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(Stata), los estimados de la desviación estándar del estadístico de interés secalculan utilizando los factores de expansión de la muestra, los estratos y lasunidades primarias de muestreo. Siguiendo lo recomendado por Stata(2001) seoptó por no corregir los grados de libertad por la existencia de muestras finitasdebido a que dicha corrección sólo esta diseñada en este programa para los casosde diseños muestrales que muestreo aleatorio simple sin reemplazo de UPM alinterior de cada estrato sin ningún muestreo al interior de cada UPM. Incluyendoesta corrección por error, hubiese reducido los intervalos de confianzamostrándolos más pequeños de los que en verdad serían si se pudiese incorporartodo el marco muestral.De otro lado, el hecho de no poder incorporar las etapas posteriores de muestro(es decir la existencia de muestreo al interior de cada UPM) puede afectar demanera importante el cálculo de las desviaciones estándar de los parámetros deinterés. De hecho, es como asumir que al interior de cada UPM hubiese ocurridoun muestreo aleatorio simple, lo que obviamente no es cierto. Según Stata(2001)cuando las probabilidades de inclusión de una observación son bajas en cadaetapa (menores a 0.1) el programa genera estimados de las varianzas que sonaproximadamente correctos utilizando para ello sólo la información del las UPM,strata 3 y pesos muestrales.Para corregir parcialmente el potencial problema de ignorar las etapas del diseñomuestral posteriores la primera se ha optó por incluir las USM como si fuesenUPM en el caso de grandes ciudades (estrato 1). Este procedimiento se puedejustificar teniendo en cue nta que estas ciudades en la práctica son autoseleccionadasy en verdad son las USM las que son escogidas de maneraaleatoria. Es interesante reconocer, sin embargo, que este cambio no generacambios dramáticos en los errores estándar de las estimaciones.Finalmente, las estimaciones realizadas a lo largo de este trabajo buscanidentificar de manera adecuada la “sub-población” sujeta de análisis de tal maneraque se pueda determinar adecuadamente los errores estándar de la estimación,independientemente de si la encuesta pretendió ser o no representativa de dichasub-población. Por ejemplo, aunque la encuesta buscó ser representativa delámbito rural y de cada departamento, no busco ser representativa del ámbito ruralde cada departamento. Los errores está ndar calculados muestran, como se verámás adelante, márgenes mayores en estas sub-poblaciones de interés.4.2 ImputacionesLa presente investigación se llevó a cabo haciendo uso de bases de datos quepresentaban problemas de no-respuesta, por lo que fue necesario establecer una3Es importante anotar que la variable “strata” en Stata hace referencia a sub-poblaciones que hansido muestreadas de manera independiente. En nuestro caso “strata” hace referencia a lasmuestras departamentales.14