Transcript Estadística Agropecuaria ESAG

ECUADOR
INSTITUTO NACIONAL DE
ESTADÍSTICA Y CENSOS INEC
ESTADÍSTICA
AGROPECUARIA ESAG
Censo de Población y Vivienda
VII y VI respectivamente, Nov/2010 efectivo,
incierto el próximo.
Censo Agropecuario: III, Sep/2000,
gestionando para los años 2013 – 2015.
Encuestas Agropecuarias Continuas: 2002 –
2010, planificándose la 2011.
Principales Variables
•Uso del suelo;
•Área plantada o sembrada, cosechada, producción y ventas;
•Existencia y movimiento de ganado vacuno;
•Producción y destino de la leche;
•Existencia y movimiento de ganado porcino y ovino;
•Existencia de ganado: asnal, caballar, mular y caprino;
•Existencia y movimiento de aves de campo y planteles
avícolas;
•Empleo en la Unidad de Producción Agropecuaria.
Parámetros de los estimados: Provincias autorepresentadas,
no autorepresentadas, grupos de provincias.
Frecuencia Anual
Muestreo de Marcos Múltiples
MMM
MMA
SUBMUESTRA
MML
MUESTRA
ENFOQUE.
Muestreo en dos fases o doble.
VENTAJAS.
Eficientemente combinado con el MMM Estratificado permite:
•Mejorar las estimaciones,
•Reducir errores,
•Posibilidad de correlacionar información de la Muestra grande
y pequeña.
Uso del Muestreo Doble
MMA
SUBMUESTRA
1era. FASE
Muestra Grande
2da. FASE
Muestra Pequeña
12,277 SMs
(70,000 SMs)
2,000 SMs
MML
MUESTRA
12,341 UPAs
Excepto estr. 6,11,15
(15,248 UPAs)
4,000 UPAs
Qué se Persiguió?
(Razones Técnicas-Estadísticas)
• Mantener el diseño de la muestra pequeña, lo más ajustado
al CNA (replicaciones independientes dentro de estrato en
cada cantón),
• Producir estimaciones a nivel provincial con grados de
precisión y niveles de confiabilidad aceptables,
• Permita el incremento de tamaño de la misma.
MMA
Reparto del tamaño de muestra
pequeña
MÉTODO
COMPROMISO
AFIJACIÓN
PROPORCIONAL POR
TAMAÑOS IGUALES
PPT
AFIJACIÓN
ÓPTIMA
(VAR. CONTROL
COMPUESTAS)
Diseño y Nivel de Estimación
Muestra Pequeña MMA
Provincias
Auto
representadas
Provincias
NO Auto
representadas
Producen estimaciones
con buenos grados de
precisión y confiabilidad
aceptables
Producen estimaciones
con regulares grados de
Precisión y confiabilidad
Guayas, Manabí, Los Ríos
Pichincha, Chimborazo
(razones técnicas)
Azuay, Bolívar, Cañar, Carchi,
Cotopaxi, El Oro, Esmeraldas,
Imbabura, Morona, Loja,
Tungurahua
Diseño y Nivel de Estimación
Muestra Pequeña MMA
Provincias
Agrupadas
Producen estimaciones
con regulares grados de
Precisión y confiabilidad
Nororiente:
Napo, Sucumbíos, Orellana
Centro-suroriente:
Pastaza, Zamora
Provincias
No incluidas
Galápagos
Las Golondrinas
La Concordia
Manga del Cura
El Piedrero
Diseño y Nivel de Estimación Muestra Pequeña MMA
Provincias Auto representadas
Clasificación: Cluster Analysis de los cantones de cada provincia
en dominios de estudio (DEs)
DEs I
Cantones más
importantes
SDEs A
Cant., Repl.,
Estr. 10, 20, 30
SDEs B
Estr. 40, 51
colapsado entre
cant.
DEs II
Cantones menos
importantes
SDEs C
Estr. 10, 20, 30
colapsado entre
cant.
SDEs D
Estr. 40, 51
colapsado entre
cant.
Subdominios de estudio (SDEs) de acuerdo a la estratificación
Estrato 72 (cab. parroq. y centros poblados) no se incluyeron
Diseño y Nivel de Estimación
Muestra Pequeña MMA
SDE A
Selección sistemática
2 SMs por cada replicación
dentro de cada estrato en un
cantón
Método: PPT Brewer
Mantiene el diseño del CNA
SDE B SDE C SDE D
Selección sistemática
controlada SMs
a cada estrato colapsado
entre cantones
No mantiene el diseño del
CNA
Variable de control adicional (factor de ajuste) por las que
fueron excluidas y es considerado en el proceso de estimación
Diseño y Nivel de Estimación
Muestra Pequeña MMA
Provincias NO Auto
representadas
Es similar al de las Auto
representadas, salvo que el
SDE A es igual a los SDES
B, C, D
Algunas provincias no tienen
los cuatro SDEs
Provincias
Agrupadas
Es similar al de las No Auto
representadas, Estr. 10, 20,
30, 40, 51 fueron colapsados
entre cantones y provincias
MML
Reparto del tamaño de muestra pequeña
MÉTODO
COMPROMISO
AFIJACIÓN
PROPORCIONAL POR
TAMAÑOS IGUALES
PPT
AFIJACIÓN
ÓPTIMA
(VAR. CONTROL
COMPUESTAS)
• Calibración: Análisis distribución entre provincias en los estr.
2 al 14 considerando el aporte (# UPAs, sup. cultivos que
define estrato),
• Ajuste final: entre los 12 estratos a nivel nacional, provincial
entre estr. 2-14, algunas provincias no recibieron tamaño.
Diseño y Nivel de Estimación
Muestra Pequeña MML
Estratificado
12 estratos utilizados
excepto 6, 11, 15
Subestratificado
Estrato 1 importante
y 2 sectoriales
Subestratos por tamaños UPA
1. < 200 Has.
2. 200 Has. a <500 Has.
3. 500 Has. a <1,000 Has.
4. 1,000 Has. y más
Diseño y Nivel de Estimación
Muestra Pequeña MML
Estratificado
Estrato 3 – 14
Selección Sistemática
Controlada
de cada provincia
var. control superficie, uso
del cultivo
líder en la definición del
estrato
Subestratificado
Estrato 1
todas las provincias se
distribuyó tamaño
Subestrato
4 se tomó el 100%
1-3 se distribuyó
Selección sistemática
controlada independiente
Variable de control adicional (factor de ajuste) por las que
fueron excluidas y es considerado en el proceso de estimación
Encuestas Ad-hoc:
Actualmente implementándose
en el sistema, como Costos de
Producción, fecha
indeterminada.
GRACIAS