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Actualizado el 13 de febrero de 2022, por Luis Benites.
¿Qué es un efecto de diseño?
Un efecto de diseño (DEFF) es un ajuste realizado para encontrar el tamaño de muestra de una encuesta, debido a un método de muestreo (p. ej ., muestreo por conglomerados , muestreo basado en encuestados o muestreo estratificado ) que da como resultado tamaños de muestra más grandes (o intervalos de confianza más amplios ) de lo que cabría esperar. con muestreo aleatorio simple ( SRS). El DEFF le indica la magnitud de estos aumentos.
El efecto de diseño es la relación entre la varianza real y la varianza esperada con SRS. Puede expresarse más simplemente como el tamaño real de la muestra dividido por el tamaño efectivo de la muestra (el tamaño efectivo de la muestra es lo que esperaría si estuviera usando SRS). Por ejemplo, supongamos que estaba utilizando un muestreo por conglomerados. Un DEFF de 2 significa que la variación es el doble de lo que cabría esperar con SRS. También significa que si usó el muestreo por conglomerados, tendría que usar el doble del tamaño de la muestra.
Fórmula para DEFF
La fórmula para encontrar el efecto de diseño es:
DEFF = 1 + δ(n – 1).
Donde:
- δ = correlación interclase para el estadístico.
- n = tamaño medio del conglomerado.
Precaución : los efectos de diseño encontrados en una encuesta no deben usarse automáticamente en otras encuestas. Antes de utilizar un DEFF de otra encuesta, asegúrese de que todos los componentes (p. ej., la correlación entre clases y el tamaño de la muestra) sean iguales.
Otras definiciones
Es posible que vea el DEFF definido en términos de errores estándar . Eso se debe a que el DEFF hace ajustes a las variaciones y, por lo tanto, a los errores estándar. El término «efecto de diseño» también ha adquirido otro significado en la literatura estadística: como la relación de los errores estándar, llamados deft . Como √deft es igual a deff , es fácil convertir de uno a otro. Solo tenga en cuenta qué ecuación está usando.
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