Estimaciones usadas en diseños muestrales complejos: aplicaciones en la encuesta de salud cubana del año 2001 Estimate methods used with complex sampling designs: their application in the Cuban 2001 health survey
OBJETIVOS: En el presente trabajo se discuten las particularidades de tres métodos de estimación de parámetros simples -medias, totales y porcentajes, y sus respectivos errores estándar-, así como de los modelos de regresión logística, en el análisis de los datos de muestras complejas. MÉTODOS: Se t...
| Main Authors: | , , , , , , , |
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| Format: | Article in Journal/Newspaper |
| Language: | English Spanish Portuguese |
| Published: |
Pan American Health Organization
2004
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| Online Access: | https://doaj.org/article/2db4f767fbc34d2598998617752df05d |
| Summary: | OBJETIVOS: En el presente trabajo se discuten las particularidades de tres métodos de estimación de parámetros simples -medias, totales y porcentajes, y sus respectivos errores estándar-, así como de los modelos de regresión logística, en el análisis de los datos de muestras complejas. MÉTODOS: Se tomaron los datos de la Segunda Encuesta Nacional de Factores de Riesgo y Afecciones Crónicas No Transmisibles, realizada en Cuba en el año 2001. Se usó un diseño muestral complejo estratificado y por conglomerados polietápicos. Los estratos estuvieron conformados por las 14 provincias de Cuba y el municipio especial Isla de la Juventud, mientras que los conglomerados fueron las áreas geográficas muestrales (AGEM), manzanas y secciones. Las muestras se ponderaron en proporción inversa a las probabilidades de selección y para la estimación se realizó una estratificación por sexo y grupo de edad (15-34, 35-54, 55-74 y 75 años o más). Las varianzas se estimaron mediante las aproximaciones de Taylor. Se compararon tres métodos estadísticos: el análisis convencional, que da por sentado que los datos provienen de un muestreo simple aleatorio; el análisis ponderado, que solo toma en consideración los pesos muestrales para obtener las estimaciones; y el análisis con ajustes, que toma en cuenta la desigualdad en las probabilidades de selección y el efecto de la conglomeración en los datos. RESULTADOS: Las estimaciones puntuales obtenidas mediante las tres estrategias de análisis fueron similares. Los errores estándar estimados para la prevalencia de sobrepeso obtenidos por el análisis convencional se subestimaron en 19,3% y para la prevalencia de hipertensión en más de 11,5% en relación con los otros métodos. El análisis ponderado generó valores de los errores estándar mucho menores que los calculados por otros métodos. Resultados similares se encontraron al estimar los valores de la razón de posibilidades. CONCLUSIONES: Los métodos de análisis que toman en cuenta la estructura de los datos y las características del diseño ... |
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