Un modelo Fay-Herriot espacial para estimar la tasa de embarazo adolescente en Colombia
Fecha
2018-08Google Scholar
https://scholar.google.com/citations?user=VsR3FHsAAAAJ&hl=esCvlac
http://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001386369Metadatos
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Resumen
Lograr estimaciones a un mayor nivel de desagregación hace que los modelos de estimación de áreas
pequeñas adquieran gran relevancia en el análisis de datos que provienen de encuestas con alcances
menores. El presente documento se constituye en un ejercicio de investigación cuyo objetivo es garantizar
que las estimaciones de la tasa de embarazo adolescente en los departamentos de Colombia que producidas
por la Encuesta Nacional de Demografía y Salud de Colombia del 2015 puedan ser extrapolables a todos
los municipios del país. Para tal fin, se utilizará una adaptación del modelo de Fay-Herriot Espacial
que incorpora información a nivel municipal de la tasa de embarazo e información administrativa de las
características de los municipios del país. Las estimaciones obtenidas se compararon con las derivadas de
las estimaciones directas en el mismo grado de agregación de cada fuente de datos, observándose mejoría
en términos de precisión.
Resumen
Achieving estimates at a higher level of disaggregation means that estimation models of small areas
acquire great relevance in the analysis of data that come from surveys with smaller scopes. This document
is a research exercise whose objective is to ensure that the estimates of the adolescent pregnancy rate
in the departments of Colombia produced by the 2015 National Survey of Demography and Health of
Colombia can be extrapolated to all municipalities in the country. To this end, an adaptation of the
spatial Fay-Herriot model that incorporates information at the municipal level on the pregnancy rate
and administrative information on the characteristics of the municipalities of the country will be used.
The obtained estimations were compared with those derived from the direct estimations in the same
degree of aggregation of each data source, observing improvement in terms of accuracy.
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