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Regresión lineal bajo diseños muestrales complejos: un enfoque aplicado
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Analiti a, Revista de análisis estadístico, Vol. 14 (2), 2017
considerar (o no) el dise˜no muestral de la encuesta.
4.1 Estimadores Puntuales
En la tabla 3 se tiene la estad´ıstica descriptiva de la muestra. Ahora se considera el ejercicio
de estimaci´on puntual de cada uno de los promedios de esas variables como si fuesen el
objetivo
per se
. La tabla 4 muestra los coeficientes de variaci´on asociados a las estimaciones,
en negrita se resalta los valores m´aximos por fila y en cursiva los m´aximos por columna
del coeficiente de variaci´on asociado a la estimaci´on de cada par´ametro. Note que
Muestra
,
Factor
y
Dise˜no
se relacionan directamente con los casos 1, 2 y 3 de la secci´on 2.3, se realiza
la estimaci´on puntual de los indicadores teniendo presente los supuestos de cada caso.
Tabla 4:
Coeficiente de variaci´on de la estimaci´on del promedio.
Variables
Tipo
n
1
= 2812
n
2
= 304
n
3
= 286
n
4
= 256
Ingreso mensual Muestra 1.614
2.522
2.352
3.155
Factor
1.631
2.536
2.397
3.152
Dise˜no
2.134 2.698 2.781
3.255
Horas de trabajo
semanales
Muestra 0.521
1.149
0.682
1.447
Factor
0.523
1.196
0.711
1.448
Dise˜no
0.608
1.533
0.779 1.511
Salario horario Muestra 1.656
2.657
2.408
3.401
Factor
1.674
2.652
2.464
3.387
Dise˜no
2.223 2.662 2.834
3.476
Mujer
Muestra 2.269
5.379
3.917
4.651
Factor
2.271
5.310
3.937
4.609
Dise˜no
2.366
5.017
3.752
4.555
Edad
Muestra 0.585
1.521
1.570
1.713
Factor
0.586
1.547
1.545
1.725
Dise˜no
0.624 1.654 1.626
1.849
A˜nos de educa-
ci´on
Muestra 0.588
1.179
1.158
2.079
Factor
0.584
1.173
1.132
2.032
Dise˜no
0.794
1.296
1.201
2.229
Postgrado
Muestra 10.373 31.150
32.862
27.075
Factor
10.174 30.160
30.854
26.992
Dise˜no
11.923
38.681
32.054
30.077
Blanco
Muestra 5.947 16.749 23.563
24.254