10.2 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

  • Varianza estimada mayor a \(10^{-8}\)

indicador_dam <- encuesta %>% select(id_dominio, upm) %>%
  distinct() %>% 
  group_by_at(id_dominio) %>% 
  tally(name = "n_upm") %>% 
  inner_join(indicador_dam, by = id_dominio)

indicador_dam1 <-  indicador_dam %>% 
  filter(n_upm >= 2, !is.na(Desocupado_deff),
         !is.na(Ocupado_deff),
         !is.na(Inactivo_deff),
         Desocupado_var > 0.00000001,
         Ocupado_var > 0.00000001,
         Inactivo_var > 0.00000001
         )  %>% 
  mutate(id_orden = 1:n())

# saveRDS(object = indicador_dam1, "Rmd/MEX/Recursos/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
01001 274 2560 151 1609 0.5927 0.0082 1e-04 1.2035 0.0361 0.0032 0e+00 1.3006 0.3712 0.0079 1e-04 1.1630 1
01002 5 199 8 149 0.5602 0.0104 1e-04 0.1579 0.0223 0.0063 0e+00 0.6451 0.4175 0.0091 1e-04 0.1235 2
01003 8 238 18 194 0.5399 0.0158 2e-04 0.4575 0.0362 0.0075 1e-04 0.7328 0.4239 0.0138 2e-04 0.3554 3
01005 27 619 25 298 0.6365 0.0182 3e-04 1.3637 0.0352 0.0077 1e-04 1.6567 0.3283 0.0157 2e-04 1.0603 4
01006 7 273 14 194 0.5801 0.0200 4e-04 0.7957 0.0264 0.0056 0e+00 0.5836 0.3935 0.0180 3e-04 0.6536 5
01007 8 334 9 225 0.6132 0.0312 1e-03 2.3457 0.0155 0.0059 0e+00 1.3093 0.3714 0.0300 9e-04 2.2054 6
01009 2 78 2 51 0.6034 0.0225 5e-04 0.2796 0.0119 0.0095 1e-04 1.0159 0.3847 0.0130 2e-04 0.0943 7
01011 8 324 17 177 0.6359 0.0290 8e-04 1.9003 0.0298 0.0074 1e-04 0.9842 0.3343 0.0319 1e-03 2.3912 8
02001 73 1359 55 979 0.5488 0.0190 4e-04 3.5128 0.0230 0.0050 0e+00 2.6845 0.4282 0.0181 3e-04 3.2195 9
02002 141 2014 93 1644 0.5537 0.0113 1e-04 1.9590 0.0221 0.0039 0e+00 2.6821 0.4242 0.0110 1e-04 1.8694 10