Encuesta Nacional de Demografía y Salud 2005-2006

Por tratarse de una encuesta por muestreo, los resultados de la ENDESA 2005-2006 que se incluyen en el presente informe son estimaciones que están afectadas por dos tipos de errores: aquellos que se producen durante las labores de recolección y procesamiento de la información (que se denominan usualmente errores no muestrales) y los llamados errores de muestreo, que resultan del hecho de haberse entrevistado sólo una muestra y no la población total.

El primer tipo de error incluye la falta de cobertura de todas las mujeres seleccionadas, errores en la formulación de las preguntas y en el registro de las respuestas, confusión o incapacidad de las mujeres para dar la inf ormación y errores de codificación o de procesamiento. Al igual que para las encuestas anteriores de 1989, 1994 y 1998, para la ENDESA 2005-2006 se trató de reducir a un mínimo este tipo de errores a través de una serie de procedimientos que se emplean en toda encuesta bien diseñada y ejecutada, como son: el diseño cuidadoso y numerosas pruebas del cuestionario, intensa capacitación de las entrevista-doras, supervisión intensa y permanente del trabajo de campo, revisión de los cuestionarios en el campo por parte de las críticas, supervisión apropiada en la etapa de codificación, y procesamiento de los datos y limpieza cuidadosa del archivo con retroalimentación a las supervisoras, críticas y entrevistadoras a partir de los cuadros de control de calidad. Los elementos de juicio disponibles señalan que este tipo de errores se mantuvo dentro de márgenes razonables en la ENDESA 2005-2006. En lo que sigue no se hará más referencia a los errores ajenos al muestreo sino únicamente a los llamados errores de muestreo.

La muestra de hogares visitados para la ENDESA 2005-2006 no es sino una de la gran cantidad de muestras del mismo tamaño que sería posible seleccionar de la población de interés utilizando el diseño empleado. Cada una de ellas habría dado resultados en alguna medida diferentes de los arrojados por la muestra usada. La variabilidad que se observaría entre todas las muestras posibles constituye el error de muestreo, el cual no se conoce pero puede ser estimado a partir de los datos suministrados por la muestra realmente seleccionada. El error de muestreo se mide por medio del error estándar. El error estándar de un promedio, porcentaje, diferencia o cualquier otra estadística calculada con los datos de la muestra se define como la raíz cuadrada de la varianza de la estadística y es una medida de su variación en todas las muestras posibles. En consecuencia, el error estándar mide el grado de precisión con que el promedio, porcentaje, o estadística basado en la muestra, se aproxima al resultado que se habría obtenido si se hubiera entrevistado a todas las mujeres de la población bajo las mismas condiciones.

El error estándar puede ser usado para calcular intervalos dentro de los cuales hay una determinada confianza de que se encuentra el valor poblacional. Así, si se toma cierta estadística calculada de la muestra (un porcentaje, por ejemplo) y se le suma y resta dos veces su error estándar, se obtiene un intervalo al cual se le asigna una confianza de 95 por ciento de que contiene, en este caso, el porcentaje poblacional.

Si las personas entrevistadas en la ENDESA 2005-2006 hubieran sido seleccionadas en forma simple al azar, podrían utilizarse directamente las fórmulas muy conocidas que aparecen en los textos de estadística para el cálculo del error estándar y de los límites de confianza y para la realización de pruebas de hipótesis. Sin embargo, como se ha señalado, el diseño empleado es complejo, por lo cual se requiere utilizar fórmulas especiales que consideran los efectos de la estratificación y la conglomeración.

Además del error estándar, también se calcula el llamdo efecto del diseño, EDIS, el cual se define como la razón entre el error estándar correspondiente al diseño empleado (EE) y el error estándar que se obtiene tratando la muestra como si hubiera sido aleatoria simple (EEmas):

                  EDIS= EE / EEmas. 

Un valor de EDIS igual a 1.0 indicaría que el diseño utilizado es tan eficiente como uno simple al azar del mismo tamaño, mientras que un valor superior a 1.0 indicaría que el uso de conglomerados produjo una varianza superior a la que se habría obtenido con una muestra simple al azar del mismo tamaño.

En el Cuadro B.1 del Informe Final se listan las variables para las cuales se han calculado los errores de muestreo. Se indica allí el tipo de estimador utilizado y la población de referencia. Los errores de muestreo para las estimaciones de fecundidad y mortalidad por área de residencia y departamento se presentan en los Cuadros B.4 a B.5.6. Los errores de muestreo para el resto de variables listadas en el Cuadro B.1 se presentan en los Cuadros B.2.1 a B.3.16 para el total, urbano-rural y por departamento. En algunos cuadros, "na" indica que el correspondiente valor no es aplicable. Para cada variable se incluye el correspondiente valor estimado V (sea un promedio o un porcentaje), el error estándar y el número de casos (sin ponderar y ponderados) para los cuales se investigó la característica considerada. Además del error estándar, en el cuadro aparecen también el efecto del diseño (EDIS), el error relativo (EE/V) y el intervalo con 95 por ciento de confianza que contenga el verdadero valor.

El examen de los cuadros revela que, en general los errores estándar son pequeños y que por ello esa muestra puede calificarse como bastante precisa; esto es especialmente claro en la antepenúltima columna donde aparecen los errores relativos. Nótese que los efectos del diseño tienden a aumentar para las clasificaciones geográficas y a disminuir para clasificaciones que cruzan toda la muestra, como es la edad.

Para ilustrar el uso de las cifras en este Apéndice, considérese la estimación de la variable "actualmente usa anticonceptivos" entre las mujeres del departamento de Atlántida (Cuadro B.3.1), que arroja un valor de 0.695 (69.5 por ciento) con un error estándar de 0.023 (2.3 por ciento). Si se desea un intervalo de confianza del 95 por ciento, lo que se hace es sumarle y restarle al valor estimado dos veces el error estándar: 0.046 ? (2 x 0.023), lo que produce el intervalo de 0.649 a 0.741 de las dos últimas columnas. Esto significa que se tiene una confianza de 95 por ciento de que el porcentaje de mujeres 15­49 años de edad en Atlántida que usa métodos se encuentra entre esos valores que arroja la muestra (65 y 74 por ciento).

Los errores de muestreo para las estimaciones de las tasas de fecundidad (Cuadro B.4) y de mortalidad (Cuadros B.5.1 a B.5.6), los errores de muestreo fueron calculados de acuerdo al procedi­miento de estimación del método Jackknife de replicaciones balanceadas, el cual consiste en obtener un número de replicaciones igual al número de segmentos censales. Cada replicación hace uso de todos los segmentos censales encuestados menos uno, siendo este diferente del usado en las replicaciones anteriores.