|
|
CARACTERISTICAS DEL DISEÑO MUESTRAL
1. POBLACION DE ESTUDIO Habitantes residentes en los hogares del área urbana de los distritos de Lima Metropolitana. Se excluye del estudio a los hogares colectivos, como son los hospitales, hoteles, cuarteles, conventos, etc. 2. COBERTURA GEOGRAFICA Lima Metropolitana ( 43 distritos de la provincia Lima y 6 distritos de la Provincia Constitucional del Callao). Estos distritos se agrupan en conos de la manera siguiente: Cono Norte: Ancón, Carabayllo, Comas, Independencia, Los Olivos, Puente Piedra, San Martín de Porres y Santa Rosa. Cono Centro: Lima, Barranco, Breña, Jesús María, La Victoria, Lince, Magdalena del Mar, Magdalena Vieja, Miraflores, Rimac, San Borja, San Isidro, San Miguel y Surquillo. Con Sur: Chorrillos, Lurín, Pachacamac, San Juan de Miraflores, Santiago de Surco, Villa El Salvador, Villa María del Triunfo, Santa María del Mar, San Bartolo, Punta Negra , Punta Hermosa y Pucusana. Cono Este: Ate, El Agustino, La Molina, Lurigancho, San Juan de Lurigancho, San Luis, Santa Anita, Chaclacayo y Cieneguilla. Callao: Callao, Bellavista, Carmen de La Legua, La Perla, La Punta y Ventanilla. 3. NIVELES DE INFERENCIA La muestra está diseñada para dar resultados confiables en los niveles de inferencia siguientes: - Lima Metropolitana - 5 estratos sociales : Alto, Medio Alto, Medio, Medio Bajo y Bajo. - 5 conos : Norte, Centro, Sur, Este y Callao 4. MARCO MUESTRAL El Marco Muestral está basado en los resultados de los Censos Nacionales de 1993 , con actualización a 1997. El Marco Muestral está conformado por una lista de conglomerados. Cada conglomerado tiene límites perfectamente definidos en el terreno y en la cartografia. 5. UNIDADES DE MUESTREO - Unidad Primaria de Muestreo (UPM).- Es el conglomerado, el cual tiene en promedio 100 viviendas particulares y está conformado por una o varias manzanas contiguas. - Unidad Secundaria de Muestreo (USM).- Es la vivienda particular. 6. TIPO DE MUESTREO El tipo de muestreo utilizado es un muestreo probabilístico, de áreas, bietápico con estratificación de las unidades de primera etapa y de selección sistemática proporcional al tamaño en la primera etapa y selección sistemática simple en la segunda etapa. 7. TAMAÑO DE LA MUESTRA Para determinar el tamaño de muestra se tuvo en cuenta lo siguiente: - El número de intervenciones por delito registrado por la Policía Nacional del Perú en Lima fue de 133,242 para 1993. Fuente: PERU: Estadísticas de la Criminalidad 1993- 1994 (INEI 1995). - Según estudios similares efectuados por otras entidades, solo se declara y se registra el 25 por ciento de los delitos ocurridos. - Teniendo en cuenta la consideración anterior, los delitos ocurridos realmente en 1993 fueron 532 968. - Por otro lado, según los Censos Nacionales de 1993, la población de 12 años y más en Lima Metropolitana fue de 4´809,624. Entonces, puede asumirse lo siguiente: P= Proporción de habitantes de 12 años y más en Lima Metropolitana que ha percibido algún tipo de delito en 1993. P= 532,968 / 4´809,624 P= 0,11 ( 11 por ciento ) y, Q= 1- P - También, la razón de habitantes de 15 años y más por vivienda en Lima Metropolitana , según los Censos Nacionales de 1993 es: R= 4´809,624 / 1´349,997 R= 3.6 - Con un margen de error esperado e= 0,06 (6%), y con un 95% de confianza de que los resultados estén dentro de los márgenes esperados: n = ( Q * Z² ) / ( P * e² ) * ( 1 / R ) n= 2,398 viviendas para la muestra. Finalmente, teniendo en cuenta una tasa esperada de no respuesta de aproximadamente 10 por ciento, el tamaño de muestra se ajustó a 2,600 viviendas particulares, distribuidas en 325 conglomerados. 8. DISTRIBUCION DE LA MUESTRA Para efectuar la distribución de la muestra por estratos y conos se tuvieron en cuenta los siguientes aspectos: a.) Disponer para cada Estrato y cada Cono de un tamaño mínimo de muestra que permita dar estimaciones de la misma. b.) Los resultados a nivel Total Lima Metropolitana, deben tener la mayor fiabilidad posible. Para compatibilizar las dos condiciones antes expuestas se ha adoptado una afijación de compromiso entre la uniforme y la proporcional. La afijación entre estratos es proporcional al tamaño de cada uno de ellos, sin embargo , se ha potenciado a los estratos Alto y Medio Alto donde se espera una mayor pérdida muestral debido a la No Respuesta. La afijación entre conos, también es proporcional al tamaño de cada uno de ellos, sin embargo, se ha potenciado el cono Callao que es el de menor tamaño en términos poblacionales. Los cuadros 1 y ,2 representan la distribución de la muestra por Conos y por Estratos, respectivamente.
|
|
HABITANTES 1998 |
MUESTRA 98 |
||
|
ABS. |
% |
VIV. |
CONG. |
|
|
TOTAL |
7´056,116 |
100,0 |
2,600 |
325 |
|
NORTE |
1´599,418 |
22,7 |
456 |
57 |
|
CENTRO |
1´764,235 |
25,0 |
872 |
109 |
|
SUR |
1´429,442 |
20,3 |
504 |
63 |
|
ESTE |
1´555,023 |
22,0 |
440 |
55 |
|
CALLAO |
707,998 |
10,0 |
328 |
41 |
| ESTRATOS |
HABITANTES 1998 |
MUESTRA 98 |
||||
|
ABS. |
% |
VIV. |
CONG. |
|||
|
TOTAL |
7´056,116 |
100,0 |
2,600 |
325 |
||
|
ALTO |
345,750 |
4,9 |
288 |
36 |
||
|
MEDIO ALTO |
691,499 |
9,8 |
432 |
54 |
||
|
MEDIO |
903,183 |
12,8 |
448 |
56 |
||
|
MEDIO BAJO |
1912,207 |
27,1 |
560 |
70 |
||
|
BAJO |
3203,477 |
45,4 |
872 |
109 |
||
ERRORES DE MUESTREO
I.- CONCEPTOS BASICOS
Los resultados de la encuesta están sujetos a errores de muestreo, los cuales son desviaciones que se presentan debido a que las mediciones se hacen en una parte representativa de la población.
La muestra estudiada en la Encuesta de Hogares Sobre Victimización (ENHVIC) no es sino una de la gran cantidad de muestras del mismo tamaño que sería posible seleccionar de la población de interés utilizando el diseño empleado. Cada una de ellas habría dado resultados en alguna medida diferentes de lo arrojado por la muestra usada. La variabilidad que se observaría entre todas las muestras posibles constituye el error de muestreo, el cual no se conoce pero puede ser estimado a partir de los datos suministrados por la muestra seleccionada.
El error de muestreo se mide por medio del error estándar. El error estándar de un promedio, porcentaje o cualquier otra estadística calculada con los datos de la muestra se define como la raíz cuadrada de la varianza de la estadística y es una medida de su variación en todas las muestras posibles. En consecuencia, el error estándar mide el grado de precisión con que el promedio, porcentaje o estadística basado en la muestra se aproxima al resultado que se habría obtenido si se hubiera entrevistado a toda la población bajo las mismas condiciones.
El error estándar puede ser utilizado para calcular intervalos dentro de los cuales hay una determinada confianza de que se encuentre el valor poblacional. Así, si se toma cierta estadística calculada de la muestra y se le suma y resta dos veces su error estándar, se obtiene un intervalo el cual se le asigna una confianza del 95 por ciento de que contiene, el valor poblacional.
El error de muestreo también puede ser expresado en términos porcentuales mediante el coeficiente de variación (CV), el cual se define como la razón entre el error estándar y la estadística calculada de la muestra. Los niveles de precisión que se obtienen a partir de una muestra pueden tener la confiabilidad siguiente:
C.V. CALCULADA PRECISION OBTENIDA
Hasta 5 % Muy Buena
5 % a 10 % Buena
10 % a 20 % Aceptable
Más de 20 % No confiable ( sólo referencial)
Además del error estándar, también se obtiene el efecto de diseño (ED), el cual se define como la razón entre el error estándar correspondiente al diseño empleado y el error estándar que se obtiene tratando la muestra como si hubiera sido simple al azar.
Un valor de ED igual a 1.0 indicaría que el diseño utilizado es tan eficiente como uno simple al azar del mismo tamaño, mientras que un valor superior a 1.0 indicaría que el uso de conglomerados produjo una varianza superior a la que se habría obtenido con una muestra simple al azar del mismo tamaño.
Los estimadores de confiabilidad calculados para esta encuesta son los siguientes:
a. Estimación Puntual (%): Valor estimado de la variable o indicador estadístico.
b. Error Estándar ( %): Es el error muestral expresado en unidades de la variable que se está analizando.
c. Coeficiente de Variación ( C.V. % ): Es el error muestral expresado en términos relativos.
d. Intervalo de Confianza: Intervalos que con un nivel de confianza prescrito (95 por ciento) , incluyen el valor esperado de la estimación muestral.
e. Efecto de Diseño (DE): Indica la eficiencia del diseño muestral empleado en la encuesta respecto a un diseño simple al azar.
II.- PRECISION DE LOS RESULTADOS
DE LA ENCUESTA
En el cuadro mostrado se presentan las estimaciones de variabilidad para diferentes indicadores estadísticos. Considérese la variable (indicador estadístico) Robo a la Vivienda, que tiene un valor estimado de 12.0 por ciento con un error estándar de 0.7 por ciento y un coeficiente de variación igual a 5.5 por ciento. Esto indica que la precisión obtenida para esta variable es buena. Si se desea un Intervalo de Confianza del 95 por ciento, entonces el valor mínimo que puede tomar este estimador será de 10.8 por ciento y como máximo de 13.4 por ciento. Esto quiere decir que hay una probabilidad de 95 por ciento que el verdadero indicador Robo a la Vivienda se encuentre entre 10.8 y 13.4 por ciento.