2.4 Descriptivo de las estimaciones directas

A continuación se realiza el computo de algunos medidas de resumen para las estimaciones directas, estas medidas serán empleadas para indagar por la calidad de los resultados obtenidos.

2.4.1 Conteo de los dominios con deff no estimados

indicador_dam %>%
  summarise_at(.vars = vars(matches("_deff")), NAs_deff) %>%
 tba()

Ocupado_deff	Desocupado_deff	Inactivo_deff
0	1.5432	0

Los resultados muestran que el \(1.5\%\) de los dominios no fue posible estimar el Deff de la categoría de Desocupados.

2.4.2 Conteo de los dominios con deff mayores que 1

indicador_dam %>% summarise_at(.vars =vars( matches("_deff")),
                               cont_deff) %>%
  tba()

Ocupado_deff	Desocupado_deff	Inactivo_deff
47.2222	41.358	50

La tabla muestra que un \(50\%\) o menos de los dominios tienen un Deff mayores que 1.

2.4.3 Porcentaje de dominios con estimación de la varianza mayor a 0

indicador_dam %>% summarise_at(.vars = vars( matches("_var")),
                               var_conteo)  %>%
  tba()

Ocupado_var	Desocupado_var	Inactivo_var
100	98.4568	99.6914

El número de dominios con 2 o más upm {r sum(indicador_dam$n_upm>=2)}

2.4.4 Conteo de dominios con dos o más upm y deff mayor 1 simultáneamente.

indicador_dam %>% summarise_at(
    .vars = vars(matches("_deff")),
    cont_deff_upm ,
    nupm = indicador_dam$n_upm
  ) %>% tba()

Ocupado_deff	Desocupado_deff	Inactivo_deff
47.2222	41.358	50

2.4.5 Selección de los dominios que empleamos en el modelo de área.

Despues 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

Los resultados nos deja con una base de 309 dominios (309 comunas)

indicador_dam1 <- indicador_dam %>% 
  filter(n_upm >= 2, !is.na(Desocupado_deff))

2.4.6 Guardar archivos

saveRDS(object = indicador_dam1, "01 Modelo de area/CHL/2017/Data/base_modelo.Rds")

knitr::opts_chunk$set(warning = FALSE, 
                      message = FALSE,
                      cache = TRUE)
library(kableExtra)
tba <- function(dat, cap = NA){
  kable(dat,
      format = "html", digits =  4,
      caption = cap) %>% 
     kable_styling(bootstrap_options = "striped", full_width = F)%>%
         kable_classic(full_width = F, html_font = "Arial Narrow")
}