Modelos de unidad para la generación de mapas de pobreza a nivel subnacional

Abstract

Existe un creciente interés por contar con estadísticas sobre diversos grupos de la población con un alto nivel de desagregación geográfica, que generalmente excede la capacidad de las encuestas de hogares para proveer información representativa a dichos niveles. La estimación en áreas pequeñas (SAE, por sus siglas en inglés) es un conjunto de técnicas estadísticas que permiten la estimación de parámetros a nivel subnacional y que buscan mejorar la calidad de las estimaciones directas basadas en encuestas de hogares cuando la desagregación no alcanza los criterios de calidad adecuados para su publicación.

Este documento presenta la metodología y los resultados de la aplicación de un modelo de estimación de áreas pequeñas a nivel de unidad con errores anidados y factores de expansión para la estimación de indicadores de pobreza a nivel provincial en el Perú, comunal en Chile y municipal en Colombia. Al utilizar los censos de población como fuente de información auxiliar, el modelo permite mejorar la precisión de los indicadores de interés en áreas geográficas donde las encuestas no alcanzan la representatividad adecuada.