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Anexo 2.
Aspectos metodológicos adicionales
Para cada uno de las 16 áreas geográfi cas representativas de la encuesta se realizó lo siguiente:
(i) Utilizando el método de mínimos cuadrados ordinarios y el procedimiento stepwise (MCO-s), se regresionó
el puntaje z (la talla para la edad estandarizada) con todas las variables estadísticamente
similares para seleccionar a las que se correlacionan signifi cativamente con dicho puntaje. En esta
regresión también se consideraron todas las variables externas para ayudar a explicar el efecto de la
ubicación geográfi ca.
(ii) Utilizando MCO-s, se regresionó los promedios de los residuos de (i) con los promedios (a nivel de
conglomerado o sector censal40 ) de las variables estadísticamente similares para seleccionar a las que
se correlacionan signifi cativamente con el componente geográfi co de u . chi
(iii) Se regresionó nuevamente el puntaje z de talla para la edad utilizando MCO-s únicamente con las
variables signifi cativas obtenidas en (i) y (ii),
(iv) Se descompusieron los residuos de (iii) en n el promedio de los residuos a nivel de conglomerado, y el
c
resto de los residuos ( e + δ ) igual a u - n . A este último término para simplifi car se lo denominará
ch chi chi c
como ∂chi (v) Se estimó la varianza de n , var( n ) c c 41 .
(vi) Utilizando MCO-s, se regresionaron los ∂2 con todas las variables estadísticamente similares, sus
chi
cuadrados e interacciones para seleccionar las (Z ) que se correlacionan signifi cativamente con la
chi
heterocedasticidad de ∂2 chi .
(vii) Para obtener la varianza de ∂ se estimó el modelo logístico ln ( ∂ / (A - ∂ chi chi 2
chi )) = Zchi ’α + r con las va-
chi
riables seleccionadas en (vi) (delimitando su predicción entre cero y un máximo), donde A=1.05*max{
∂2 chi }, B=exp(Zchi ’α) y var( ∂chi ) = (AB/(1+B))+0.5 var(r)[AB(1-B)/(1+B)3 ], y
(viii) con var( n ) y var( ∂ ) se produjeron dos matrices cuadradas de dimensión n (donde n es el número
c chi
de menores de cinco años que en la encuesta se midieron talla) cuya suma produjo una matriz de
varianza y covarianza, Σ, con la estructura siguiente42 :
var(n ) + var( ∂ ) c chi cov ar( ∂ ) chi cov ar( ∂ ) chi cov ar( ∂ ) chi
cov ar( ∂ ) chi var(n ) + var( ∂ ) c chi cov ar( ∂ ) chi cov ar( ∂ ) chi
cov ar( ∂ ) chi cov ar( ∂ ) chi var(n ) + var( ∂ ) c chi cov ar( ∂ ) chi
cov ar( ∂ ) chi cov ar( ∂ ) chi cov ar( ∂ ) chi var(n ) + var( ∂ )
c chi
40 Con este paso se trata de identifi car los promedios de las variables a nivel sector censal que permitan reducir el tamaño del componente locacional de
los residuos. Cuanto más pequeño el tamaño de este componente mayor será la precisión del puntaje z y la del indicador de desnutrición crónica.
41 Con la expresión que se muestra en el anexo de Elbers, C. y otros (2003), op cit.
42 Ver Zhao, Q. “User manual for PovMap. Version 1.1a”, DRG-World Bank.