716862,1513
120153,7
24083014
751655,1
631163,6075
72939,46
2821853,449
89816
232085,7412
11845,19
822609,6403
38292,87
539521,7854
44637,24
219906,9501
11364,45
534506,8535
20808,46
285457,7858
28985,45
405961,949
30017,4
coefvar
2,99%
3,37%
19,87%
16,23%
5,07%
8,55%
6,90%
8,77%
4,52%
20,00%
7,72%
5,48%
10,88%
13,18%
4,95%
3,95%
5,58%
4,74%
4,00%
15,44%
13,04%
16,76%
3,12%
11,56%
3,18%
5,10%
4,66%
8,27%
5,17%
3,89%
10,15%
7,39%
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ESTIMACIONES NO DISPONIBLES
Producto
t_est
desv_est
Acelga
69367,77
21259,81
Arveja sin cáscara
116137,7
29572,49
Cerdo con hueso
7050,247
4328,491
Cerdo sin hueso
34262,05
12456,09
Espinaca
126314,6
26917,17
Leche en polvo
50028,26
17518,02
Leche larga vida*
402093,3
153001,9
Mandarina
231850,2
52675,33
Manteca Vegetal
23770,7
10279,88
Menudencias de pollo
274129,7
66500,1
Papaya
279442,7
65406,3
Pescado
143886,7
33103,29
Pollo Entero
105551,9
45545,74
Queso campesino
89337,32
26323,61
Queso crema
48157,43
17610,34
Vísceras
67196,77
25888,22
Yogurt y/o kumis**
191448,7
51183,55
coefvar
30,65%
25,46%
61,39%
36,36%
21,31%
35,02%
38,05%
22,72%
43,25%
24,26%
23,41%
23,01%
43,15%
29,47%
36,57%
38,53%
26,73%
Fuente esta investigación *aceite, leches, yogurt en litros/mes
** pan y huevo en unidades/mes.
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