Estimador por calibración Problemas en su implementación y propuestas de soluciones

Abstract

La estimación de los totales de variables obtenidas en encuestas siempre ha sido de gran interés. En ocasiones, el no contar con información completa al final de la encuesta o desear predecir un total antes de contar con las respuestas de la población entera, nos lleva a tomar una muestra con información completa y, para evitar la sobre representación, calcular un total ponderado de la variable de interés para obtener una buena estimación. Los ponderadores más utilizados, entre cuyas aplicaciones destaca la estimación de totales, son los inversos de las probabilidades de inclusión en la muestra, llamados también factores de expansión. Su uso se debe a que brindan una estimación insesgada, sin embargo, el error cuadrático medio (ECM) obtenido con tales estimaciones suele ser muy grande. Una manera de reducir el ECM es la incorporación de información auxiliar para ajustar simultáneamente los ponderadores. Tal información está confor- mada por los totales de variables auxiliares. A los ponderadores obtenidos los denominamos ponderadores calibrados, que son lo más cercanos posibles a los iniciales bajo ciertas restricciones impuestas por dichos totales. Éstas restricciones son que al calcular los totales de las variables auxiliares, usando los ponderadores calibrados, se obtengan los totales conocidos para dichas variables.