Manual sobre las metodologías para la recolección de datos a

II.7 TEMAS SELECCIONADOS EN MATERIA DE MUESTREO 211
ponderaciones grandes y variables, que aumentan de gran manera la varianza de las estimaciones
de las muestras. Por lo tanto, se requiere llegar a un compromiso. La elección
depende de la variabilidad de los índices de respuesta a través de las diferentes partes de
la muestra y de cómo estas variaciones están relacionadas con las características de las
unidades. A menudo una buena elección puede ser unas clases de ponderación media de
al menos 100 casos de muestras.
Ponderaciones basadas en información externa más fi able
Una vez que se han ajustado los datos de la muestra con respecto a las probabilidades diferenciales
de muestreo y a los índices de respuesta, la distribución de la muestra según el número
de unidades y sus características normalmente seguirá siendo diferente de las mismas distribuciones
disponibles de fuentes externas más fiables, tales como censos poblacionales,
proyecciones, registros u otras encuestas a gran escala. Este paso no requiere buscar correspondencias
entre la muestra y la fuente externa a nivel de hogares o personas individuales.
Los ajustes de las ponderaciones se efectúan al comparar las distribuciones de las muestras
y las externas a nivel agregado.
Ejemplo. Supongamos que la distribución de la muestra por una cierta característica es
p i
, es decir, la proporción p i
se encuentra en la clase i de la clasificación. (Los datos pueden
haber sido ya ponderados, por diseño y ponderaciones de la falta de respuesta, por ejemplo, al
calcular esta distribución). Supongamos que la misma proporción de una fuente externa más
fiable es P i
. Luego, las ponderaciones adicionales que se han de aplicar a todas las unidades
de esta clase son simplemente = (P i
/p i
). La distribución de la muestra ponderada resultante
entonces concordaría con P i
.
Normalmente, las estimaciones pueden perfeccionarse ponderando aún más los datos
de la muestra, para hacer que las distribuciones de la muestra concuerden con la información
externa. Sin embargo, debe examinarse un número de requisitos antes de tomar la decisión
de utilizar información externa para la ponderación:
1) En primer lugar, es necesario establecer que dichas ponderaciones son necesarias. Este
puede ser el caso cuando la muestra es pequeña, o cuando defectos obvios (especialmente
cambios importantes en el muestreo probabilístico) afectan al diseño y a la implementación.
A menudo estos factores guardan relación con encuestas intensivas sobre niños y
niñas trabajadores.
2) La información externa debe ser claramente más fiable que aquella que está disponible
en la propia encuesta.
3) Debe ser pertinente y eficaz a la hora de mejorar el carácter representativo de los resultados
de la encuesta.
4) Debe, en lo posible, cubrir variables diversas.
5) Debe ser coherente con la encuesta. Es decir, las variables utilizadas en el ajuste deben
definirse y medirse de la misma manera en la muestra y en la fuente o las fuentes externas.
En aquellos casos donde participen fuentes externas múltiples, es necesaria la consistencia
entre ellas.
En los países donde la estadística está menos desarrollada, no se cuenta con información
externa actualizada y fiable. Por lo tanto, es necesario ser cautelosos al aplicar ponderaciones
externas a los resultados «correctos» de las muestras y evitar aplicar la corrección a
un nivel muy detallado de clasificación.
Desafortunadamente, en muchas encuestas la práctica ha sido el ajuste indiscriminado
y minucioso de los resultados de la muestra en base a información externa de insuficiente
calidad.