Estimación de totales y proporciones para datos en salud, bajo el enfoque de estimadores de calibración.

Ponente(s): Rubisela Santiago Neri, Dr. Agustín Santiago Moreno.

En la práctica, normalmente se desea conocer características de interés en una cierta población, por lo que, al realizar encuestas por muestreo para obtener dicha información, generalmente el diseño se realiza para un nivel específico de agregación, por ejemplo, para nivel nacional, estatal, regional o municipal. De acuerdo con lo establecido en la teoría de estimación en áreas pequeñas, el tamaño de muestra nos proporciona buenas estimaciones para el nivel de agregación para el que fue diseñado, pero si a partir de la información obtenida pretendemos hacer estimaciones de dominios o áreas pequeñas, las estimaciones suelen no ser tan buenas debido a la poca información con la que se cuenta. Usualmente, cuando queremos tener buenas estimaciones, se aumenta el tamaño de muestra, debido a que entre más datos tengamos mejores estimaciones se tendrán, pero eso implicaría modificar el proceso de obtención de datos y mayores costos. En los últimos años ha surgido una teoría que hace posible la obtención de buenas estimaciones basada en áreas pequeñas (Rao, 2003), que después de identificar una variable altamente asociada a la variable de interés, mejora las estimaciones, sin necesidad de aumentar el tamaño de muestra. En el ámbito de la salud, surge la importancia de contar con buenos estimadores en áreas pequeñas y a partir de ello obtener buenas estimaciones. Así, en esta investigación desarrollaremos la teoría de los estimadores de calibración para áreas pequeñas por (Santiago, 2011), aplicándolos a datos en salud para totales y proporciones, por lo que uno de los objetivos principales de este trabajo será mejorar las estimaciones de características numéricas de interés en el sector de salud, utilizando datos de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (ENSANUT). Palabras clave: Áreas pequeñas, encuestas por muestreo, estimador de calibración, datos en salud, proporción, total poblacional. Referencias bibliográficas: RAO, J. N. K. (2003), Small Area Estimation. Editorial: WILEY-INTERSCIENCE. Santiago, A. (2011), Aportaciones a la estimación en áreas pequeñas.