Indicadores de la calidad/Evaluación de la calidad
Estimación del error muestral
Se han calculado los errores muestrales para los principales indicadores. Los mismos están desagregados por zona, por estrato, por región de planificación y por provincia. Los cálculos han sido efectuados a partir de la opción de muestras complejas del paquete STATA v8.
El coeficiente de variación de la población de niños de 6 a 13 años matriculados en primaria, es de 0.003
El coeficiente de variación de la población que vive en hogares con saneamiento mejorado, es de 0.007
El coeficiente de variación de la población que vive en hogares que tienen teléfono fijo, es de 0.026
El coeficiente de variación de la población que vive en hogares que tienen computadora, es de 0.044
El coeficiente de variación de los hogares víctima de robo de vehículo, últimos cinco años 0.053
El coeficiente de variación de hogares víctima de robo en la vivienda, últimos cinco años 0.033
Los cuadros contienen la siguiente información:
• Estimación o valor estimado, que corresponde al valor del indicador obtenido de manera ponderada.
• Error típico.
• Límite inferior y límite superior del intervalo de confianza al 95% para el indicador.
• Coeficiente de variación de la estimación.
• Efecto del diseño.
• Casos sin ponderar, es decir la cantidad de observaciones reales obtenidas en campo para la variable que define el indicador.
El coeficiente de variación permite ver la confiabilidad de la inferencia, de acuerdo al siguiente criterio:
• Menos de 0.05, denota que la estimación tiene muy buena precisión para el nivel geográfico al que está referido.
• De 0.05 a menos de 0.10, denota que la estimación tiene buena precisión.
• De 0.10 a menos de 0.15, denota que la estimación tiene una precisión regular.
• De 0.15 a más, denota que la precisión es muy débil.
Observando los coeficientes de variación se puede ver que las estimaciones al nivel nacional tiene una muy buena precisión en casi todos los indicadores. La precisión disminuye conforme se va desagregando los resultados para niveles geográficos más numerosos. En la mayoría de casos se pueden generalizar las estimaciones hasta el nivel de regiones de planificación. En lo concerniente a las provincias sólo se pueden hacer generalizaciones para indicadores que tienen valores grandes y abundantes observaciones de base.
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