ECUADOR INSTITUTO NACIONAL DE ESTADSTICA Y CENSOS INEC

ECUADOR 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 Múltiples MMM MMA SUBMUESTRA MML MUESTRA 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 MMA SUBMUESTRA 1 era. FASE Muestra Grande 2 da. FASE Muestra Pequeña 12, 277 SMs (70, 000 SMs) 2, 000 SMs MML MUESTRA 12, 341 UPAs Excepto estr. 6, 11, 15 (15, 248 UPAs) 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.

MMA Reparto del tamaño de muestra pequeña MÉTODO COMPROMISO AFIJACIÓN PROPORCIONAL POR TAMAÑOS IGUALES PPT AFIJACIÓN ÓPTIMA (VAR. CONTROL COMPUESTAS)

Diseño y Nivel de Estimación Muestra Pequeña MMA Provincias Auto representadas Provincias NO Auto representadas Producen estimaciones con buenos grados de precisión y confiabilidad aceptables Producen estimaciones con regulares grados de Precisión y confiabilidad Guayas, Manabí, Los Ríos Pichincha, Chimborazo (razones técnicas) Azuay, Bolívar, Cañar, Carchi, Cotopaxi, El Oro, Esmeraldas, Imbabura, Morona, Loja, Tungurahua

Diseño y Nivel de Estimación Muestra Pequeña MMA Provincias Agrupadas Producen estimaciones con regulares grados de Precisión y confiabilidad Nororiente: Napo, Sucumbíos, Orellana Centro-suroriente: Pastaza, Zamora Provincias No incluidas Galápagos Las Golondrinas La Concordia Manga del Cura El Piedrero

Diseño y Nivel de Estimación Muestra Pequeña MMA Provincias Auto representadas Clasificación: Cluster Analysis de los cantones de cada provincia en dominios de estudio (DEs) DEs I Cantones más importantes SDEs A Cant. , Repl. , Estr. 10, 20, 30 SDEs B Estr. 40, 51 colapsado entre cant. DEs II Cantones menos importantes SDEs C Estr. 10, 20, 30 colapsado entre cant. SDEs D Estr. 40, 51 colapsado entre cant. Subdominios de estudio (SDEs) de acuerdo a la estratificación Estrato 72 (cab. parroq. y centros poblados) no se incluyeron

Diseño y Nivel de Estimación Muestra Pequeña MMA SDE A Selección sistemática 2 SMs por cada replicación dentro de cada estrato en un cantón Método: PPT Brewer Mantiene el diseño del CNA SDE B SDE C SDE D Selección sistemática controlada SMs a cada estrato colapsado entre 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 Estimación Muestra Pequeña MMA Provincias NO Auto representadas Es similar al de las Auto representadas, salvo que el SDE A es igual a los SDES B, C, D Algunas provincias no tienen los cuatro SDEs Provincias Agrupadas Es similar al de las No Auto representadas, Estr. 10, 20, 30, 40, 51 fueron colapsados entre cantones y provincias

MML Reparto del tamaño de muestra pequeña MÉTODO COMPROMISO AFIJACIÓN PROPORCIONAL POR TAMAÑOS IGUALES PPT AFIJACIÓN ÓPTIMA (VAR. CONTROL COMPUESTAS) • 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 Estimación Muestra Pequeña MML Estratificado 12 estratos utilizados excepto 6, 11, 15 Subestratificado Estrato 1 importante y 2 sectoriales Subestratos por tamaños UPA 1. < 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 Estimación Muestra Pequeña MML Estratificado Estrato 3 – 14 Selección Sistemática Controlada de cada provincia var. control superficie, uso del cultivo líder en la definición del estrato Subestratificado Estrato 1 todas las provincias se distribuyó tamaño Subestrato 4 se tomó el 100% 1 -3 se distribuyó Selección sistemática controlada 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.

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