y el análisis de datos sobre trabajo infantil Análisis de datos de encuestas de hogares: Indicadores d de asistencia escolar y trabajo infantil

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Texto completo

(1)

Creando capacidad nacional en la recolección Creando capacidad nacional en la recolección

y el análisis de datos sobre trabajo infantil

Lima 19-23 de febrero de 2006 Lima 19 23 de febrero de 2006

Análisis de datos de encuestas de

h I di d d i t i

hogares: Indicadores de asistencia escolar y trabajo infantil

Manuel Cardoso Manuel Cardoso

(2)

Temario

Temario

• La medición de la escolarización a través

de encuestas de hogares: aspectos

g

p

conceptuales

• Análisis de datos de encuestas de

• Análisis de datos de encuestas de

hogares: la incorporación del diseño de la

muestra

• Trabajo infantil y escolarización – caso

Trabajo infantil y escolarización caso

ilustrativo

(3)

La medición de la escolarización:

aspectos conceptuales

• Preguntas típicas usadas en encuestas de

hogares para medir la escolarización:

g

p

– ¿X está asistiendo actualmente a la escuela?

Nota: " asistiendo actualmente" suele Nota: asistiendo actualmente suele

referirse a si un niño asiste usualmente a la escuela y no a la asistencia un día particular escuela, y no a la asistencia un día particular o incluso durante una semana particular.

Durante el corriente año escolar ¿X asistió a – Durante el corriente año escolar, ¿X asistió a

(4)

La medición de la escolarización:

aspectos conceptuales

L

i di

d

d

l i

• Los indicadores de escolarización

basados en la asistencia (tasas netas y

brutas de asistencia) se derivan de las

respuestas a estas preguntas.

• Los informes de las encuestas de hogares

suelen presentar los indicadores de

sue e p ese ta os

d cado es de

escolarización como si fueran calculados

a partir de un solo año escolar, pero a

a partir de un solo año escolar, pero a

veces no es así.

(5)

La medición de la escolarización:

aspectos conceptuales

• Marco temporal y duración de la encuesta

– Las encuestas de hogares (que no han sido g (q diseñadas para estudiar la educación)

pueden no coincidir con el comienzo o el final p

de un año escolar.

– La recolección de datos puede tomar variosLa recolección de datos puede tomar varios meses, y ocurrir durante las vacaciones

escolares o durante 2 años escolares escolares o durante 2 años escolares consecutivos.

(6)

La medición de la escolarización:

aspectos conceptuales

• Año escolar 2002 • Año escolar 2001 2002 • Año escolar 2002 – Argentina – Bolivia Brasil • Año escolar 2001-2002 – Belice – Cuba Ecuador – Brasil – Chile – Colombia – Costa Rica – Ecuador – Guyana – Haití – México – Costa Rica – El Salvador – Guatemala – Honduras – México – República Dominicana – Surinam – Venezuela Honduras – Nicaragua – Panamá – Paraguay Venezuela

– Países del Caribe anglófono

• ¿Cuál es el año escolar de referencia al interpretar los

g y – Perú

– Uruguay

p

datos sobre la escolarización actual?

(7)

La medición de la escolarización:

aspectos conceptuales

M

t

l

d

ió d l

t

• Marco temporal y duración de la encuesta

• República Dominicana:

p

– Año escolar: Agosto – Junio

– Encuesta Nacional de Trabajo Infantil (ENTI):Encuesta Nacional de Trabajo Infantil (ENTI): Noviembre – Diciembre 2000

• Belize:

• Belize:

– Año escolar: Septiembre – Agosto

Child A ti it S (CAS) F b M

– Child Activity Survey (CAS): Febrero – Marzo 2001

(8)

La medición de la escolarización:

aspectos conceptuales

• Marco temporal y duración de la encuesta

(Guatemala)

(

)

– Ejemplo: Encuesta Nacional sobre Condiciones de Vida, ENCOVI 2000

– Año escolar: Marzo – Octubre

– Recolección de datos: semestre Julio – Diciembre

• Fin del año escolar 2000 (Julio – Octubre)

• Vacaciones escolares (Noviembre – Diciembre)

– Es posible que las vacaciones hayan afectado la medición de la escolarización

(9)

La medición de la escolarización:

aspectos conceptuales

M t l d l l ió d d t

• Marco temporal de la recolección de datos (México)

Añ l S ti b J i – Año escolar: Septiembre – Junio

– Fuentes: INEGI, Censos de Población y Vivienda,

1970 a 2000; II Conteo de Población y Vivienda 2005 1970 a 2000; II Conteo de Población y Vivienda 2005.

28 de 12 de 14 de 17 de 28 de enero (1970) 12 de marzo (1990) 14 de febrero (2000) 17 de octubre (2005) (1970) (1990) (2000) (2005) 6 a 12 años 65.7 89.0 93.8 96.1

(10)

La medición de la escolarización:

aspectos conceptuales

• Marco temporal y duración de la encuesta (Uganda)

– Año escolar: Febrero – Noviembre

– Encuesta Demográfica y de Salud: Septiembre 2000 – Febrero 2001

• Final del año escolar 2000 (Septiembre – Noviembre) Vacaciones escolares (Diciembre Enero)

• Vacaciones escolares (Diciembre – Enero) • Inicio del año escolar 2001 (Febrero)

– Encuesta Demográfica y de Salud EdData : Abril –Encuesta Demográfica y de Salud EdData : Abril Junio 2001 (inicio del año escolar 2001)

(11)

La medición de la escolarización:

aspectos conceptuales

• Marco temporal y duración de la encuesta

(Uganda)

( g

)

– Tasa neta de asistencia a primaria (TNA)

• Encuesta Demográfica y de Salud: 79% en 2000 • Encuesta Demográfica y de Salud: 79% en 2000 • Encuesta Demográfica y de Salud EdData: 87%

en 2001, o sea, un incremento del 8% en la TNA en 2001, o sea, un incremento del 8% en la TNA de 2000 a 2001. ¿Plausible?

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La medición de la escolarización:

aspectos conceptuales

• Problemas para recoger datos de edad

– Las edades de los niños en el momento de la encuesta se recogen generalmente en años terminados

L d d d l iñ l i i i d l ñ l – Las edades de los niños al principio del año escolar

son desconocidas

Ejemplo: edades oficiales de la escuela primaria: 6 – Ejemplo: edades oficiales de la escuela primaria:

6-12

• TNA calculada para los niños de 6 a 12 años de edad en elTNA calculada para los niños de 6 a 12 años de edad en el momento de la encuesta en lugar de para los niños de 6 a 12 años de edad al comienzo del año escolar

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La medición de la escolarización:

aspectos conceptuales

• Problemas para recoger datos de la edad

– Ejemplo: edades oficiales de la escuela primaria 6-12

• La TNA calculada puede incluir a los niños que tenían 5 años de edad al comienzo del año escolar (y 6 años de edad en el momento de la encuesta) o e to de a e cuesta)

• La TNA calculada puede además excluir a los niños que tenían 12 años de edad al comienzo del año escolar (y 13 años de edad en el momento de la encuesta)

• Esto se vuelve más problemático cuando el tiempo transcurrido entre el principio del año escolar y la recolección de datos es grande.

(14)

La incorporación del diseño de la

muestra

C

t í ti

d l

t

• Características de las muestras en

encuestas de hogares

– Muestreo aleatorio

– Muestro por conglomeradosp g – Muestreo estratificado

– Probabilidades desiguales de selecciónProbabilidades desiguales de selección

• Nota: Estas características tienen un

impacto en el análisis de los datos de las

impacto en el análisis de los datos de las

encuestas de hogares.

(15)

La incorporación del diseño de la

muestra

• Muestreo aleatorio

– La probabilidad de selección es conocida y p y diferente de cero para todos y cada uno de los hogares o individuos en la población bajo g p j estudio.

– Solamente en el caso del muestro aleatorioSolamente en el caso del muestro aleatorio pueden hacerse inferencias respecto a la población basadas en una muestra

(16)

La incorporación del diseño de la

muestra

C l d

• Conglomerados

– La mayoría de los países no tienen una lista completa de todos los hogares de la cual una muestra nacional de todos los hogares de la cual una muestra nacional pueda ser extraída directamente. Para muchas

encuestas de hogares (p. ej.: SIMPOC, EDS, MICS), la muestra se extrae en varias etapas.

– Por ejemplo, primero se seleccionan las unidades de área tales como áreas de enumeración censales (AE) área tales como áreas de enumeración censales (AE), manzanas en ciudades, o aldeas, y después se

seleccionan los hogares de cada AE, manzana o aldea seleccionada. En este caso, la muestra se selecciona en 2 etapas.

(17)

La incorporación del diseño de la

muestra

• Conglomerados

– Muestra seleccionada en 2 o más etapas: muestreo polietápico, multifásico o por etapas múltiples.

– En el muestreo polietápico, en la primera etapa se

l i l d d h j l

seleccionan conglomerados de hogares, por ejemplo el área de enumeración censal, la manzana, o la aldea Los hogares dentro del mismo conglomerado aldea. Los hogares dentro del mismo conglomerado tienden a tener características similares. El grado de homogeneidad dentro de los conglomerados tiene un impacto en la precisión de los resultados de la

(18)

La incorporación del diseño de la

muestra

E t tifi

• Estratificación

– Consiste en dividir las unidades de la

población en grupos homogéneos que son mutuamente excluyentes (llamados estratos). – Ejemplos de estratificación son: tipo de

residencia (urbano, rural), localización

( i i i ) i l

(regiones, provincias), y nivel

socioeconómico. La muestra se selecciona independientemente dentro de cada grupo independientemente dentro de cada grupo (estrato).

(19)

La incorporación del diseño de la

muestra

• Estratificación

– Generalmente utilizada por las siguientes p g razones:

• Para producir estimaciones separadas para lasPara producir estimaciones separadas para las subdivisiones de la población

• Para mejorar la precisión de las estimaciones de la j p encuesta

• Para aplicar diversos diseños muestrales a diversas partes de la población

(20)

La incorporación del diseño de la

muestra

P b bilid d

d

i

l

d

l

• Probabilidades desiguales de selección

– Todos los hogares o integrantes del hogar pueden no tener la misma probabilidad

diferente de cero de entrar en la muestra. Por

l t t l h i t t d l h

lo tanto, los hogares o integrantes del hogar muestreados pueden tener diferentes

probabilidades de la selección probabilidades de la selección.

– Ejemplo: Encuesta Nacional sobre

Condiciones de Vida (ENCOVI) Guatemala Condiciones de Vida (ENCOVI), Guatemala, 2000

(21)

La incorporación del diseño de la

muestra

Ej l E t N i l b C di i d Vid • Ejemplo: Encuesta Nacional sobre Condiciones de Vida

(ENCOVI), Guatemala, 2000

– Objetivo: Muestra sin reemplazo de 8.940 viviendasObjetivo: Muestra sin reemplazo de 8.940 viviendas – Muestra efectiva: 7.276 hogares y 38.000 personas

– Marco: Configurado por 11.170 Sectores Cartográficos del X Censo de Población y Habitación de 1994

Censo de Población y Habitación de 1994 – Estratos: regiones (8), urbanización (2)

– 2 etapas de selección, unidades primarias y secundarias:

• Sectores cartográficos con probabilidad igual de selección • Muestreo sistemático de segmentos compactos con tamaño

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La incorporación del diseño de la

muestra

• Utilizamos los factores de ponderación o expansión durante el análisis para: p p

– Corregir el efecto de las probabilidades desiguales de selección

P iti i f i b l bl ió t di d – Permitir inferencias sobre la población estudiada

basándonos en la información recogida a través de la muestra (posible solamente si utilizamos el muestreo d b bilid d)

de probabilidad)

– Compensar la ausencia de respuesta en algunas unidades de muestreo

– La mayoría de los paquetes de software tienen una opción para especificar ponderaciones muestrales

(23)

La incorporación del diseño de la

muestra

• Estimaciones ponderadas versus no

ponderadas (Guatemala, 2000)

p

(

,

)

No Ponderadas ponderadas Población Urbana 38.5% 35.1% Concurren actualmente l l ( d d 5 74.8% 75.3% a la escuela (edades 5-17)

(24)

La incorporación del diseño de la

muestra

L

ti

i

b

d

t

• Las estimaciones basadas en encuestas

están sujetas a 2 tipos de errores:

– Errores de medición (no cuantificables) por ejemplo la interpretación de las preguntas,

l i d d

errores en el procesamiento de datos. – Errores de muestreo debidos a limitar la

i ti ió t d l bl ió b j

investigación a una parte de la población bajo estudio. Puede ser estimado a partir de los

datos de la muestra cuando se utiliza el datos de la muestra cuando se utiliza el muestreo de probabilidad.

(25)

La incorporación del diseño de la

muestra

• Un cálculo apropiado del error de muestreo exige tener en cuenta las características del diseño (conglomerados, estratificación,

probabilidades desiguales de selección).

• No todos los paquetes estándar de software tienen esta capacidad. Pero algunos están

comenzando a implementarlo: SPSS (el módulo de muestras complejas), SAS (procedimientos de encuesta), etc.

(26)

La incorporación del diseño de la

muestra

I t

l

d

fi

• Intervalos de confianza

– Supongamos que…

• el tamaño promedio del hogar en la encuesta es 6. • el error de muestreo estimado es 0.069.

– Entonces el intervalo de confianza al 95% es (5.892 , 6.165).

– Interpretación: Existe una alta probabilidad (del 95%) de que el valor verdadero (pero

d id ) d l t ñ di d l h

desconocido) del tamaño promedio del hogar este entre 5.892 y 6.165.

(27)

La incorporación del diseño de la

muestra

Cuando el diseño de muestra no es tenido en cuenta: • Cuando el diseño de muestra no es tenido en cuenta:

– Los errores de muestreo (los errores asociados a las estimaciones de punto) se calculan incorrectamente; generalmente se subestiman

generalmente se subestiman.

– Los intervalos de confianza son generalmente más pequeños de lo que realmente deberían ser.

La conclusión de la prueba de la hipótesis es inválida; la – La conclusión de la prueba de la hipótesis es inválida; la

hipótesis (nula) se rechaza más a menudo.

• Las características de la muestra (conglomerados,

estratificación probabilidades desiguales de selección) estratificación, probabilidades desiguales de selección) deben ser consideradas al analizar datos de encuestas basadas en muestras complejas, particularmente con datos de muestras pequeñas

(28)

Trabajo infantil y escolarización

Trabajo infantil y escolarización

Di ti i i l ti d

• Distinguir niveles y tipos de programas educativos

• Clasificaciones internacionales: CIIU CIUO

• Clasificaciones internacionales: CIIU, CIUO,… CINE? (Clasificación Internacional Normalizada de la Educación))

• Cooperación entre agencias

– Triangulación: matrícula, asistencia – Evaluaciones académicas

• Causas por las que no asiste (validez)

El f t d l t b j i f til b l d ñ • El efecto del trabajo infantil sobre el desempeño

(29)

Trabajo infantil y escolarización

Trabajo infantil y escolarización

• Usando datos de la encuesta sobre

trabajo infantil de Guatemala de 2000:

j

– Demostraremos la importancia del género, el área de residencia y la etnia al estudiar el

área de residencia y la etnia al estudiar el trabajo infantil y la escolarización.

Introduciremos el análisis multivariado – Introduciremos el análisis multivariado

usando variables de control en los cuadros de doble entrada

(30)

Trabajo infantil y escolarización

Trabajo infantil y escolarización

• El caso de Guatemala:

– Datos de buena calidad

– Distribución metodológicamente adecuada entre población urbana y rural e indígena y entre población urbana y rural, e indígena y no indígena

Nivel bajo de escolarización – Nivel bajo de escolarización

– Nivel alto de participación en actividades

ó i t d l h

económicas y tareas del hogar

(31)

Trabajo infantil y escolarización

Trabajo infantil y escolarización

• Trabajo infantil:

– Actividades económicas – Tareas del hogar

La “doble jornada”: actividades económicas – La doble jornada : actividades económicas

combinadas con tareas del hogar (p. ej.: tareas del hogar durante 4 horas o más por tareas del hogar durante 4 horas o más por día)

• Pero aquí consideraremos cada tipo de

(32)

Proporción de niños de 7 a 14 años de edad según escolarización y participación en las tareas del hogar - Guatemala, 2000

%

Asiste Asiste y hace tareas Hace tareas, no asiste Ni asiste ni hace tareas

20.4 21 2 13.3 15.3 11.5 2.4 8.5 3.6 9.5 4.9 90% 100% 19 8 6.4 13.7 11.4 11.5 16.4 21.2 22.9 70% 80% 19.8 15.0 50% 60% 52.3 70.8 56.5 71.6 52.7 68.3 30% 40% 10% 20% 0%

Niña Varón Rural Urbana Indígena No indígena

(33)

Proporción de niños de 7 a 14 años de edad según escolarización y participación en las tareas del hogar - Guatemala, 2000

1 4 1 6

100%

Asiste Asiste y hace tareas Hace tareas, no asiste Ni asiste ni hace tareas

6.0 23.5 11.9 14.6 25.2 13.4 17.1 14.5 2.9 6.0 1.4 15.6 3.5 8.5 1.6 80% 100% 6.6 17.1 6.0 7.8 17.9 5.4 18.8 20.5 60% 80% 77 9 21.3 22.4 40% 60% 45.4 67.0 65.0 77.9 41.5 63.5 60.2 75.9 20% 40% 41.5 0% 20% 0%

Niña rural Varón rural Niña urbana Varón urbano Niña indígena Varón indígena Niña no indígena

Varón no indígena

(34)

Proporción de niños de 7 a 14 años de edad según escolarización y participación en las tareas del hogar - Guatemala, 2000

0 6 100%

Asiste Asiste y hace tareas Hace tareas, no asiste Ni asiste ni hace tareas

4.7 27.1 18.8 18.6 16 6 20.1 9.6 13.1 17.2 3.5 9.9 3.7 11.7 2.3 4.6 0.6 80% 90% 100% 7.2 20.7 9.6 19.7 6.0 15.9 20.9 16.6 60% 70% 80% 81.6 22.9 40% 50% 60% 39.0 62.2 50.6 68.1 52.0 71.7 70.0 20% 30% 0% 10%

Niña Varón Niña Varón Niña Varón Niña Varón

Rural Urbana Rural Urbana

(35)

Proporción de niños de 7 a 14 años de edad según escolarización y participación en actividades económicas - Guatemala, 2000

100%

Asiste Asiste y trabaja Trabaja, no asiste Ni asiste ni trabaja

22.0 13.3 20 1 12.8 14.5 5.9 9.5 9.7 4.2 10.5 5.7 80% 90% 100% 8.1 16.4 14.2 8.8 9.3 20.1 21.8 70% 80% 16.6 50% 60% 64.1 60.9 56.1 74.2 51.1 70.5 30% 40% 10% 20% 0%

Niña Varón Rural Urbana Indígena No indígena

(36)

Proporción de niños de 7 a 14 años de edad según escolarización y participación en actividades económicas - Guatemala, 2000

100%

Asiste Asiste y trabaja Trabaja, no asiste Ni asiste ni trabaja

26 5 14 1 13.8 11.8 16 1 17.8 11.3 6.8 12.3 4.1 4.3 8.3 12.6 4.1 7.3 80% 90% 100% 8.3 19.7 7.6 10.1 22 5 6.3 12.0 26.5 14.1 27.7 16.1 60% 70% 80% 10.5 22.5 40% 50% 60% 58.4 53.9 74.6 73.9 53.4 48.8 71.8 69.3 20% 30% 40% 0% 10% 20% 0%

Niña rural Varón rural Niña urbana Varón urbano Niña indígena Varón indígena Niña no indígena

Varón no indígena

(37)

Proporción de niños de 7 a 14 años de edad según escolarización y participación en actividades económicas - Guatemala, 2000

100%

Asiste Asiste y trabaja Trabaja, no asiste Ni asiste ni trabaja

6.7 7.0 22.7 15.6 23.7 12.0 10.7 10.4 9.0 14.4 6.0 6.7 4.6 10.3 3.5 3.3 80% 90% 100% 10.1 18.3 6.0 15.9 29.1 16.2 60% 70% 80% 79.1 79.3 10.6 23.8 40% 50% 60% 51.3 45.7 61.2 59.4 65.7 61.8 9 20% 30% 0% 10%

Niña Varón Niña Varón Niña Varón Niña Varón

Rural Urbana Rural Urbana

(38)

Proporción de varones rurales no indígenas de 7 a 17 años de edad que participan en actividades económicas

100%

de edad que participan en actividades económicas -Guatemala, 2000 77.0% 83.8% 80% 90% 63.2% 70.7% 60% 70% 37 0% 51.4% 50% 60% 18 2% 24.8% 37.0% 30% 40% 5.8% 9.1% 15.3% 18.2% 10% 20% 0% 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

(39)

Proporción de varones rurales no indígenas de 7 a 17 años de edad que participan en actividades económicas

de edad que participan en actividades económicas -Guatemala, 2000 100% 80% 90% 60% 70% 50% 60% 30% 40% 10% 20% 0% 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

(40)

Proporción de varones rurales de 7 a 17 años de edad que participan en actividades económicas - Guatemala, 2000

Indígena No indígena 79.8% 85.5% 89.7% 90% 100% 64.0% 72.6% 70.1% 78.7% 85.3% 70% 80% 44.5% 54.4% 48 7% 59.9% 50% 60% 26.6% 35.0% 37.7% 48.7% 30% 40% 14.0% 19.6% 13.5% 19.7% 27.8% 10% 20% 5.9% 9.0% 0% 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

(41)

Trabajo infantil y escolarización

Trabajo infantil y escolarización

• En Guatemala, los varones tienen mayor y probabilidad de asistir a la escuela que las

niñas, pero también tienen mayor probabilidad de participar en actividades económicas

de participar en actividades económicas. • Las niñas tienden a participar con mayor

frecuencia en las tareas del hogar. frecuencia en las tareas del hogar.

• Las diferencias de género son especialmente notorias entre la población rural y la indígena. • Entre la población urbana no indígena no

parece haber diferencias de género respecto a escolarización y actividades económicas pero escolarización y actividades económicas, pero las hay respecto a las tareas del hogar.

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