Encuesta Permanente de Hogares Continua 2022, 4to trimestre 2022 Comparable - República del Paraguay

Resumen
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Objetivo
El objetivo principal de la Encuesta Permanente de Hogares Continua 2022 es generar indicadores relacionados con el empleo, el desempleo, los ingresos y otras características sociales y económicas, que permitan conocer la evolución del bienestar de la población paraguaya.

Ámbito geográfico
La muestra total de la EPHC 2022 incluye los 15 departamentos del país más Asunción.

Ámbito poblacional
La investigación va dirigida a la población que reside habitual o permanentemente en viviendas particulares. No incluye la población residente en las viviendas colectivas. Esta categoría comprende: los hoteles, pensiones y otras casas de huéspedes; aunque, sí se incluyen a las familias que, formando un grupo independiente residen dentro de estos establecimientos, como puede ocurrir con los directores de los centros, conserjes, porteros, etc.

Período de levantamiento de los datos
El levantamiento de los datos corresponde al período de octubre a diciembre de 2022.

Principales áreas de interés
Características del mercado laboral y condiciones de vida (educación, salud, entre otros)
Se presenta un indicador del agregado de ingresos a nivel del hogar, denominado ingreso familiar mensual (se suman todos los ingresos de todas las personas de 10 y más años de edad).

Geographic coverage
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La Encuesta Permanente de Hogares Continua- 4to trim 2022 cubre todos los departamentos del país, excluyendo a los departamentos de Alto Paraguay y Boquerón, cuyas poblaciones representan menos del 2% de la población total del país.
Los dominios de estudios para indicadores de condiciones de vida son total país, área urbana, área rural. 4to trimestre comparable

Analysis unit
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La unidad de análisis de la Encuesta Permanente de Hogares Continua, son los hogares particulares a nivel nacional y dentro de estos hogares se investigan a todos los miembros residentes habituales.

Universo de estudio
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La investigación va dirigida a la población que reside habitualmente o permanentemente en viviendas particulares.

Se excluye de la investigación a la población residente en las viviendas colectivas. Esta categoría comprende: los hoteles, pensiones y otras casas de huéspedes; aunque, sí se incluyen a las familias que, formando un grupo independiente residen dentro de estos establecimientos, como puede ocurrir con los directores de los centros, conserjes, porteros, etc.

Kind of data
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Encuesta por muestreo (ssd)

Sampling procedure
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Características del diseño muestral

1. Marco muestral: El marco utilizado para la selección de la muestra de la región oriental no indígena está constituido por "segmentos", conformados a partir del Censo Nacional de Población y Viviendas 2012. Para la muestra, los segmentos utilizados como Unidades Primarias de Muestreo (UPM) es, el Área de Trabajo del Censista (ATC), con un promedio de 60 viviendas en el ámbito urbano y 45 viviendas en el ámbito rural.

Para los departamentos de la región occidental no indígena el marco está constituido también por "segmentos", conformados a partir del Censo Nacional de Población y Viviendas 2012.
Para la muestra, los segmentos utilizados como Unidades Primarias de Muestreo (UPM) es, el Área de Trabajo del Censista (ATC), con un promedio de 60 viviendas en el ámbito urbano y 45 viviendas en el ámbito rural.

2. Niveles de estimación:
Los niveles de desagregación para los cuales el diseño muestral permite obtener estimaciones con un nivel de confianza conocido son los siguientes:
- Total país
- Total urbano
- Total rural
- Asunción
- San Pedro
- Caaguazú
- Caazapá
- Itapúa
- Alto Paraná
- Central
- Resto

3. Estratificación geográfica:
Las variables de estratificación son, el departamento geográfico y el área de residencia. La EPHC 2022 tiene un total de 15 estratos. Éstos comprenderán Asunción, más los 6 departamentos y resto país divididos cada uno en estratos urbano y rural.

4. Tipo de muestreo: El diseño muestral corresponde a un diseño probabilístico por conglomerados con probabilidad proporcional al tamaño, bietápico y estratificado en la primera etapa. Es bietápico, ya que en una primera etapa se seleccionan dentro de cada estrato los segmentos censales o Unidades Primarias de Muestreo (UPM) y, en una segunda etapa, se seleccionan las viviendas o Unidades Secundarias de Muestreo (USM).
Primera etapa de selección: dentro de cada estrato, se selecciona un número determinado de UPMs en forma sistemática, con arranque aleatorio y con probabilidad proporcional al tamaño.
Segunda etapa de selección (Submuestreo): dentro de cada UPM escogida en la etapa anterior, se seleccionan aleatoriamente un total fijo de 12 viviendas sin reemplazo. Las viviendas se consideran como conglomerados; en ellas se investigan a todas las personas que habitualmente residen.

La EPHC 2017 da inicio a una nueva serie de encuestas, las cuales proporcionarán datos de manera trimestral y con solapamientos interanuales del 50% de los hogares, en todos los trimestres.
En la EPHC la muestra de las UPMs seleccionadas permanece fija por un periodo de 5 años y solo se renuevan las viviendas de un año a otro. Por tanto las UPMs seleccionadas para el periodo 2017-2021 han sido renovadas para dar paso a las UPMs que formarán parte del estudio durante en el periodo 2022-2026 bajo el mismo esquema de rotación que el periodo anterior.

Sampling deviation
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Las viviendas efectivamente encuestadas no se corresponde con las viviendas previstas.

Viviendas Previstas

4to trimestre 6012 viviendas

Viviendas Efectivas

4to trimestre 5018 viviendas

Mode of data collection
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Cara a Cara [f2f]

Research instrument
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Encuesta Permanente de Hogares Continua-4to Trimestre 2022

Población Objetivo: está dirigido a toda la población que reside habitual o de manera permanente en viviendas particulares.
Tipo de instrumento de recolección: Semiestructurado, con respuestas precodificadas y abiertas
En formato: Tableta
El cuestionario está diseñado de tal manera que se pueda registrar hasta 12 personas, donde a cada una de ellas se le asigna un número de línea (línea 1 es el/la jefe/a de hogar).
El mismo consta de las siguientes secciones:
1. Características de la Población.
2. Características de la Vivienda e Inventario de bienes duraderos.
3. Tecnologías de la Información y Comunicación
4. Educación.
5. Salud.
6. Empleo e Ingreso laboral.
7. Actividad Independiente no Agropecuaria del Hogar.
8. Actividad Agropecuaria, Forestal y Derivados.

Duración de la entrevista: La entrevista tiene en promedio una duración de 2 horas, la cual se realiza en una o más visitas.
Informante de los datos: de preferencia la entrevista se realiza a cada miembro del hogar de 15 años y más de edad quien responde por sí mismo. En caso de menores de 15 años, podrán facilitar sus datos el Jefe o la Jefa del hogar o su cónyuge o algún miembro mejor informado sobre las actividades que aquellos realizan. En ningún caso los datos son suministrados por trabajadores domésticos, huésped, vecino, visitas, etc.

Cleaning operations
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La digitación y edición de datos generalmente se llevan a cabo en terreno, en forma simultánea a la recolección, usualmente en las oficinas regionales.
Durante la digitación de datos, el programa de ingreso se encarga de realizar una serie de controles de calidad, revelando errores e inconsistencias para ser corregidos antes de abandonar el segmento.
Una vez asegurada la consistencia de toda la información en terreno, los datos se editan a nivel central para asegurar una vez más la calidad.
Se procede al cálculo de los factores de expansión, se elaboran tablas y se presenta un resumen con los principales resultados de la encuesta, que contiene el conjunto cuidadosamente seleccionado de tablas.

Response rate
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La tasa de respuesta es de 83,5%.

Sampling error estimates
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Errores de muestreo
Los errores de muestreo no se conocen directamente, pero sí es posible estimarlos a partir de los datos de la propia muestra. En tal sentido, mediante un software estadístico (ver Anexo 1), las estimaciones del error de muestreo, error relativo o, coeficiente de variación, intervalos de confianza, de las variables más importantes de la Encuesta Permanente de Hogares, del Módulo de Empleo, como son: Tasa de actividad, Tasa de ocupación, Tasa de desempleo, Estatus de pobreza, etc., tanto a nivel nacional como por algunos dominios de estudio.
A fin de interpretar de una manera sencilla estos resultados, seguidamente se presenta el concepto de cada columna de los cuadros.

Estimación: Para valores absolutos, son datos muéstrales multiplicados por el factor de expansión, para proporción o tasa son valores porcentuales obtenidos mediante fórmulas explicadas para cada variable en estudio.

Error muestral de la estimación: Es el valor absoluto de la raíz cuadrada de la varianza del estimador. Al error de muestreo se le denomina también error estándar y es una medida de la precisión con que una estimación de la muestra se aproxima al promedio de todas las muestras posibles.
La varianza es una medida estadística que permite determinar el grado de dispersión de la variable o el grado de heterogeneidad u homogeneidad de los elementos de un conjunto de elementos en función de los valores que la variable toma en cada uno de los elementos del conjunto.
Una manera sencilla de interpretar el error estándar (e.e.) es en término de intervalo de confianza.

Coeficiente de Variación (C.V.): El coeficiente de variación (CV) es definido como el error estándar de la estimación dividido por el valor estimado. Se lo conoce como error relativo.
El coeficiente de variación indica más claramente el nivel de precisión de una estimación; en efecto, en las encuestas de hogares la experiencia ha demostrado que estimaciones con un coeficiente de variación de hasta un 5 por ciento son muy precisas; si el coeficiente de variación llega hasta un 10 por ciento, las estimaciones siguen siendo precisas; un coeficiente de variación con un valor de hasta 20 por ciento es aceptable; y por último, más allá de un 20 por ciento indica que la estimación es poco confiable y, por tanto, se debe utilizar con precaución.

Intervalo de Confianza al 95%: Es el intervalo estimado que incluye el promedio de las estimaciones de todas las muestras posibles con una asignada probabilidad de confianza. Este intervalo tiene un límite inferior y un límite superior, dentro de los cuales se espera que se encuentre el valor real o poblacional con el nivel de confianza determinado.
Para cualquier estimador “y” de la encuesta, se puede obtener los intervalos de confianza de la manera siguiente:

Estimador y ± z*e.e.
La expresión z*e.e. recibe el nombre de margen de error del estimador y viene dado por el producto entre t y el error estándar de la estimación.
El valor z, es la abscisa de la distribución normal para una determinada probabilidad. Para un nivel de confianza del 90%, el valor de z = 1,645; para el 95%, z = 1,96; y para 99%, z = 2,58.
El nivel de confianza que va a ser usado en el análisis puede ser determinado por el usuario de la información. Habitualmente se toma el 95%.
La amplitud del intervalo de confianza depende principalmente del error estándar; es decir, a mayor valor del error estándar mayor amplitud del intervalo de confianza y, por tanto, menor precisión del valor estimado. Lo esperable es tener una menor amplitud del intervalo de confianza, por tanto, mayor precisión del valor estimado.

摘要
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目标
本年度《家庭常驻人口持续调查》的主要目标在于生成与就业、失业、收入及其他社会与经济特征相关的指标，旨在了解巴拉圭民众福祉的演变。
地理范围
2022年《家庭常驻人口持续调查》的总体样本涵盖了全国的15个部门以及亚松森。
人口范围
本调查针对居住在私人住宅中的常住或永久居民。该类别不包括居住在集体住宅中的居民。该类别包括：酒店、养老院以及其他旅客之家；尽管如此，那些形成独立群体居住在这些场所的家庭，例如中心负责人、门卫等，也被纳入其中。
数据收集时间
数据收集时间范围为2022年10月至12月。
主要研究领域
劳动力市场特征与生活质量条件（教育、健康等）
提供了家庭层面收入总和的指标，称为家庭月收入（将10岁及以上所有人的收入相加）。
地理覆盖范围
2022年第四季度《家庭常驻人口持续调查》覆盖了全国所有部门，排除阿洛帕拉亚州和博科龙州，这两个州的人口占全国总人口的不到2%。研究领域包括：全国总体、城市区域、农村区域。第四季度可比
分析单位
《家庭常驻人口持续调查》的分析单位是全国范围内的私人住宅，在这些住宅中，调查所有常住居民。
研究范围
调查针对居住在私人住宅中的常住或永久居民。
排除研究范围的是居住在集体住宅中的居民。该类别包括：酒店、养老院以及其他旅客之家；尽管如此，那些形成独立群体居住在这些场所的家庭，例如中心负责人、门卫等，也被纳入其中。
数据类型
抽样调查（ssd）
抽样程序
抽样设计的特点
1. 样本框架：用于东方非土著地区样本选择的框架由2012年国家人口和住宅普查中的“段”组成。对于样本，用作抽样基本单位的“段”是普查员工作区域（ATC），在城区平均有60套住宅，在农村区域平均有45套住宅。
对于非土著地区的西部部门，框架同样由2012年国家人口和住宅普查中的“段”组成。
对于样本，用作抽样基本单位的“段”是普查员工作区域（ATC），在城区平均有60套住宅，在农村区域平均有45套住宅。
2. 估计层级：以下层级可以通过样本设计获得具有已知置信水平的估计：
- 全国总体
- 城市总体
- 农村总体
- 亚松森
- 圣佩德罗
- 卡瓜苏
- 卡萨帕
- 伊塔普阿
- 高巴拉那
- 中部
- 其余地区
3. 地理分层：分层变量是地理部门和居住区域。2022年《家庭常驻人口持续调查》共有15个分层。这些分层将包括亚松森、6个部门和其余国家，每个部门分为城市和农村两个分层。
4. 抽样类型：样本设计对应于第一阶段和第二阶段均采用概率聚簇抽样，第一阶段按大小成比例抽样，第二阶段分层。它是双阶段的，因为在第一阶段，在每个分层内选择普查段或抽样基本单位（UPM），在第二阶段，在之前选择的每个UPM内选择固定数量的12套住宅，不进行替换。住宅被视为聚簇；在这些住宅中调查所有常住居民。
第一阶段选择：在每个分层内，系统性地选择一定数量的UPM，采用随机起始点，按大小成比例抽样。
第二阶段选择（次抽样）：在之前选择的每个UPM内，随机选择固定数量的12套住宅，不进行替换。住宅被视为聚簇；在这些住宅中调查所有常住居民。
《家庭常驻人口持续调查》2017年开始启动一项新的调查系列，这些调查将按季度提供数据，并在所有季度中实现50%的年度重叠。
在《家庭常驻人口持续调查》中，所选UPM的样本在5年内保持固定，并且仅每年更新住宅。因此，2017-2021年期间的所选UPM已更新，以让位给构成2022-2026年期间研究的UPM，该研究采用与前一个时期相同的轮换方案。
抽样偏差
实际接受调查的住宅与计划中的住宅不符。
计划住宅
第四季度6012套住宅
实际住宅
第四季度5018套住宅
数据收集方式
面对面（f2f）
研究工具
《家庭常驻人口持续调查》第四季度2022
目标人口：针对居住在私人住宅中的所有常住或永久居民。
收集工具类型：半结构化，带有预先编码和开放式回答。
格式：平板电脑。
问卷设计得可以记录多达12人，其中每个人都被分配一个行号（行1是户主）。
问卷包括以下部分：
1. 人口特征。
2. 住宅特征和耐用消费品清单。
3. 信息技术和通信。
4. 教育。
5. 健康。
6. 就业和劳动收入。
7. 家庭非农独立活动。
8. 农业林业及其衍生物活动。
访谈持续时间：访谈的平均持续时间为2小时，可能需要一次或多次访问。
数据提供者：优先对15岁及以上、有能力自行回答的每个家庭成员进行访谈。在15岁以下的情况下，户主、配偶或对家庭成员活动了解更详细的成员可以提供数据。在任何情况下，数据都不由家庭佣工、客人、邻居、访客等提供。
数据清理操作
数据录入和编辑通常在地面上进行，与收集同时进行，通常在地区办公室进行。
在数据录入过程中，输入程序负责执行一系列质量控制，揭示错误和不一致，以便在离开段之前进行纠正。
一旦确保地面上的所有信息的一致性，中央就会编辑数据，以确保再次确保质量。
计算扩展因子，编制表格，并呈现调查的主要结果摘要，其中包含精心选择的表格集。
响应率
响应率为83.5%。
抽样误差估计
抽样误差
抽样误差不能直接得知，但可以从样本数据中估计。在这方面，通过统计软件（见附件1），可以从《家庭常驻人口持续调查》的样本、就业模块等最重要变量中估计抽样误差、相对误差或变异系数、置信区间，这些变量包括：活动率、就业率、失业率、贫困状况等，无论是在全国范围内还是在一些研究领域。
为了简单易懂地解释这些结果，以下将介绍表格中每列的概念。
估计：对于绝对值，是样本数据乘以扩展因子；对于比例或比率，是通过为每个研究变量解释的公式获得的价值百分比。
估计的样本误差：是估计量的方差的平方根的绝对值。抽样误差也被称为标准误差，它是衡量样本估计值接近所有可能样本平均值的精确度的度量。
方差是一种统计度量，它允许确定变量的分散程度或一组元素中元素的同质性或异质性的程度，根据该变量在每个元素中取的值。
解释标准误差（e.e.）的一种简单方式是将其视为置信区间。
变异系数（C.V.）：变异系数（CV）定义为估计的标准误差除以估计值。它也被称为相对误差。
变异系数更清楚地表明了估计的精确度；实际上，在家庭调查中，经验表明，变异系数不超过5%的估计非常精确；如果变异系数达到10%，估计仍然精确；变异系数值为20%的估计是可接受的；最后，超过20%的变异系数表明估计不可靠，因此应谨慎使用。
95%置信区间：是估计的包含所有可能样本估计平均值的区间的估计，具有分配的置信概率。此置信区间有一个下限和一个上限，预期真实或总体值将位于此范围内。
对于任何调查的估计值“y”，可以通过以下方式获得置信区间：
估计值y ± z*e.e.
表达式z*e.e.被称为估计量的误差范围，它是由t和估计的标准误差的乘积给出的。
值z是正态分布的特定概率的横坐标。对于90%的置信水平，z = 1,645；对于95%，z = 1,96；对于99%，z = 2,58。
信息用户可以确定用于分析中的置信水平。通常采用95%。
置信区间的幅度主要取决于标准误差；也就是说，误差标准值越大，置信区间的幅度就越大，因此估计值的精确度就越低。期望置信区间的幅度较小，因此估计值的精确度较高。