Revista: | Realidad, datos y espacio. Revista internacional de estadística y geografía |
Base de datos: | CLASE |
Número de sistema: | 000499746 |
ISSN: | 2007-2961 |
Autores: | Durán Romo, Benito1 |
Instituciones: | 1Instituto Nacional de Estadística y Geografía, Aguascalientes. México |
Año: | 2019 |
Periodo: | Dic |
Volumen: | 10 |
Número: | 3 |
País: | México |
Idioma: | Español |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Analítico, descriptivo |
Resumen en español | En las encuestas por muestreo aparece un problema muy común: la no respuesta; esta puede ser completa cuando no se consigue la entrevista o parcial cuando falta información de alguna sección o de tan solo una pregunta. La solución del primer caso no crea mayor conflicto, pues se resuelve ajustando los factores de expansión por no respuesta; sin embargo, el segundo presenta ciertas complicaciones. La Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo del INEGI no está exenta de estas dificultades, ya que un porcentaje importante y creciente de personas ocupadas no responde a cierto número de preguntas pero, sobre todo, omite la declaración de sus ingresos por trabajo, presentando para este tema 6.7% de no respuesta en el primer trimestre del 2005 con un incremento permanente que alcanzó 16.8% en el cuarto del 2017. Las prácticas más frecuentes para tratar los casos con no respuesta parcial son la eliminación por lista o eliminación por pares, aunque ambas tienen sus inconvenientes. Otra forma de lidiar con datos faltantes en el análisis es mediante la imputación de estos utilizando metodologías de imputación simple o múltiple. Por lo anterior, el objetivo de este trabajo es mostrar los resultados de un ejercicio comparativo de algoritmos y metodologías de imputación de ingresos laborales de la Encuesta para ponerlas a consideración de los usuarios de esta y valorar su posible adopción como solución a los ingresos laborales faltantes, ejercicio que está basado en algunas medidas de desempeño y de los efectos que la imputación puede tener en el Índice de Tendencia Laboral de la Pobreza emitido por el Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social cada trimestre. Con esta investigación se encontraron resultados muy relevantes, como que los ingresos per cápita obtenidos por el Consejo están subestimados entre 16.7 y 23.5% en promedio, dependiendo de la |
Resumen en inglés | A very common problem appears in sampling surveys: the “non-response”. This can be absolute when the interview is not taken or partial when information is missing from any section or from just one question. The resolution of the first case does not create greater conflict, as it is resolved by adjusting the expansion factors for non-response. However, the second one presents certain complications. The National Survey of Occupation and Employment of the INEGI is not exempt from these difficulties, since a significant and growing percentage of employed people do not answer a certain number of questions but, above all, omit the declaration of their income. On this subject, there was a 6.7% of non-response in the first quarter of 2005 with a permanent increase that reached 16.8% in the fourth quarter of 2017. The most frequent practices to treat cases with partial non-response are elimination by list or by pairs, although both have their drawbacks. Another way to deal with missing data in the analysis is by imputing them using single or multiple imputation methodologies. Therefore, the objective of this work is to show the results of a comparative exercise of algorithms and methodologies of imputation of labor income of the Survey to be put to the consideration of its users and to assess its possible adoption as a solution to the missing labor income , an exercise that is based on some performance measures and the effects that the imputation can have on the Labor Trend Index of Poverty issued by the National Council for the Evaluation of Social Development Policy every quarter. With this research, very relevant results were found, such as that the per capita income obtained by the Council is underestimated between 16.7 and 23.5% on average, depending on the methodology used, thus causing an average decrease between 1 and 4% in the Index. This study found |
Disciplinas: | Economía |
Palabras clave: | Economía del trabajo, Censos y estadísticas, Ingreso laboral, Encuestas, No respuesta, Ocupación, Empleo, Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI), México |
Texto completo: | https://rde.inegi.org.mx/index.php/2019/12/18/comparacion-de-metodologias-de-imputacion-aplicadas-a-ingresos-laborales-de-la-enoe/ |