3.3 Rotación de paneles
Tal como se describió anteriormente, algunas encuestas de hogares en América Latina permiten que un hogar sea visitado en más de una ocasión con el fin de tener estimaciones precisas acerca de los cambios de estado que el hogar o las personas que lo habitan puedan sufrir. Por ejemplo, un hogar que en un periodo estuvo en condición de pobreza extrema, puede estar en otro periodo en condición de pobreza relativa (no extrema) o inclusive puede pasar a estar fuera de la pobreza; en las encuestas de fuerza laboral, una persona puede pasar de estar empleada en un periodo a desempleada en otro periodo. Estos cambios y la dinámica propia que conllevan son de interés para los investigadores y deben ser contemplados desde una perspectiva más amplia en cuanto a su diseño. Nótese que este tipo de variaciones sobre los individuos necesariamente tiene que ser captada a través de un componente de panel, por lo que las encuestas transversales o repetidas no serían viables para realizar estas estimaciones.
En América Latina hay una gran variedad de encuestas de hogares que utilizan diseños rotativos (ver apéndice). Por ejemplo, la Encuesta Permanente de Hogares en Argentina renueva periódicamente el conjunto de hogares que serán entrevistados mediante un esquema2 de rotación \(2(2)2\) que selecciona a las viviendas para ser entrevistadas en dos periodos consecutivos; luego los siguientes dos periodos esas viviendas salen de la selección, para finalmente volver a ser encuestadas en los siguiente dos periodos (INDEC 2018b). De esta forma, dado que la rotación es trimestral, un hogar es seguido a lo largo de 18 meses y esto permite cumplir con los objetivos de la encuesta. Este esquema induce algunas propiedades interesantes, que pueden ser ejemplificadas usando la siguiente tabla definido para los cuatro trimestres de los años 2016, 2017, 2018 en cuatro grupos de muestra: A, B, C y D.
- Entre el primer y el segundo periodo de medición hay un traslape del 50% de hogares. En particular, nótese que entre 2016-T1 y 2016-T2, la muestra se conserva en un 50%, puesto que \(a1\) y \(d1\) se repiten. Esto mismo sucede en cada trimestre del esquema rotacional.
- En el tercer periodo no habrá traslape con el primer periodo. Nótese que entre 2016-T1 y 2016-T3 no existe ningún elemento en común. De la misma manera, entre 2016-T2 y 2016-T4, no existe ningún elemento en común. Este mismo patrón se encuentra a lo largo del esquema rotacional.
- En el cuarto periodo se tendrá un 25% de traslape con el primer periodo. Nótese, por ejemplo, que entre 2017-T1 y 2017-T4, \(c3\) se repite; de la misma manera, entre 2017-T4 y 2018-T3, \(d4\) se repite.
- Finalmente en el quinto periodo se volverá a tener un 50% de traslape con respecto al primer periodo. Por ejemplo, 2016-T1 y 2017-T1 comparten el 50% de la muestra \(a1\) y \(b1\); asimismo, 2017-T1 y 2018-T1 comparten el 50% de la muestra \(c3\) y \(b3\).
| Año | Trimestre | A | B | C | D |
|---|---|---|---|---|---|
| 2016 | T1 | a1 | b1 | c1 | d1 |
| T2 | a1 | b2 | c2 | d1 | |
| T3 | a2 | b2 | c2 | d2 | |
| T4 | a2 | b1 | c3 | d2 | |
| 2017 | T1 | a1 | b1 | c3 | d3 |
| T2 | a1 | b2 | c4 | d3 | |
| T3 | a2 | b2 | c4 | d4 | |
| T4 | a2 | b3 | c3 | d4 | |
| 2018 | T1 | a3 | b3 | c3 | d3 |
| T2 | a3 | b4 | c4 | d3 | |
| T3 | a4 | b4 | c4 | d4 | |
| T4 | a4 | b3 | c5 | d4 |
Otro ejemplo de una encuesta que utiliza rotación de paneles es la Encuesta Continua de Empleo de Bolivia que, aplicada por el Instituto Nacional de Estadística, hace uso de una metodología mixta que permite el seguimiento continuo y transversal a la tasa de desempleo y a la tasa de subocupación, así como el seguimiento a los cambios que se presentan entre los periodos de interés (trimestres y semestres), a través del análisis longitudinal de los datos en el sector urbano (pues el diseño no es rotativo en el sector rural, debido a la baja incidencia de desempleo en esta zona). En este esquema rotacional 4(0)1 una vivienda es entrevistada durante cuatro trimestres consecutivos, y luego sale del panel definitivamente. Un ejemplo de este tipo de esquemas se presenta en la siguiente tabla.
- Nótese que entre el primer y el segundo periodo de medición hay un traslape del 75% de hogares. En particular, entre 2016-T1 y 2016-T2, la muestra se conserva en tres cuartas partes puesto que \(a1\), \(c1\) y \(d1\) se repiten. Esto mismo sucede en cada trimestre del esquema rotacional.
- Por otro lado, entre el primer y el tercer periodo habrá un traslape del 50%. Nótese que entre 2016-T1 y 2016-T3, la mitad de la muestra se conserva puesto que \(a1\) y \(d1\) se repiten. Este mismo patrón se encuentra a lo largo del esquema rotacional.
- Entre el primer y el cuarto periodo se tendrá un 25% de traslape. Nótese, por ejemplo, que entre 2017-T1 y 2017-T4, \(a2\) se repite; de la misma manera, entre 2017-T4 y 2018-T3, \(d3\) se repite.
- Finalmente entre el primer y quinto periodo no se tiene ningún tipo de traslape.
| Año | Trimestre | A | B | C | D |
|---|---|---|---|---|---|
| 2016 | T1 | a1 | b1 | c1 | d1 |
| T2 | a1 | b2 | c1 | d1 | |
| T3 | a1 | b2 | c2 | d1 | |
| T4 | a1 | b2 | c2 | d2 | |
| 2017 | T1 | a2 | b2 | c2 | d2 |
| T2 | a2 | b3 | c2 | d2 | |
| T3 | a2 | b3 | c3 | d2 | |
| T4 | a2 | b3 | c3 | d3 | |
| 2018 | T1 | a3 | b3 | c3 | d3 |
| T2 | a3 | b4 | c3 | d3 | |
| T3 | a3 | b4 | c4 | d3 | |
| T4 | a3 | b4 | c4 | d4 |
Los diseños de las encuestas de hogares deben tener en cuenta la rotación de los paneles y el número de veces que es visitado un hogar. Esta caracterización depende directamente de los indicadores a los cuales la encuesta debe responder. Por ejemplo, el diseño de rotación debe ser diferente si el interés se centra en indicadores de cambio trimestral, a si se requieren indicadores de cambio anual. Por ejemplo, el diseño 4(0)1 es conveniente si el objetivo está en comparar las estimaciones de la tasa de desocupación el mismo mes entre diferentes años, pero no lo será si se quiere conocer el cambio de estado en la situación del trabajo para las mismas personas en dos meses iguales de diferentes años. Nótese que un aspecto importante en la definición de los esquemas longitudinales radica en el tiempo en el que un hogar pertenecerá al panel. Por supuesto, hay que tener en cuenta que la tasa de ausencia de respuesta y pérdida de muestra por desgaste del respondiente crecerá en la medida en que se le pida a un hogar una participación más duradera en el tiempo.
La definición de los indicadores de interés debe primar sobre el diseño de las encuestas de hogares. Por ejemplo, si el objetivo de la encuesta se centra en la estimación del cambio del indicador en dos periodos de tiempo, entonces el cálculo de la precisión de las estimaciones debe tener en cuenta que las muestras no son independientes y por lo tanto se debe calcular la varianza de la primera ronda, la varianza de la segunda ronda y la correlación entre las dos rondas de interés. Estos tres componentes deben intervenir en el cálculo de los coeficientes de variación, así como en la determinación del tamaño de muestra en cada ronda. En efecto, como lo afirma McLaren y Steel (2001, pág. 236), para la estimación de tendencias, definidas a partir de series de tiempo macroeconómicas de los parámetros de interés en los estudios de fuerza laboral, el mejor patrón encontrado es el 1(2)m, en donde la vivienda entra en un primer mes en el panel, se excluye por los siguientes dos meses y este patrón se repite \(m\) veces consecutivas. A partir de allí, la vivienda ya no vuelve a ser incluida en el estudio. En resumen, por la naturaleza de las encuestas de hogares en la región, al momento de pensar en incluir o cambiar la estructura rotacional en el sistema de encuestas de hogares, se debería considerar en primer lugar el esquema de repartición mensual de paneles. Una mirada más profunda de este tipo de análisis longitudinales se encuentra presente en los capítulos posteriores a lo largo de este documento.
Referencias
Un esquema de rotación \(x(y)z\), se define como aquel en donde la vivienda entra al panel por \(x\) periodos, se excluye por los siguientes \(y\) periodos y este patrón se repite \(z\) veces en el tiempo. Nçotese que los periodos pueden ser definidos como meses, o trimestres; además un hogar es visitado un total de \(x \times z\) veces.↩︎