Encuesta Permanente de Hogares Continua 2021, 4to trimestre 2021 Comparable

Errores de muestreo
Los errores de muestreo no se conocen directamente, pero sí es posible estimarlos a partir de los datos de la propia muestra. En tal sentido, mediante un software estadístico (ver Anexo 1), las estimaciones del error de muestreo, error relativo o, coeficiente de variación, intervalos de confianza, de las variables más importantes de la Encuesta Permanente de Hogares, del Módulo de Empleo, como son: Tasa de actividad, Tasa de ocupación, Tasa de desempleo, Estatus de pobreza, etc., tanto a nivel nacional como por algunos dominios de estudio.
A fin de interpretar de una manera sencilla estos resultados, seguidamente se presenta el concepto de cada columna de los cuadros.

Estimación: Para valores absolutos, son datos muéstrales multiplicados por el factor de expansión, para proporción o tasa son valores porcentuales obtenidos mediante fórmulas explicadas para cada variable en estudio.

Error muestral de la estimación: Es el valor absoluto de la raíz cuadrada de la varianza del estimador. Al error de muestreo se le denomina también error estándar y es una medida de la precisión con que una estimación de la muestra se aproxima al promedio de todas las muestras posibles.
La varianza es una medida estadística que permite determinar el grado de dispersión de la variable o el grado de heterogeneidad u homogeneidad de los elementos de un conjunto de elementos en función de los valores que la variable toma en cada uno de los elementos del conjunto.
Una manera sencilla de interpretar el error estándar (e.e.) es en término de intervalo de confianza.

Coeficiente de Variación (C.V.): El coeficiente de variación (CV) es definido como el error estándar de la estimación dividido por el valor estimado. Se lo conoce como error relativo.
El coeficiente de variación indica más claramente el nivel de precisión de una estimación; en efecto, en las encuestas de hogares la experiencia ha demostrado que estimaciones con un coeficiente de variación de hasta un 5 por ciento son muy precisas; si el coeficiente de variación llega hasta un 10 por ciento, las estimaciones siguen siendo precisas; un coeficiente de variación con un valor de hasta 20 por ciento es aceptable; y por último, más allá de un 20 por ciento indica que la estimación es poco confiable y, por tanto, se debe utilizar con precaución.

Intervalo de Confianza al 95%: Es el intervalo estimado que incluye el promedio de las estimaciones de todas las muestras posibles con una asignada probabilidad de confianza. Este intervalo tiene un límite inferior y un límite superior, dentro de los cuales se espera que se encuentre el valor real o poblacional con el nivel de confianza determinado.
Para cualquier estimador “y” de la encuesta, se puede obtener los intervalos de confianza de la manera siguiente:

Estimador y ± ze.e.
La expresión ze.e. recibe el nombre de margen de error del estimador y viene dado por el producto entre t y el error estándar de la estimación.
El valor z, es la abscisa de la distribución normal para una determinada probabilidad. Para un nivel de confianza del 90%, el valor de z = 1,645; para el 95%, z = 1,96; y para 99%, z = 2,58.
El nivel de confianza que va a ser usado en el análisis puede ser determinado por el usuario de la información. Habitualmente se toma el 95%.
La amplitud del intervalo de confianza depende principalmente del error estándar; es decir, a mayor valor del error estándar mayor amplitud del intervalo de confianza y, por tanto, menor precisión del valor estimado. Lo esperable es tener una menor amplitud del intervalo de confianza, por tanto, mayor precisión del valor estimado.