Hierarchical Design-Based Estimation in Stratified Multipurpose Surveys

• HUGO ANDRÉS GUTIÉRREZ ^[1] ; HANWEN ZHANG ^[1]
  1. [1] Universidad Santo Tomás

     Universidad Santo Tomás

     Santiago, Chile

     
• Localización: Revista Colombiana de Estadística, ISSN-e 2389-8976, ISSN 0120-1751, Vol. 34, Nº. 3, 2011, págs. 403-420
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Estimación jerárquica basada en el diseño muestral para encuestas estratificadas multi-propósito
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• Resumen
  • español

    Este artículo considera la estimación conjunta de totales poblacionales para distintas variables de interés en encuestas multi-propósito que utilizan diseños de muestreo estratificados. En particular, se proponen distintos métodos de estimación insesgada cuando el contexto del problema induce una población con una estructura jerárquica. Con base en simulaciones de Monte Carlo, se concluye que los métodos de estimación propuestos son mejores, en términos de eficiencia relativa, que otros métodos de estimación indirecta como el recientemente publicado método de ponderación generalizada.

  • English

    This paper considers the joint estimation of population totals for different variables of interest in multi-purpose surveys using stratified sampling designs. When the finite population has a hierarchical structure, different methods of unbiased estimation are proposed. Based on Monte Carlo simulations, it is concluded that the proposed approach is better, in terms of relative efficiency, than other suitable methods such as the generalized weight share method.

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