Comparación entre los modelos de unidad y área para la estimación en áreas pequeñas del puntaje de matemáticas en las entidades territoriales certificadas para la prueba Saber 11

dc.contributor.advisorGutiérrez Rojas, Hugo A
dc.contributor.authorFlórez Gutiérrez, Jose Andres
dc.contributor.corporatenameUniversidad Santo Tomás
dc.contributor.cvlachttps://scienti.colciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000394181
dc.contributor.googlescholarhttps://scholar.google.com/citations?user=X85OjscAAAAJ&hl=es
dc.date.accessioned2019-07-15T22:25:13Z
dc.date.available2019-07-15T22:25:13Z
dc.date.issued2019-07-12
dc.descriptionEn los últimos años se ha evidenciado la necesidad de tener información confiable posterior a la aplicación de encuestas, sin embargo, dado este procedimiento hay áreas que no son posibles de representar debido a que su tamaño de muestra es reducido o nulo, generando una limitación a la hora de desarrollar análisis de dicha información. La estimación en áreas pequeñas es capaz de generar resultados para este tipo de áreas con el soporte de información auxiliar. Entre los tipos de información auxiliar se encuentran registros administrativos o datos históricos. Con el objetivo de obtener estimaciones con coeficientes de variación aceptables. En este artículo se desarrolló una aplicación de los modelos a nivel de área e individuo con los que se estimaron el puntaje promedio de la prueba de matemáticas a nivel de Entidades Territoriales Certificadas (ETC), de la PRUEBA SABER 11 del año 2017 realizada por el Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (Icfes).spa
dc.description.abstractIn the last few years, we have evidenced a necessity to obtain reliable information after the application of surveys, however, in this process, there are areas that are not possible to represent because they have small or null sample size which generates a limitation at the moment to develop the analysis of the information. For these areas, small area estimation is capable to generate results with the support of auxiliary information, found in administrative records or history data. With the objective to obtain acceptable coefficients of variation. In this article, we developed an application of area-level and unit-level models where it was estimated the average of the score in the test of mathematics at the level of Entidades Territoriales Certi cadas (ETC), at the PRUEBA SABER 11 done by Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación (Icfes) in 2017 year.spa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagister en estadística aplicadaspa
dc.description.domainhttp://unidadinvestigacion.usta.edu.cospa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationFlórez Gutiérrez, J.A. (2019) Comparación entre los modelos de unidad y área para la estimación en áreas pequeñas del puntaje de matemáticas en las entidades territoriales certificadas para la prueba Saber 11. [Tesis de maestría, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucionalspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.usta.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/17706
dc.publisherUniversidad Santo Tomás
dc.publisher.branchCRAI-USTA Bogotáspa
dc.publisher.facultyFacultad de Estadística
dc.publisher.programMaestría Estadística Aplicada
dc.relation.referencesBattese, G., Harter, R. & Fuller, W. (1988), `An error-components model for prediction of county crop areas using survey and satellite data', Journal of the American Statistical Association 83(401), 28.spa
dc.relation.referencesBouzas, D. C. (2012), Estimación trimestral en áreas pequeñas de los ocupados de la encuesta de población activa según su actividad económica, Master's thesis, Universidad de Coruña.spa
dc.relation.referencesDANE (2015), `Carátula úinica'. *http://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/561spa
dc.relation.referencesElbers, C., Lanjouw, L. & Lanjow, P. (2003), `Micro-level estimation of welfare', World Bank.spa
dc.relation.referencesFerreira, J. (2011), Estimación en dominios, Master's thesis, Universidad de la República Uruguay.spa
dc.relation.referencesGarcia, S. (n.d.), `Estimación en áreas pequeñas'.spa
dc.relation.referencesGutierrez, H. A. (2009), Estrategias de Muestreo, Diseño de Encuestas y Estimación de Parámetros, Ediciones de la U.spa
dc.relation.referencesHidirglou, M. (2016), `Small-area estimation: Theory and practice', Statistical Innovation and Research Division, Statistics Canada.spa
dc.relation.referencesHorvitz, D. G. & Thompson, D. J. (1952), `A generalization of sampling without replacement from a finite universe', Journal of the American Statistical Association 47(260), 663-685.spa
dc.relation.referencesICFES (2010), `Acceso a base de datos y diccionarios'. *ftp://ftp.icfes.gov.co/spa
dc.relation.referencesICFES (2018), Guía de orientación saber 11 para instituciones educativas 2018-1, Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación.spa
dc.relation.referencesMartín, A. P. (2008), Estimación en áreas pequeñas bajo modelos lineales mixtos con dos factores aleatorios anidados, PhD thesis, Universidad Miguel Hernández de Elche.spa
dc.relation.referencesMEN (2014), `Sistema nacional de indicadores educativos para los niveles de preescolar, básica y media en colombia', Sistema Nacional de Indicadores.spa
dc.relation.referencesMEN (2015), `Guía fondos de servicios educativos', Documentos de trabajo.spa
dc.relation.referencesMolina, I. (2018), Desagregación de datos en encuestas de hogares, Vol. 97, CEPAL.spa
dc.relation.referencesMolina, I. & Marhuenda, Y. (2015), R package sae: Methodology.spa
dc.relation.referencesMorales, D. (2017), Estimación en áreas pequeñas basadas en el diseño muestral, in `Centro de Investigación Operativa', Universidad Miguel Hernández de Elche.spa
dc.relation.referencesMukhopadhyay, P. K. & McDowell, A. (2011), `Small area estimation for survey data analysis using SAS software', SAS Institute Inc., Cary, NC.spa
dc.relation.referencesPrassad, N. G. N. & Rao, J. N. K. (1990), `The estimation of mean squared errors of small area estimators', Journal of the American Statistical Association (85), 163-171.spa
dc.relation.referencesRao, J. (2003), Small Area Estimation, Wiley.spa
dc.relation.referencesSalvati, N. (2008), `Small area estimation: the eblup estimator based on spatially correlated random area efects', Statistical Methods and Applications 17(1), 113-141.spa
dc.relation.referencesSmith, M. (2006), `Univariate classi cation schemes', Geospatial Analysis - A Comprehensive Guide.spa
dc.relation.referencesW. González-Manteiga, M. J. Lombardía, I. M. D. M. . L. S. (2008), `Bootstrap mean squared error of a small-area eblup', Journal of Statistical Computation and Simulation 78, 443-462.spa
dc.relation.referencesWarnholz, S. & Schmid, T. (2016), `Simulation tools for small area estimation: Introducing the r-package saesim', Austrian Journal of Statistics 45, 55.spa
dc.relation.referencesZea, J. & Ortiz, F. (2018), `Small area estimation methodology (sae) applied on bogotá multipurpose survey (emb)', Romanian Statistical Review.spa
dc.relation.referencesFay, R. E. & Herriot, R. A. (1979), `Estimates of income for small places: An application of james-stein procedures to census data', Journal of the American Statistical Association 74(366), 269-277.spa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.subject.keywordSmall area estimationspa
dc.subject.keywordFay-Herriotspa
dc.subject.keywordBattese-HarterFullerspa
dc.subject.keywordOfficials statisticsspa
dc.subject.keywordLarge-scale assessments in educationspa
dc.subject.lembMatematicasspa
dc.subject.lembPedagogíaspa
dc.subject.lembEstadisticaspa
dc.subject.proposalEstimación en áreas pequeñasspa
dc.subject.proposalFay-Herriotspa
dc.subject.proposalBattese-Harter-Fullerspa
dc.subject.proposalEstadísticas oficialesspa
dc.subject.proposalEvaluación a gran escala en educaciónspa
dc.titleComparación entre los modelos de unidad y área para la estimación en áreas pequeñas del puntaje de matemáticas en las entidades territoriales certificadas para la prueba Saber 11spa
dc.typemaster thesis
dc.type.categoryFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Maestríaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driveinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.localTesis de maestríaspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 3 de 3
Cargando...
Miniatura
Nombre:
2019joseflorez.pdf
Tamaño:
2.25 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Cargando...
Miniatura
Nombre:
cartaderechosdeautor.pdf
Tamaño:
357.48 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Cargando...
Miniatura
Nombre:
cartadeaprobacion.pdf
Tamaño:
50.7 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
807 B
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción: