Muestreo de respuesta aleatorizadas con probabilidades desiguales: el estimador de rao-hartley-cochran

• Autores: Víctor H. Soberanis Cruz, Jaime Dionisio Cuevas Domínguez
• Localización: Investigación Operacional, ISSN-e 0257-4306, Vol. 31, Nº 3, 2010, págs. 248-257
• Idioma: español
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• Resumen
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    La técnica de Respuestas Aleatorizadas (RR) ha sido introducida para reducir el riesgo de evasión o no respuesta de preguntas sensitivas en encuestas con muestreo para estimar el total de individuos con alguna característica sensitiva. Reconociendo que las estrategias de alta eficiencia en la estimación para estos casos requieren de variables auxiliares fuertes, en este artículo se propone al correspondiente estimador de Rao-Hartley-Cochran (RHC) tanto para el Modelo de Warner como para el Modelo de Greenberg.

    Se muestra, mediante simulación, que el estimador que obtenemos de RHC en el Modelo de Greenberg resulta más eficiente que el del Modelo de Warner

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    The technique of Randomized Response has been introduced to reduce the risk of evasive answer or no-response in survey samplings of sensitive issues to estimate the total of individuals with that sensitive characteristic. We also know that highly efficient strategies of estimation require strong auxiliary information. Hence, in this article we obtain and compare two estimators: The Rao-Hartley-Cochran (RHC) estimator with Warner´s model and the RHC estimator with Greenberg´s model, both in a finite population setting.