E C U A D O R

INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICA Y CENSOS INEC

ESTADÍSTICA AGROPECUARIA ESAG

Censo de Población y Vivienda VII y VI respectivamente, Nov/2010

efectivo, incierto el próximo.

Censo Agropecuario: III, Sep/2000, gestionando para los años 2013 – 2015.

Encuestas Agropecuarias Continuas: 2002 – 2010, planificándose la 2011.

Principales Variables•Uso del suelo;

•Área plantada o sembrada, cosechada, producción y ventas; •Existencia y movimiento de ganado vacuno;

•Producción y destino de la leche;•Existencia y movimiento de ganado porcino y ovino;

•Existencia de ganado: asnal, caballar, mular y caprino;•Existencia y movimiento de aves de campo y planteles

avícolas;•Empleo en la Unidad de Producción Agropecuaria.

Parámetros de los estimados: Provincias autorepresentadas, no autorepresentadas, grupos de provincias.

Frecuencia Anual

Muestreo de Marcos MúltiplesMMM

MMASUBMUESTRA

MMLMUESTRA

ENFOQUE.Muestreo en dos fases o doble.

VENTAJAS.Eficientemente combinado con el MMM Estratificado permite:•Mejorar las estimaciones,•Reducir errores,•Posibilidad de correlacionar información de la Muestra grande y pequeña.

Uso del Muestreo Doble

MMASUBMUESTRA

MMLMUESTRA

1era. FASE

2da. FASE

Muestra Grande

Muestra Pequeña

12,277 SMs(70,000 SMs)

12,341 UPAsExcepto estr. 6,11,15

(15,248 UPAs)

2,000 SMs 4,000 UPAs

Qué se Persiguió?(Razones Técnicas-Estadísticas)

• Mantener el diseño de la muestra pequeña, lo más ajustado al CNA (replicaciones independientes dentro de estrato en cada cantón),

• Producir estimaciones a nivel provincial con grados de precisión y niveles de confiabilidad aceptables,

• Permita el incremento de tamaño de la misma.

MMAReparto del tamaño de muestra

pequeña

MÉTODOCOMPROMISO

AFIJACIÓNPROPORCIONAL PORTAMAÑOS IGUALES

PPT

AFIJACIÓNÓPTIMA

(VAR. CONTROLCOMPUESTAS)

Diseño y Nivel de EstimaciónMuestra Pequeña MMA

ProvinciasAuto

representadas

ProvinciasNO Auto

representadas

Producen estimacionescon buenos grados de

precisión y confiabilidadaceptables

Producen estimacionescon regulares grados de

Precisión y confiabilidad

Guayas, Manabí, Los RíosPichincha, Chimborazo

(razones técnicas)

Azuay, Bolívar, Cañar, Carchi,Cotopaxi, El Oro, Esmeraldas,

Imbabura, Morona, Loja, Tungurahua

Diseño y Nivel de EstimaciónMuestra Pequeña MMA

ProvinciasNo incluidas

ProvinciasAgrupadas

Producen estimacionescon regulares grados de

Precisión y confiabilidad

Nororiente:Napo, Sucumbíos, Orellana

Centro-suroriente:Pastaza, Zamora

GalápagosLas GolondrinasLa ConcordiaManga del CuraEl Piedrero

Diseño y Nivel de Estimación Muestra Pequeña MMAProvincias Auto representadas

Clasificación: Cluster Analysis de los cantones de cada provinciaen dominios de estudio (DEs)

DEs ICantones más importantes

DEs IICantones menos

importantes

Subdominios de estudio (SDEs) de acuerdo a la estratificación

SDEs ACant., Repl.,

Estr. 10, 20, 30

SDEs BEstr. 40, 51

colapsado entre cant.

SDEs CEstr. 10, 20, 30colapsado entre

cant.

SDEs DEstr. 40, 51

colapsado entre cant.

Estrato 72 (cab. parroq. y centros poblados) no se incluyeron

Diseño y Nivel de EstimaciónMuestra Pequeña MMA

SDE A SDE B SDE C SDE D

Selección sistemática2 SMs por cada replicacióndentro de cada estrato en un

cantón Método: PPT Brewer

Mantiene el diseño del CNA

Selección sistemáticacontrolada SMs

a cada estrato colapsadoentre cantones

No mantiene el diseño del CNA

Variable de control adicional (factor de ajuste) por las que fueron excluidas y es considerado en el proceso de estimación

Diseño y Nivel de EstimaciónMuestra Pequeña MMA

ProvinciasAgrupadas

Provincias NO Auto representadas

Es similar al de las Autorepresentadas, salvo que elSDE A es igual a los SDES

B, C, DAlgunas provincias no tienen

los cuatro SDEs

Es similar al de las No Autorepresentadas, Estr. 10, 20, 30, 40, 51 fueron colapsadosentre cantones y provincias

MMLReparto del tamaño de muestra pequeña

MÉTODOCOMPROMISO

AFIJACIÓNPROPORCIONAL PORTAMAÑOS IGUALES

PPT

AFIJACIÓNÓPTIMA

(VAR. CONTROLCOMPUESTAS)

• Calibración: Análisis distribución entre provincias en los estr. 2 al 14 considerando el aporte (# UPAs, sup. cultivos que define estrato),• Ajuste final: entre los 12 estratos a nivel nacional, provincial

entre estr. 2-14, algunas provincias no recibieron tamaño.

Diseño y Nivel de EstimaciónMuestra Pequeña MML

Estratificado Subestratificado

12 estratos utilizadosexcepto 6, 11, 15

Estrato 1 importante y 2 sectoriales

Subestratos por tamaños UPA1. < 200 Has.2. 200 Has. a <500 Has.3. 500 Has. a <1,000 Has.4. 1,000 Has. y más

Diseño y Nivel de EstimaciónMuestra Pequeña MML

Estratificado Subestratificado

Estrato 3 – 14Selección Sistemática

Controladade cada provincia

var. control superficie, uso del cultivo

líder en la definición del estrato

Estrato 1todas las provincias se

distribuyó tamañoSubestrato

4 se tomó el 100% 1-3 se distribuyó

Selección sistemáticacontrolada independiente

Variable de control adicional (factor de ajuste) por las que fueron excluidas y es considerado en el proceso de estimación

Encuestas Ad-hoc: Actualmente implementándose en el sistema, como Costos de

Producción, fecha indeterminada.

GRACIAS