| Revista: | Notas de población |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000457712 |
| ISSN: | 0303-1829 |
| Autors: | Palloni, Alberto1 Beltrán Sánchez, Hiram2 Pinto Aguirre, Guido1 |
| Institucions: | 1University of Wisconsin, Center for Demography of Health and Aging, Madison, Wisconsin. Estados Unidos de América 2University of California, Department of Community Health Sciences, Los Angeles, California. Estados Unidos de América |
| Any: | 2017 |
| Període: | Ene-Jun |
| Número: | 104 |
| Paginació: | 13-32 |
| País: | Internacional |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Proponemos un procedimiento simple para dar cuenta de la incertidumbre que se produce al tener disponible una multiplicidad de estimadores de indicadores de mortalidad adulta en los análisis estadísticos. Consideramos situaciones donde hay estimadores alternativos del mismo parámetro de población, cada uno depende de un conjunto de supuestos que pueden superponerse, y algunos, o todos, podrían caracterizar erróneamente el parámetro objetivo. La incertidumbre surge como resultado de la sensibilidad variable de los estimadores a las violaciones de supuestos o la falta de información sobre las condiciones que generan los datos utilizados para calcular los estimadores. El procedimiento que aquí se propone permite al investigador utilizar todos los estimadores (plausibles), en lugar de tener que elegir solo uno que ex ante se considera “el mejor o el correcto”. Esto se logra asignando a cada estimador un puntaje de precisión que depende de: i) errores conocidos debidos a la violación de supuestos en los que se basa el estimador, y ii) probabilidades (estimadas) de que los supuestos se violen en un caso particular. Las subsiguientes inferencias sobre determinantes o tendencias de la mortalidad pueden entonces basarse en todos los estimadores y conducir a pruebas de hipótesis más robustas y conservadoras. Si bien la aplicación que utilizamos como ilustración corresponde a la mortalidad, la metodología puede aplicarse a cualquier tipo de parámetro demográfico |
| Resumen en inglés | We propose a simple procedure to address the uncertainty that arises when multiple estimators of adult mortality indicators are available in statistical analyses. We consider situations in which there are alternative estimators for the same population parameter, each one depending on a set of potentially overlapping assumptions, and some or all potentially characterizing the target parameter erroneously. Uncertainty arises because of the varying sensitivity of estimators to assumption violations or lack of information about how estimators have been calculated. The proposed procedure allows researchers to use all of the (plausible) estimators, instead of having to choose only one that, ex ante, is considered “the best or right one”. This is achieved by assigning a precision score to each estimator depending on: (i) known errors attributable to violation of the assumptions on which the estimator is based, and (ii) (estimated) probability that the assumptions are violated in one particular case. The ensuing inferences on mortality determinants or trends can now be based on all estimators, leading to more robust and conservative hypotheses tests. Notwithstanding its use for mortality in this article, the methodology can be applied to any type of demographic parameter |
| Otro resumen | Nous proposons un procédé simple pour rendre compte de l’incertitude résultant de la disponibilité d’une multiplicité d’estimateurs d’indicateurs de mortalité adulte dans les analyses statistiques. Nous analysons les situations dans lesquelles il existe des estimateurs alternatifs pour un même paramètre de population, chacun dépendant d’un ensemble d’hypothèses qui peuvent se superposer et, dans certains cas, voire tous, pourraient conduire à une caractérisation erronée du paramètre en question. L’incertitude résulte de la sensibilité variable des estimateurs quant aux violations d’hypothèses ou au manque d’information sur les conditions qui génèrent les données utilisées pour calculer les estimateurs. Le procédé proposé ici permet aux chercheurs d’utiliser tous les estimateurs (plausibles), plutôt que de devoir en choisir un seul considéré ex ante comme « le meilleur ou le plus pertinent ». Ceci est possible en attribuant à chaque estimateur un pourcentage de précision qui dépend des éléments suivants : i) les erreurs connues résultant de la violation d’hypothèses sur lesquelles est basé l’estimateur, et ii) les probabilités (estimées) que les hypothèses ne soient pas respectées dans un cas particulier. Les inférences subséquentes sur les déterminants ou les tendances de la mortalité peuvent donc se fonder sur tous les estimateurs et conduire à des vérifcations d’hypothèses plus robustes et conservatrices. L’application que nous utilisons ici comme illustration correspond à la mortalité, mais la méthodologie peut être appliquée à n’importe quel type de paramètre démographique |
| Disciplines | Demografía |
| Paraules clau: | Características de la población, Mortalidad, Esperanza de vida, Incertidumbre, Bootstrap |
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