14.4 Selección de dominios

En la sección anterior, se llevó a cabo una estimación directa para cada categoría individualmente en cada municipio (dominio) presente en la muestra. Ahora, para evaluar la calidad de los resultados obtenidos, realizaremos un análisis descriptivo. Se emplean varias medidas de calidad, entre ellas, se cuenta el número de dominios que tienen dos o más unidades primarias de muestreo (UPM), así como el efecto de diseño mayor a 1 y las varianzas mayores a 0. Estas medidas nos permitirán determinar la fiabilidad de nuestros resultados y tomar decisiones informadas en función de ellos.

Después de realizar las validaciones anteriores se establece como regla incluir en el estudio los dominios que posean

• Dos o más upm por dominio.

• Contar con un resultado en el Deff

n_upm <- encuesta %>% distinct(dam2, upm) %>%
  group_by(dam2) %>% tally(name = "n_upm", sort = TRUE)
indicador_dam <- inner_join(n_upm, indicador_dam)

indicador_dam1 <- indicador_dam %>% 
  filter(n_upm >= 2, !is.na(Desocupado_deff)) %>% 
  mutate(id_orden = 1:n())

saveRDS(object = indicador_dam1, "Recursos/Día5/Sesion1/Data/base_modelo.Rds")

dam2	n_upm	n_ocupado	n_desocupado	n_inactivo	Ocupado	Ocupado_se	Ocupado_var	Ocupado_deff	Desocupado	Desocupado_se	Desocupado_var	Desocupado_deff	Inactivo	Inactivo_se	Inactivo_var	Inactivo_deff	id_orden
00101	127	2953	284	2439	0.5210	0.0117	1e-04	3.1326	0.0503	0.0050	0e+00	2.9903	0.4287	0.0119	0.0001	3.3118	1
03201	109	2841	240	2524	0.5018	0.0128	2e-04	3.6801	0.0481	0.0045	0e+00	2.5120	0.4501	0.0122	0.0001	3.3802	2
02501	87	3059	121	2133	0.5719	0.0111	1e-04	2.7180	0.0226	0.0034	0e+00	2.8494	0.4055	0.0115	0.0001	2.9408	3
03203	59	1953	96	1629	0.5301	0.0121	1e-04	2.1909	0.0263	0.0027	0e+00	1.0520	0.4436	0.0124	0.0002	2.3024	4
03202	42	1050	51	883	0.5290	0.0131	2e-04	1.3768	0.0229	0.0054	0e+00	2.5923	0.4481	0.0137	0.0002	1.5230	5
01101	38	1203	114	713	0.6092	0.0227	5e-04	4.4247	0.0575	0.0075	1e-04	2.1246	0.3333	0.0227	0.0005	4.7511	6
03206	32	837	51	728	0.5022	0.0177	3e-04	2.0370	0.0315	0.0080	1e-04	3.3819	0.4663	0.0170	0.0003	1.8859	7
00901	20	744	83	530	0.5492	0.0194	4e-04	2.0806	0.0595	0.0113	1e-04	3.1142	0.3913	0.0208	0.0004	2.4841	8
01301	20	738	45	552	0.5359	0.0244	6e-04	3.2173	0.0351	0.0049	0e+00	0.9599	0.4290	0.0262	0.0007	3.7629	9
02101	20	505	52	460	0.4965	0.0258	7e-04	2.7259	0.0514	0.0116	1e-04	2.8329	0.4521	0.0332	0.0011	4.5559	10