UNA REVISIÓN DEL MÉTODO DE VEROSIMILITUD EMPÍRICA EN LAS ENCUESTAS POR MUESTREO

Resumen

En el ámbito del muestreo en poblaciones finitas han surgido en los últimos años nuevas metodologías para obtener estimadores más precisos usando información auxiliar. El método de verosimilitud empírica es el más reciente en este sentido. En este trabajo se describe este novedoso método definido en Chen y Sitter (1999), así como las distintas generalizaciones, extensión al muestreo estratificado y propiedades más importantes. El comportamiento de estos estimadores se ha comprobado con los datos de una población real y usando distintos diseños muestrales. En este estudio de simulación se muestra que estos estimadores son muy eficientes y por tanto, una alternativa valida a usar en las encuestas por muestreo.

ABSTRACT
In the last years have appeared new efficient methods to obtain estimators using auxiliary information in complex surveys. The pseudo empirical likelihood method is the most recent. In this paper, this method
defined in Chen and Sitter (1999) is described. Furthermore, we show this approach under two points of view, under stratified sampling and show several properties. The real performance of these estimators is evaluated on the basis of data from a real population, using different sampling designs. This simulation study shows that these estimators are very efficient and are a valid option in complex surveys.

Key words: Empirical likelihood, superpopulation models, calibration estimator, generalized regression estimator.