Modelos Jerárquicos Generalizados y Muestreo Informativo

Los diseños muestrales complejos son muy utilizados en la investigación social, donde los datos tiene una estructura jerárquica intrínseca. Los ejemplos más conocidos de este tipo de datos con los relativos a la educación, donde los estudiantes se agrupan en secciones, las secciones en escuelas y así sucesivamente. El estudio de la estructura jerárquica de este tipo de población es de gran interés para los investigadores. Los modelos multinivel o jerárquicos son los más apropiados para describir estas estructuras; sin embargo, generalmente son ajustados de forma independiente al mecanismo utilizado para la obtención de las muestras.

Mi propuesta extiende el trabajo de Pfeffermann, D., Moura, F.A.S. and Silva, P.L.N. [Multilevel Modelling Newsletter, v.14, n.1 (2002) : 8-17], sobre el uso de las distribuciones muestrales para la realización de inferencia sobre el modelo de superpoblación,en modelos jerárquicos normales en la presencia de diseños muestrales no ignoables o informativos, para modelos jerárquicos generalizados.

Realicé un estudio de simulación con 400 poblaciones y 1600 muestras obtenidas con 4 diseños muestrales diferentes. También, apliqué mi propuesta a datos de la Encuesta Nacional de Hogares - 2000IV”, investigación realizada por el Instituto Nacional de Estadística e Informática de Perú.

Ver Dissertación en la página del DME-UFRJ.