8.2 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

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)) %>% 
  mutate(id_orden = 1:n())

# saveRDS(object = indicador_dam1, "Rmd/COL/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
05001	806	13447	1805	8453	0.5772	0.0039	0.0000	1.5169	0.0775	0.0022	0e+00	1.6507	0.3453	0.0038	0.0000	1.5436	1
05002	10	102	7	118	0.4618	0.0202	0.0004	0.3739	0.0293	0.0083	1e-04	0.5478	0.5089	0.0186	0.0003	0.3127	2
05031	7	89	8	69	0.5307	0.0405	0.0016	1.0904	0.0626	0.0308	9e-04	2.6768	0.4066	0.0373	0.0014	0.9557	3
05034	6	100	3	82	0.5666	0.0322	0.0010	0.7805	0.0204	0.0076	1e-04	0.5345	0.4130	0.0327	0.0011	0.8153	4
05045	13	196	33	175	0.4808	0.0368	0.0014	2.1892	0.0920	0.0188	4e-04	1.7104	0.4272	0.0322	0.0010	1.7154	5
05079	6	71	14	74	0.4434	0.0460	0.0021	1.3676	0.0882	0.0130	2e-04	0.3359	0.4683	0.0521	0.0027	1.7387	6
05088	129	2169	321	1406	0.5647	0.0082	0.0001	1.0658	0.0827	0.0047	0e+00	1.1399	0.3526	0.0079	0.0001	1.0680	7
05093	6	81	1	55	0.5998	0.0415	0.0017	0.9791	0.0091	0.0088	1e-04	1.1823	0.3911	0.0455	0.0021	1.1878	8
05120	6	66	6	76	0.4384	0.0249	0.0006	0.3721	0.0300	0.0115	1e-04	0.6732	0.5316	0.0285	0.0008	0.4811	9
05129	17	273	22	201	0.5574	0.0145	0.0002	0.4255	0.0439	0.0090	1e-04	0.9649	0.3987	0.0191	0.0004	0.7575	10