Estimación del sesgo en las encuestas

Question

Decir que una empresa ejecuta una encuesta a través de random N ciudades de forma independiente en algunos países, la estimación de la fracción de hombres y mujeres en cada ciudad.

E. g.:

• Los machos = $X_1$% y las Mujeres = $(100 - X_1)$% para la ciudad 1
• Los machos = $X_2$% y las Mujeres = $(100 - X_2)$% para la ciudad 2
• etc.

Ahora, decir que tenemos un independiente e imparcial de la estimación de la fracción de hombres y mujeres en todo el país, es decir, los Varones = $Y_T$%, Mujeres = $(100-Y_T)$%.

El uso de todos estos datos, ¿cómo podemos llegar potencialmente a una mejor estimación de la fracción de varones y mujeres en cada ciudad?

Lo que sería un frecuentista o Bayesiano manera de resolver este problema?

Answer 1

He aquí una solución mediante el uso de encuestas de muestreo de la teoría ("frecuentista" solución).

Vamos a suponer que la estimación de hombres y mujeres en todo el país es buena (su variación es lo suficientemente bajos). A continuación, la estimación en cada ciudad puede ser mejorado con el uso de las técnicas de calibración (como post-estratificación o Deville y Särndal s). La estimación del número de machos y hembras en el país se llama calibración margen.

Calibración le dará nuevos pesos, que define el estimador calibrado, el cual es :

• también imparcial, siempre y cuando usted tiene un número suficiente de unidades en su encuesta
• más exacta (precisión aumenta con la correlación entre la calibración del margen y de las variables de la encuesta, que es probable alto en su caso)

Si la calidad de la estimación en todo el país es muy baja (la varianza es mucho mayor que para la estimación de las dos ciudades), entonces no puede ser utilizado como una calibración de margen.