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ESTRUCTURA DEL CENSO Y LA ENDES
La cercan¡a entre las tasas provenientes de la ENDES II y las
estimaciones que se obtengan mediante la combinaci¢n lineal, dependen
de la semejanza de estructuras de datos en las distintas variables. Ya
se ha dicho que la ENDES II da resultados sesgados a la parte urbana,
producto posible de los ponderadores utilizados. Con la finalidad de
dar mayores indicios alrespecto analizaremos las proporciones de
servicios con que cuentan las viviendas, visitas desde el censo y la
Endes; igualmente mostraremos, como un ejemplo, la estructura del
n£mero de mujeres unidas seg£n el nivel de educaci¢n y el servicio de
electricidad en la vivienda.
En el siguiente cuadro se muestran los porcentajes de viviendas
con servicio el‚ctrico seg£n el Censo y la Endes, para las regiones
pol¡ticas del pa¡s. Como se aprecia, las proporciones seg£n la encuesta
est n por encima de las que da el censo, comparando el promedio
nacional de ambas fuentes de datos se estima que la encuesta ha sobre-
estimado la proporci¢n de viviendas con servicio el‚ctrico en un 18%.
En algunas regiones como Ucayali esta sobre-estimaci¢n alcanza casi el
50%, aunque tambi‚n hay regiones como Grau con m¡nimo porcentaje, en
general aquellas regiones de mayor poblaci¢n como Lima, Nor-Oriental,
Mari tegui e Inka la sobre-estimaci¢n est por encima del promedio
nacional.
En relaci¢n al servicio de agua conectada a red p£blica la sobre
estimaci¢n nacional es de mayor magnitud, aunque las disparidades
regionales son m s notorias que en el servicio de electricidad, es el
caso Puno y San Mart¡n con los mayores porcentaje de sobre-estimaci¢n,
en tanto que Arequipa muestra valores contrarios. Pudiera darse que en
algunas capitales de provincias y o distritos de regiones como Ucayali,
Inka e inclusive Arequipa, se note un impacto mayor de las acciones del
Gobierno entre 1991 y 1993 en relaci¢n a dotar de este servicio a
pueblos peque¤os, acci¢n relativamente de poco costo si consideramos
que esta categor¡a incluye agua en pil¢n p£blico o fuera de la
vivienda, de todas formas es evidente que la Endes ha sobre-estimado el
n£mero de viviendas con este servicio de agua.
Finalmente observamos una variable social como el Nivel de
Educaci¢n, donde se ha separado a las mujeres unidas con primaria
completa o menos. En este caso a excepci¢n de La Libertad, la endes ha
sub-estimado las proporciones de este grupo de mujeres.
Si consideramos que los servicios de electricidad y agua en la
vivienda, as¡ como los mejores niveles de educaci¢n son privilegio de
las zonas urbanas y de las ciudades intermedias y grandes podemos
concluir que la Endes II da resultados sesgados hacia lo urbano, en
consecuencia los indicadores de la demanda de anticonceptivos, y
posiblemente otros, est‚n influenciados por este sesgo; no est claro
si esto se debe a que las zonas rurales no han estado debidamente
representadas en la muestra, o es debido a los factores de ponderaci¢n
que dan sobre peso a los conglomerados de 2 000 y m s habitantes o
problemas del trabajo de campo desde que en la ‚poca de levantamiento
de la encuesta el terrorismo no estaba derrotado por lo que era
sumamente dif¡cil, sino imposible, entrar en grandes zonas declaradas
en emergencia. Lo cierto es que debido a uno o varios de estos factores
u otros las tasas de los componentes de la demanda de anticonceptivos
est n sobre-estimadas, por lo que se espera que las estimaciones
producto de las ponderaciones censales den cifras menores.
CUADRO N§ 29
PERU: PORCENTAJE DE MUJERES UNIDAS CON SERVICIO DE ELECTRICIDAD Y AGUA EN LA VIVIENDA
Y PRIMARIA COMPLETA O MENOS, SEGUN REGIONES POLITICAS
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³ ³ VIVIENDAS CON ³ VIVIENDAS CON ³ MUJERES CON ³
³ REGION ³ SERVICIO ELECTRICO ³ SERVICIO DE AGUA ³ PRIMARIA O MENOS ³
³ ÃÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÅÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÂÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ´
³ ³ CENSO ³ ENDES ³ CENSO ³ ENDES ³ CENSO ³ ENDES ³
ÀÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÁÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÙ
Total 69,2 58,8 57,0 46,0 46,4 51,3
Loreto 60,6 49,4 37,4 29,1 57,0 63,4
Andr‚s A. C ceres 59,2 47,4 39,0 32,7 55,0 63,4
Arequipa 81,9 74,4 49,7 61,3 38,0 39,3
Chav¡n 62,0 49,7 55,9 42,6 55,5 61,4
Grau 47,6 47,2 57,4 47,6 55,8 60,8
Inka 56,0 43,2 24,8 24,1 63,3 68,9
Jos‚ C. Mari tegui 52,9 40,0 49,0 32,3 61,6 65,0
Los Libertadores Wari 52,0 45,8 47,8 36,6 60,9 61,9
Nor-Oriental 47,1 36,9 43,6 31,5 61,4 69,5
La Libertad 63,2 59,0 67,5 52,0 56,7 52,6
San Mart¡n 49,2 39,3 39,4 26,6 64,6 67,6
Ucayali 74,6 49,9 19,2 18,9 48,1 56,5
Lima 96,8 83,5 81,9 65,1 21,3 28,8
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Para comentar la distribuci¢n de las mujeres unidas, seg£n las
distintas sub-clases, tomamos como ejemplo las regiones Lima, de alta
tasa de prevalencia, e Inka, considerada de baja tasa de prevalencia;
ambas en funci¢n de las sub-clases formadas con el nivel de educaci¢n y
el tipo de servicio de electricidad en la vivienda.
Como se observa en el gr fico siguiente, ambas regiones muestran
gran coherencia entre las estructuras de la encuesta y el censo, lo que
es de gran importancia, desde que la bondad de las estimaciones depende
de esta similitud que garantiza que los ponderadores no introduzcan
sesgos debido a la distribuci¢n de las mujeres en las distintas
sub-clases.
Otro aspecto positivo es la tendencia que muestran las estructuras
comparadas pues responden a las caracter¡sticas esperadas para las
regiones menos y m s favorecidas por la urbanizaci¢n que de alguna
manera es una expresi¢n del nivel e vida de sus pobladores; en el caso
de la regi¢n Inka, se observan altas proporciones de mujeres en
condiciones desventajosas de servicios de la vivienda y nivel de
educaci¢n, aspecto que no ocurre en Lima. Finalmente se observa que
tanto en la regi¢n Inka como en Lima, que llevan tendencias similares,
la l¡nea quebrada que representa a la Endes transcurre por debajo de la
del censo en las sub-clases m s deprimidas e invierte su trayectoria en
las de mejores condiciones, aspecto que ratifica, una vez m s, el sesgo
hacia lo urbano de la Endes.
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