是否有可能获得秘鲁最贫穷地区5岁以下儿童贫血和发育迟缓的可靠估计?

IF 0.4 Q3 SOCIAL SCIENCES, INTERDISCIPLINARY
Anna Sikov, José Javier Cerda Hernández, Marcial Eduardo Haro Abanto
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摘要

在本文中,我们得到了贫血儿童比例的可靠预测和区发育迟缓儿童的比例在秘鲁,利用数据Endes 2019年和2017年举行的全国人口普查中,样本规模聚集的地区没有足够的时间来实施,各县muestreados并不是直接估计。正如国家调查的主要目的是描述人口状况(例如卫生、就业和失业状况、家庭开支、教育等),最常见的问题之一是这些通常是计划的国家调查的方式有一个不错的只有国家一级代表,全国农村城市、国家或地区自然。因此,在地区或省级等更分类的水平上的推断是不可靠的,因为这些水平上的样本很小。也就是说,有许多地区没有被包括在样本中,或者没有足够的观察来使用直接估计器在省和地区一级作出适当的估计。在这项工作中,我们提出并应用了空间fayherriot模型(Pratesi &Salvati, 2006),以获得秘鲁地区贫血和儿童发育迟缓患病率的可靠估计,这些地区没有观察到或很少有观察到可以进行推断。这种类型的模型使用人口普查的全球信息,并将其与Endes的地方和空间信息相结合,以获得感兴趣的变量的可靠估计。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
¿Es posible obtener estimaciones confiables del porcentaje de anemia y retraso en el crecimiento en niños menores de cinco años en los distritos más pobres del Perú?
En este artículo, obtenemos predicciones confiables del porcentaje de niños con anemia y el porcentaje de niños con retraso del crecimiento por distrito en el Perú, utilizando los datos de la Endes del año 2019 y del censo nacional realizado el año 2017, en los distritos donde el tamaño de la muestra no es suficiente para implementar una estimación directa, y en los distritos no muestreados. Como el objetivo principal de las encuestas nacionales es describir el estado de la población (por ejemplo, la salud, el estado de empleo y desempleo, gastos familiares, educación, etc.), uno de los problemas más comunes de las encuestas nacionales es que estas son generalmente planeadas de tal forma que tengan una buena representación solamente a nivel nacional, nacional urbano, nacional rural o región natural. Por tal motivo, la inferencia a niveles más desagregados, como a nivel distrital o provincial, no es confiable por tener muestras pequeñas a estos niveles. Es decir, hay muchos distritos que no fueron incluidos en la muestra o no cuentan con suficientes observaciones para realizar estimaciones adecuadas al nivel provincial y distrital utilizando estimadores directos. En este trabajo, presentamos y aplicamos el modelo de Fay-Herriot espacial (Pratesi & Salvati, 2006) para obtener estimaciones robustas de la prevalencia de anemia y de retraso en el crecimiento en la niñez en los distritos del Perú donde no se tiene observaciones o estas son pocas para poder hacer inferencia. Este tipo de modelos usa la información global del censo y la combina con la información local y espacial de la Endes para obtener estimadores fiables de las variables de interés.
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