| Título: | Análisis de encuestas basado en diseño y modelos muestrales: una comparación entre métodos de inferencia aplicados al estudio de la vocación emprendedora en alumnos universitarios |
| Autores: | Liseras, Natacha |
| Fecha: | 2004-04 |
| Publicador: | Facultad de Ciencias Económicas y Sociales - UNMdP |
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| Tipo: |
info:eu-repo/semantics/masterThesis info:ar-repo/semantics/tesis de maestría info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| Tema: |
Observaciones Binarias Correlacionadas Estadística Inferencia Basada en Modelos Ecuaciones de Estimación Generalizadas Modelos Marginales Modelos de Efectos Aleatorios Vocación Emprendedora |
| Descripción: |
En el presente trabajo se comparan los métodos de análisis de encuestas propios de la inferencia clásica y de la inferencia basada en modelos, para el caso específico de datos binarios correlacionados. Se propone la formulación de modelos marginales y de modelos mixtos basados en las funciones de verosimilitud completa y condicional, con enlace logístico. El diagnóstico del modelo no resulta posible debido a: (a) la falta de una función de verosimilitud bajo el enfoque marginal, lo que inhibe el uso de las medidas basadas en el cociente de verosimilitud; (b) la naturaleza binaria de la variable respuesta y de las covariables, que torna poco informativo el uso de las técnicas usualmente empleadas en modelación. Entre otras alternativas, se propone el cálculo de una tasa de error por validación cruzada leave-one-out, a fines de evaluar la predictibilidad de los modelos estimados. Se efectúa una aplicación concreta a un estudio de corte transversal en el cual la dependencia entre las observaciones se debe al submuestreo de unidades primarias - alumnos encuestados dentro de facultades -. La variable respuesta es la presencia de vocación emprendedora en alumnos universitarios de economía, administración e ingeniería, estimándose la proporción de alumnos con vocación emprendedora en 0.4 bajo ambos métodos. El estudio realizado permite concluir que la inferencia basada en modelos otorga mayor flexibilidad de análisis que la inferencia clásica basada en diseño muestral. Fil: Liseras, Natacha. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina. |
| Idioma: | spa |