Área de Estudios e InversionesSEREMI Desarrollo Social y Familia RM.
Cápsula de Autoaprendizaje
Indicadores Socioeconómicos Comunales Encuesta CASEN
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Bienvenidos y bienvenidas a la cápsula de autoaprendizaje Indicadores Socioeconómicos Comunales Encuesta CASEN
Objetivos de Aprendizaje
- Familiarizar al usuario con los alcances, limitaciones y uso adecuado de los indicadores comunales obtenidos de la encuesta CASEN. Específicamente, de aquellos indicadores generados por la División Observatorio Social del Ministerio de Desarrollo Social y Familia con base en la metodología de estimación para áreas pequeñas (metodología SAE, por su sigla en inglés).
- Conocer los aspectos generales de la metodología SAE con el propósito de comprender la forma en que se realizan las estimaciones comunales de pobreza de ingresos y multidimensional.
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Contenido 1
Objetivos de la encuesta CASEN
La Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional, CASEN, es realizada por el Ministerio de Desarrollo Social y Familia con el objetivo de disponer de información que permita:
Conocer periódicamente la situación de los hogares y de la población, especialmente de aquella en situación de pobreza y de aquellos grupos definidos como prioritarios por la política social, con relación a aspectos demográficos, de educación, salud, vivienda, trabajo e ingresos. En particular, estimar la magnitud de la pobreza y la distribución del ingreso; identificar carencias y demandas de la población en las áreas señaladas; y evaluar las distintas brechas que separan a los diferentes segmentos sociales y ámbitos territoriales.
Evaluar el impacto de la política social: estimar la cobertura, la focalización y la distribución del gasto fiscal de los principales programas sociales de alcance nacional entre los hogares, según su nivel de ingreso, para evaluar el impacto de este gasto en el ingreso de los hogares y en la distribución del mismo.
Su objeto de estudio son los hogares que habitan las viviendas particulares ocupadas que se ubican en el territorio nacional, exceptuando algunas comunas y partes de comunas definidas por el INE como áreas especiales, así como las personas que forman parte de esos hogares. Además del contexto nacional, la Encuesta Casen considera como dominios de estudio las regiones, y sus áreas urbanas y rurales.
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Contenido 2
Antecedentes
Históricamente la confiabilidad de los resultados Casen a nivel de comunas ha sido muy baja, debido a que el reducido tamaño de la muestra a ese nivel de desagregación territorial, no permite obtener estimaciones estadísticamente representativas.
La metodología para estimación por áreas pequeñas (SAE, por “Small Area Estimation”), permite obtener estimaciones más confiables para dos indicadores comunales: pobreza por ingresos y pobreza multidimensional (elaboradas por la División Observatorio Social del Ministerio de Desarrollo Social y Familia).
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Contenido 3
Tamaño de la muestra CASEN 2022
El siguiente cuadro nos presenta el tamaño de la muestra CASEN 2022 para las comunas de la Región Metropolitana de Santiago. Como es posible observar, en algunas comunas que concentran mucha población, como Puente Alto y Maipú, la cantidad de hogares encuestados alcanza niveles superiores a las 800 encuestas. Sin embargo, comunas rurales como San José de Maipo, Tiltil o Alhué no llegan a las 100 encuestas. Ese reducido tamaño muestral se traduce en intervalos de confianza muy grandes para las estimaciones de indicadores (como la tasa de pobreza de ingresos) obtenidas directamente de la base de datos CASEN, lo cual significa que dichas estimaciones tienen una confiabilidad muy baja.
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Contenido 4
Problemas estimaciones comunales CASEN
Como es posible advertir en este gráfico, a medida que el área de estimación para una variable determinada (en este caso la tasa de pobreza de ingresos) se vuelve más pequeña (y consecuentemente, el tamaño de la muestra también más reducido), el intervalo de confianza se torna sucesivamente más grande y, por lo tanto, la estimación menos confiable.
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Contenido 5
Problemas estimaciones comunales CASEN
La amplitud de los intervalos de confianza para la estimación de la tasa de pobreza de ingresos en tres comunas distintas impide establecer cuál de ellas tiene el porcentaje más alto (o más bajo) de pobreza de ingresos. Como el resultado real puede tomar cualquier punto del intervalo, la existencia de zonas comunes en dichos intervalos no permite afirmar que las diferencias en los valores medios son estadísticamente significativas.
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Contenido 6
Indicadores comunales CASEN 2022
La metodología estándar de estimación tiene dos importantes limitaciones para la producción de estadísticas en áreas pequeñas:
- La precisión de las estimaciones se reduce a medida que disminuye el tamaño de la muestra.
- La falta de precisión en las estimaciones no permite realizar comparaciones confiables entre comunas.
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Contenido 7
Metodología de estimación para áreas pequeñas (SAE) aplicada para estimar la tasa de pobreza por ingresos
Los métodos de estimación en áreas pequeñas, en adelante, estimaciones SAE (“Small Area Estimation”), permiten:
- Reducir el grado de incertidumbre en relación con la estimación del indicador de interés, en este caso la tasa de pobreza de cada comuna (mejorar la precisión).
- Aproximarse al verdadero valor de la tasa de pobreza asociada a cada comuna (mejorar la exactitud).
- Obtener una estimación de la tasa de pobreza comunal como un promedio ponderado de la tasa directa (obtenida de la base de datos Casen 2022 usando el factor de expansión comunal) y una tasa de pobreza sintética (modelo estimado).
- La estimación sintética es construida a partir de un modelo de regresión lineal.
- Se basa en información procedente de registros administrativos y variables censales, tales como:
Cobertura del RSH
Tasa de hacinamiento medio
Diagnóstico nutricional de niños (obesos y sobrepeso)
Puntaje SIMCE historia 8vo básico
% de población perteneciente a pueblo indígena (CENSO)
Tasa de ocupación formal dependiente
Proporción de población en el 40% más vulnerable según RSH
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Contenido 8
Metodología de estimación para áreas pequeñas (SAE) aplicada para estimar la tasa de pobreza por ingresos
La ecuación que se presenta a continuación corresponde a una representación simple de este estimador compuesto:
(1) pobsae = (1 - B)
Pdir + B Psin
(2) B =
var(Pdir) var(Pdir) + var(Psin)
Mientras más pequeña sea var(Pdir), mayor ponderación se le otorgará a la estimación directa (CASEN) en la tasa de pobreza SAE.
Mientras más grande sea var(Pdir), mayor será la ponderación que se le otorgará a la estimación sintética en la tasa de pobreza SAE.
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Contenido 9
Estimaciones de tasa de pobreza de ingresos corregida con la metodología SAE
El siguiente cuadro presenta las estimaciones de la tasa de pobreza de ingresos corregida de acuerdo con la metodología SAE para las 52 comunas correspondientes a la Región Metropolitana. Las estimaciones se presentan en orden decreciente del valor de la estimación SAE para la tasa de pobreza de ingresos señalando los valores máximo y mínimo para los intervalos de confianza.
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Contenido 10
Comparación tasa CASEN (directa) y SAE de pobreza de ingresos en algunas comunas de la RMS
El efecto de la aplicación de la metodología SAE radica en una disminución de la amplitud de los intervalos de confianza (respecto de las estimaciones obtenidas directamente de CASEN), lo que finalmente se traduce en estimaciones más confiables (cercanas a la realidad). Como se observa en este gráfico, en estas dos comunas los intervalos de confianza para la estimación de la tasa de pobreza por ingresos usando SAE son más pequeños (y por lo tanto, las estimaciones más confiables) respecto de lo que se obtiene con estimaciones directas de CASEN.
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Contenido 11
Comparación tasa CASEN (directa) y SAE de pobreza de ingresos en algunas comunas de la RMS
Lo anteriormente señalado es aún más patente en estas dos comunas rurales, donde la aplicación de SAE repercute en una reducción muy significativa de los intervalos de confianza.
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Contenido 12
Muy importante...
- Para las estimaciones comunales de la tasa de pobreza, debe considerarse como fuente oficial la serie de datos que ha sido construida por el Observatorio Social del MDSyF, utilizando la metodología SAE, la cual produce estimaciones para todas las comunas del país.
- Esta serie está disponible desde el año 2009 para la tasa de pobreza por ingresos y desde el año 2015 para la tasa de pobreza multidimensional (con excepción de pobreza multidimensional año 2020). Sin embargo, como las variables provenientes de datos administrativos utilizadas para la estimación sintética han ido cambiando de una CASEN a otra, las estimaciones comunales SAE no son comparables en el tiempo.
https://observatorio.ministeriodesarrollosocial.gob.cl/pobreza-comunal
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Contenido 13
Algunas otras fuentes de datos socioeconómicos comunales
Proyecciones de población INE con base en CENSO 2017
Módulo estadístico RSH
DataSocial MDSyF
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Bibliografía
- https://observatorio.ministeriodesarrollosocial.gob.cl/pobreza-comunal
Links de Interés
- Nube de Inversiones www.nubeinversiones.cl
- Sistema Nacional de Inversiones sni.gob.cl
- Banco Integrado de Proyectos bip.ministeriodesarrollosocial.gob.cl
- Academia SNI sni.gob.cl/capacitacion
- BIP Data https://bipdata.ministeriodesarrollosocial.gob.cl
Cápsula desarrollada por el Área de Estudios e Inversiones SEREMI Desarrollo Social Región Metropolitana 2024
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1. objetivos de laencuesta casen.
2. antecedentes
3. tamaño de la muestracasen 2022
4. Problemas estimaciones comunales casen
5-6. Problemas estimaciones comunales casen
7-8. Metodología de estimación para áreas pequeñas (SAE) aplicada para estimar la tasa de pobreza por ingresos
9. Estimaciones de tasa de pobreza de ingresos corregida con la metodología SAE
10-11. Comparación tasa CASEN (directa) y SAE de pobreza de ingresos en algunas comunas de la RMS
12. Muy importante...
13. algunas otras fuentes de datos socieconómico s comunales
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Roberto Ampuero Aray
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Objetivos de la encuesta CASEN
La Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional, CASEN, es realizada por el Ministerio de Desarrollo Social y Familia con el objetivo de disponer de información que permita:
Conocer periódicamente la situación de los hogares y de la población, especialmente de aquella en situación de pobreza y de aquellos grupos definidos como prioritarios por la política social, con relación a aspectos demográficos, de educación, salud, vivienda, trabajo e ingresos. En particular, estimar la magnitud de la pobreza y la distribución del ingreso; identificar carencias y demandas de la población en las áreas señaladas; y evaluar las distintas brechas que separan a los diferentes segmentos sociales y ámbitos territoriales.
Evaluar el impacto de la política social: estimar la cobertura, la focalización y la distribución del gasto fiscal de los principales programas sociales de alcance nacional entre los hogares, según su nivel de ingreso, para evaluar el impacto de este gasto en el ingreso de los hogares y en la distribución del mismo.
Su objeto de estudio son los hogares que habitan las viviendas particulares ocupadas que se ubican en el territorio nacional, exceptuando algunas comunas y partes de comunas definidas por el INE como áreas especiales, así como las personas que forman parte de esos hogares. Además del contexto nacional, la Encuesta Casen considera como dominios de estudio las regiones, y sus áreas urbanas y rurales.
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Contenido 2
Antecedentes
Históricamente la confiabilidad de los resultados Casen a nivel de comunas ha sido muy baja, debido a que el reducido tamaño de la muestra a ese nivel de desagregación territorial, no permite obtener estimaciones estadísticamente representativas. La metodología para estimación por áreas pequeñas (SAE, por “Small Area Estimation”), permite obtener estimaciones más confiables para dos indicadores comunales: pobreza por ingresos y pobreza multidimensional (elaboradas por la División Observatorio Social del Ministerio de Desarrollo Social y Familia).
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Contenido 3
Tamaño de la muestra CASEN 2022
El siguiente cuadro nos presenta el tamaño de la muestra CASEN 2022 para las comunas de la Región Metropolitana de Santiago. Como es posible observar, en algunas comunas que concentran mucha población, como Puente Alto y Maipú, la cantidad de hogares encuestados alcanza niveles superiores a las 800 encuestas. Sin embargo, comunas rurales como San José de Maipo, Tiltil o Alhué no llegan a las 100 encuestas. Ese reducido tamaño muestral se traduce en intervalos de confianza muy grandes para las estimaciones de indicadores (como la tasa de pobreza de ingresos) obtenidas directamente de la base de datos CASEN, lo cual significa que dichas estimaciones tienen una confiabilidad muy baja.
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Contenido 4
Problemas estimaciones comunales CASEN
Como es posible advertir en este gráfico, a medida que el área de estimación para una variable determinada (en este caso la tasa de pobreza de ingresos) se vuelve más pequeña (y consecuentemente, el tamaño de la muestra también más reducido), el intervalo de confianza se torna sucesivamente más grande y, por lo tanto, la estimación menos confiable.
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Contenido 5
Problemas estimaciones comunales CASEN
La amplitud de los intervalos de confianza para la estimación de la tasa de pobreza de ingresos en tres comunas distintas impide establecer cuál de ellas tiene el porcentaje más alto (o más bajo) de pobreza de ingresos. Como el resultado real puede tomar cualquier punto del intervalo, la existencia de zonas comunes en dichos intervalos no permite afirmar que las diferencias en los valores medios son estadísticamente significativas.
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Contenido 6
Indicadores comunales CASEN 2022
La metodología estándar de estimación tiene dos importantes limitaciones para la producción de estadísticas en áreas pequeñas:
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Contenido 7
Metodología de estimación para áreas pequeñas (SAE) aplicada para estimar la tasa de pobreza por ingresos
Los métodos de estimación en áreas pequeñas, en adelante, estimaciones SAE (“Small Area Estimation”), permiten:
Cobertura del RSH
Tasa de hacinamiento medio
Diagnóstico nutricional de niños (obesos y sobrepeso)
Puntaje SIMCE historia 8vo básico
% de población perteneciente a pueblo indígena (CENSO)
Tasa de ocupación formal dependiente
Proporción de población en el 40% más vulnerable según RSH
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Contenido 8
Metodología de estimación para áreas pequeñas (SAE) aplicada para estimar la tasa de pobreza por ingresos
La ecuación que se presenta a continuación corresponde a una representación simple de este estimador compuesto:
(1) pobsae = (1 - B)
Pdir + B Psin
(2) B =
var(Pdir) var(Pdir) + var(Psin)
Mientras más pequeña sea var(Pdir), mayor ponderación se le otorgará a la estimación directa (CASEN) en la tasa de pobreza SAE. Mientras más grande sea var(Pdir), mayor será la ponderación que se le otorgará a la estimación sintética en la tasa de pobreza SAE.
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Contenido 9
Estimaciones de tasa de pobreza de ingresos corregida con la metodología SAE
El siguiente cuadro presenta las estimaciones de la tasa de pobreza de ingresos corregida de acuerdo con la metodología SAE para las 52 comunas correspondientes a la Región Metropolitana. Las estimaciones se presentan en orden decreciente del valor de la estimación SAE para la tasa de pobreza de ingresos señalando los valores máximo y mínimo para los intervalos de confianza.
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Contenido 10
Comparación tasa CASEN (directa) y SAE de pobreza de ingresos en algunas comunas de la RMS
El efecto de la aplicación de la metodología SAE radica en una disminución de la amplitud de los intervalos de confianza (respecto de las estimaciones obtenidas directamente de CASEN), lo que finalmente se traduce en estimaciones más confiables (cercanas a la realidad). Como se observa en este gráfico, en estas dos comunas los intervalos de confianza para la estimación de la tasa de pobreza por ingresos usando SAE son más pequeños (y por lo tanto, las estimaciones más confiables) respecto de lo que se obtiene con estimaciones directas de CASEN.
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Contenido 11
Comparación tasa CASEN (directa) y SAE de pobreza de ingresos en algunas comunas de la RMS
Lo anteriormente señalado es aún más patente en estas dos comunas rurales, donde la aplicación de SAE repercute en una reducción muy significativa de los intervalos de confianza.
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Contenido 12
Muy importante...
- Esta serie está disponible desde el año 2009 para la tasa de pobreza por ingresos y desde el año 2015 para la tasa de pobreza multidimensional (con excepción de pobreza multidimensional año 2020). Sin embargo, como las variables provenientes de datos administrativos utilizadas para la estimación sintética han ido cambiando de una CASEN a otra, las estimaciones comunales SAE no son comparables en el tiempo.
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Contenido 13
Algunas otras fuentes de datos socioeconómicos comunales
Proyecciones de población INE con base en CENSO 2017
Módulo estadístico RSH
DataSocial MDSyF
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1. objetivos de laencuesta casen.
2. antecedentes
3. tamaño de la muestracasen 2022
4. Problemas estimaciones comunales casen
5-6. Problemas estimaciones comunales casen
7-8. Metodología de estimación para áreas pequeñas (SAE) aplicada para estimar la tasa de pobreza por ingresos
9. Estimaciones de tasa de pobreza de ingresos corregida con la metodología SAE
10-11. Comparación tasa CASEN (directa) y SAE de pobreza de ingresos en algunas comunas de la RMS
12. Muy importante...
13. algunas otras fuentes de datos socieconómico s comunales
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