Sampling
Sampling Procedure
MARCO MUESTRAL
La lista del personal, o nómina de servidores territoriales con la respectiva descripción de registros de empleados o servidores activos, e información sobre el cargo y el nivel laboral desempeñado por cada uno. Esta información la proporciona cada una de las gobernaciones y el Distrito capital.
TIPO DE MUESTREO
El diseño muestral propuesto para esta encuesta (ESTMAS) es estratificado y el método de selección en el interior de cada estrato es Muestreo Aleatorio Simple (MAS). Los criterios de estratificación son:
- Nivel 1 Directivos, asesores y ejecutivos
- Nivel 2 Profesionales y técnicos
- Nivel 3 Operarios y administrativos
El algoritmo utilizado en cada estrato para la selección de las empresas es coordinado negativo y consiste, por una parte, en realizar ensayos con una distribución de probabilidad uniforme (0,1); luego, asignar estos números a cada uno de los elementos del universo; después, ordenar los elementos respecto a los valores aleatorios y considerar como muestra los elementos correspondientes a los n (tamaño de muestra dentro de cada estrato), es decir, valores aleatorios más pequeños.
DEFINICIÓN TAMAÑO DE LA MUESTRA
Por los resultados obtenidos en la encuesta del año pasado, se establece que en las gobernaciones donde el número de servidores es inferior a 110, no se hace selección de muestra, sino que se entrevista a todos los servidores que allà se encuentran; por tanto, en estos casos particulares, el valor de las estadÃsticas calculadas tendrán coeficiente de variación cero ya que no hay error muestral por ser censo.
En suma, se establecieron 32 gobernaciones y el Distrito Capital (6 con inclusión forzosa de servidores); se tuvieron en cuenta 7 regiones; y de las entidades territoriales, se seleccionaron 5 495 servidores públicos, muestra efectiva 4812.
Response Rate
Con base en pruebas realizadas en la encuesta sobre Ambiente y Desempeño Institucional Departamental, sobre la que se extrajo la distribución observada en la muestra de ciertas variables importantes para dirigir la investigación, la muestra se ha diseñado especÃficamente para satisfacer los siguientes lineamientos:
- Nivel de confianza del 95%.
- Precisión con errores muestrales menores del 15% (cve(8)) para el cálculo de totales en categorÃas de frecuencias.
- Precisión con errores muestrales menores del 10% para el cálculo de proporciones para dominios de categorÃas cruzadas.
- Precisión con errores muestrales menores del 5% para el cálculo de promedios.
- Precisión con errores muestrales menores del 3% para el cálculo de Ãndices e indicadores.
ERRORES DE MUESTREO
El error de muestreo, más conocido como coeficiente de variación estimado, es el valor que indica el grado de precisión con el cual se está reportando un resultado; es decir, corresponde a la magnitud con la cual un resultado puede estar desfasado del valor verdadero, siempre y cuando el diseño y los estimadores se basen en metodologÃas no sesgadas.
La varianza estimada depende del tipo de parámetro o (totales o proporciones, etc.), que se basa en la metodologÃa desarrollada por Sarndal, 1991.
(8)El coeficiente de variación estimado, cve%, es el valor que expresa la precisión de la estimación que se está entregando (comúnmente conocido como error de muestreo). Cabe aclarar que para aquellos indicadores cuyo valor es cero, corresponde a aquellas entidades donde la información se recogió por censo, no por muestra, es decir, el cuestionario se aplicó a todos los funcionarios que pertenecen a la entidad.
Weighting
Los principales parámetros por estimar tienen forma de total y de razón, y cada uno tiene una forma diferente de estimación. En principio, es necesario determinar el factor de expansión por el cual se multiplica cada valor obtenido de la muestra, para posteriormente realizar la estimación del parámetro de interés.
FACTOR DE EXPANSIÓN
El factor de expansión es un valor que multiplica cada uno de los elementos seleccionados en la muestra con el fin de obtener la estimación del parámetro en el universo. Este factor depende y se construye a partir del diseño muestral utilizado.
Para el diseño ESTMAS el factor de expansión está dado por el cociente entre el total de empresas que existen en cada uno de los estratos y el total de empresas seleccionadas en el respectivo estrato.
AJUSTE AL FACTOR DE EXPANSIÓN
Por novedades de campo. En el proceso de recolección existen novedades que, en gran medida, son previsibles y controlables. Sin embargo, durante el proceso de selección no se pueden evitar algunas discrepancias, dado que los marcos muéstrales casi nunca son perfectos y, por tanto, se generan sucesos inesperados a la hora de la recolección de los datos. Estas novedades causan pérdida de muestra, hecho que se controla mediante un ajuste al factor de expansión que provee el diseño.
Existen dos grandes tipos de novedad:
- Elementos fuera del universo: Servidores públicos territoriales seleccionados en la muestra pero que por alguna razón ya no pertenecen a la entidad como por ejemplo las defunciones, pensionados o los retiros.
- No respuesta: corresponde a los servidores públicos territoriales que, no obstante perteneciendo al universo de estudio, no diligenciaron la encuesta.
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