Encuesta Nacional de Fuerza de Trabajo, Abril 2002 - Dominican Republic

Abstract
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El mercado de trabajo representa un mercado muy importante, tanto a nivel económico como social.

Las estadísticas laborales intentan medir de forma confiable y oportuna variables como: población económicamente activa y desempleo, desagregados por actividad económica, edad, sexo, ocupación, entre otras. Además, mide la variable de empleo desagregado por nivel de ingresos.

La Encuesta Nacional de Fuerza de Trabajo está concebida para ofrecer informaciones generales sobre el mercado de trabajo. Dentro de sus principales objetivos se encuentran:
· Evaluar la evolución del mercado de trabajo por medio de la estimación de los principales indicadores para poblaciones específicas, tales como, tasa global de participación, ocupación, desocupación, cesantía e inactividad, según diversas desagregaciones.
· Conocer los ingresos promedios generados por la participación de los ocupados en dicho mercado, así como la jornada promedio trabajada.
· Estudiar la relación entre los resultados de las informaciones del mercado de trabajo y el comportamiento de las actividades económicas que conforman el Producto Interno Bruto (PIB).
· Permitir la elaboración de estudios de comparabilidad internacional de las estadísticas laborales del país con otros de características similares.

La disponibilidad de estas estadísticas permite medir con adecuados niveles de precisión, los indicadores antes mencionados, por lo que se convierte en una herramienta básica al momento de tomar medidas relativas a la política de empleo y de salario.

Geographic coverage
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Cobertura: todo el territorio de la República Dominicana, incluyendo las islas aledañas.

Analysis unit
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Unidades de Observación
- Vivienda y Hogar
- Miembros del Hogar

Vivienda y Hogar: La unidad básica de observación es el hogar, el cual se define como un conjunto de personas, con o sin vínculos consanguíneos, que comparten o dependen de un fondo común para sus gastos, contribuyan o no con aportaciones al mismo.

La vivienda es la estructura física en que habitan los hogares particulares que independientemente haya sido construida o no para vivir, es utilizada para ese fin. Está conformada por una habitación o un conjunto de habitaciones y sus dependencias, que constituyen en sí misma una edificación o una parte estructuralmente separada de la misma y que, por la forma en que han sido construidas, reconstruidas, transformadas o adaptadas, están habitadas por uno o varios hogares.

Miembros del Hogar: Las condiciones que se establecen para determinar si una persona es o no miembro del hogar, evita la posibilidad de que la misma pueda clasificarse en más de un hogar o por el contrario, no pueda clasificarse en ninguno.

Se consideran miembros del hogar, aquellas personas que dependen habitualmente del presupuesto de gastos comunes del hogar y han residido de manera continua en la vivienda la mayor parte de los últimos tres meses o tienen intención de fijar su residencia en la vivienda encuestada. La condición de miembro es independiente de si la persona colabora económicamente o no con el financiamiento de los gastos, compartiendo total o parcialmente los gastos del hogar.

Universe
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Universo de estudio: los hogares residentes en las viviendas no colectivas de la República Dominicana, es decir, todas las viviendas particulares ocupadas. Se incluyen todos los hogares en las viviendas seleccionadas hasta 5 hogares por vivienda, a partir de esta cantidad serán consideradas viviendas colectivas, las cuales no forman parte de la muestra.

Kind of data
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Sample survey data [ssd]

Sampling procedure
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DISEÑO DE LA MUESTRA
El diseño muestral de una encuesta de hogares conlleva las fases de construcción de marcos de muestreo, los procedimientos para seleccionar las unidades de observación que formarán la muestra y la definición de los estimadores, entre otros. El diseño de la muestra permite definir los procesos de selección y estimación. El primero, se refiere a las reglas y operaciones para definir las diferentes unidades a incluirse, mientras que el segundo consiste en establecer los factores de expansión y las variables que forman parte de los principales indicadores de la fuerza de trabajo, este último proceso se conoce como inferencia estadística.

Este nuevo diseño muestral permite dar estimaciones semestrales y anuales en valores absolutos y relativos (tasas) a nivel de las cuatro grandes regiones: Región Ozama o Metropolitana, Región Norte o Cibao, Región Sur y Región Este, incluyendo las zonas Urbana y Rural, para las variables contenidas en el cuestionario que presentan una mayor frecuencia en los levantamientos semestrales. Y para las diez regiones de planificación se pueden dar estimaciones en valores absolutos anualmente. En tanto que, para los levantamientos semestrales se pueden dar estimaciones para las 10 regiones de planificación en valores relativos (tasas). Se utilizó un muestreo bietápico o en dos etapas estratificado por áreas geográficas. Para garantizar que las UPM’s seleccionadas se distribuyan en los estratos formados a intervalos regulares, antes de seleccionar las unidades de primera etapa (UPM’s) o Áreas de Supervisión Censal, el MM se organizó por Provincia, Municipios, Polígonos y Áreas de Supervisión en los siguientes estratos geográficos, clasificados a su vez por zonas de residencia (urbana y rural): Distrito Nacional, Santo Domingo, Santiago, Espaillat, Puerto Plata, La Vega, Resto Cibao Sur (Sánchez Ramírez y Monseñor Nouel), Duarte, Hermanas Mirabal, María Trinidad Sánchez, Samaná, Valverde, Resto Cibao Noroeste (Monte Cristi, Santiago Rodríguez y Dajabón), San Cristóbal, Resto Valdesia (Peravia, Azua y San José de Ocoa), San Juan, Elías Piña, Barahona, Resto Enriquillo (Independencia, Pedernales y Bahoruco), San Pedro de Macorís, Resto Higuamo (Hato Mayor y Monte Plata), La Romana, La Altagracia y El Seibo. Las Áreas de Supervisión Censal o UPM’s se escogieron con probabilidad proporcional al número de viviendas ocupadas (PPT) en las mismas, en forma sistemática con arranque aleatorio. En las UPM’s escogidas previamente se realizó una actualización cartográfica completa y exhaustiva, determinando el número de viviendas ocupadas y desocupadas e indicando los negocios, las edificaciones en construcción, solares, etc.

Ante de cada levantamiento se actualizan todas las UPM’s en las cuales se escogerán nuevas viviendas o rotarán, con la finalidad de reducir la no respuesta y mantener el marco de muestreo actualizado. En las restantes UPM’s del marco muestral en donde no se rotaran las viviendas, los encuestadores y supervisores realizan una actualización parcial durante el periodo de levantamiento de la encuesta. Esta modalidad permite que cada seis meses se incorporen los cambios más importantes en las UPM’s del marco muestral. Es importante resaltar que cuando ocurre algún fenómeno atmosférico (ciclones, tormentas tropicales, vaguadas, tornados, etc.) las UPM’s en las zonas geográficas afectadas son revisadas y actualizadas completamente antes de iniciar el próximo levantamiento de la ENFT.

Mode of data collection
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Face-to-face [f2f]

Research instrument
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El cuestionario de Fuerza de Trabajo consta de 5 secciones:
Sección 1 - Datos de Ubicación Geográfica e Información de control de la entrevista.
Sección 2 - Características de la Vivienda.
Sección 3 - Características del Hogar y sus Miembros.
Sección 4 - Ocupación e Ingresos de los Miembros del Hogar.
Sección 5 - Ingresos del Exterior

Response rate
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Tasa de respuesta (TR): estimada utilizando las ENFT anteriores y se calcula dividiendo el total de viviendas en cuyos hogares se realizó la encuesta entre el total de viviendas seleccionadas. La tasa de respuesta (TR) se obtiene restándole la tasa de no respuesta (TNR) a la unidad, es decir, 1-TNR. Las principales razones de no respuestas en los hogares de las viviendas seleccionadas de debe a la negación de los hogares a dar las entrevistas y a los problemas del marco de muestreo, tales como viviendas desocupadas, convertidas en comercio, etc. Se utilizó para el diseño muestral una tasa de respuesta de 82 por ciento.

Data appraisal
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CALIDAD DE LAS ESTIMACIONES
La bondad de una estimación se mide entre otros aspectos por las medidas de variabilidad de las estimaciones y por el control de calidad durante el proceso de recolección de los datos en el terreno.

En una encuesta por muestreo, el resultado final de una variable específica, viene acompañado de por lo menos un valor que representa la variabilidad que es inherente al método empleado para su estimación, este valor es representado por el error estándar, el coeficiente de variación (CV), intervalo de confianza y el efecto de diseño de la muestra si la misma es compleja. En las ENFT’s estos indicadores de variabilidad se estiman utilizando el Módulo de Muestras Complejas del Paquete Estadístico SPSS 13.0.

Una estimación o estadístico, es un valor numérico que se calcula a partir de las observaciones muestrales de una característica determinada para proporcionar información sobre un valor poblacional. Las estimaciones pueden ser puntuales cuando utiliza un solo número o valor para estimar un parámetro determinado en la población, y por intervalo de confianza cuando se utiliza un rango o recorrido (determinado por dos valores) dentro del cual se podría encontrar el valor verdadero del parámetro de la población con un nivel de confianza determinado. Se debe destacar que una variación del valor absoluto que se encuentre dentro del rango del intervalo de confianza no significa una diferencia significativa al momento de hacer análisis o comparaciones con otras fuentes.

El intervalo de confianza del 95% se interpreta de la siguiente manera: si extraemos 100 muestras de nuestra población con el mismo procedimiento y estimamos uno de los indicadores del mercado de trabajo (tasa de ocupación, desocupación, etc.), al construir un intervalo de confianza para cada muestra, esperamos que 95 de los intervalos resultantes incluyan el valor verdadero del parámetro de la población.

El error estándar de un estimador, es la diferencia entre los estimadores calculados con la muestra y los parámetros de la población, es decir, resulta de investigar una muestra y no a toda la población.

El efecto de diseño se define como la razón de la varianza real de una muestra compleja y la varianza de una muestra aleatoria del mismo número de elementos, es decir, varianza del estimador del diseño en la encuesta compleja / la varianza del estimador del muestreo aleatorio simple.

El coeficiente de variación (CV), es una medida relativa de dispersión utilizada principalmente para fines comparativos, y mide el grado de dispersión de un conjunto de datos con relación a su media.

摘要
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劳动市场在经济和社会层面均具有极其重要的地位。
劳动统计数据旨在以可靠和及时的方式衡量一系列变量，如经济活跃人口和失业率，按经济活动、年龄、性别、职业等细分，此外还包括按收入水平细分的就业变量。
《全国劳动力调查》旨在提供关于劳动市场的总体信息。其主要目标包括：
· 通过对特定人群的主要指标进行估算，评估劳动市场的演变，例如，全球参与率、就业率、失业率、失业和闲置率，以及根据不同细分进行的评估。
· 了解劳动力市场参与者的平均收入以及平均工作时间。
· 研究劳动力市场信息的结果与构成国内生产总值（GDP）的经济活动的行为之间的关系。
· 允许对国家与其他具有相似特征的国家的劳动统计数据进行比较研究。
这些统计数据的可用性使得可以以适当的精确度测量上述指标，因此成为制定就业和薪酬政策的必备工具。
地理覆盖范围
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覆盖范围：多米尼加共和国的全境，包括邻近岛屿。
分析单位
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观测单位
- 住所和家庭
- 家庭成员
住所和家庭：基本观测单位是家庭，它被定义为一群人，无论有无血缘关系，他们共同或依赖一个共同基金来支付开销，无论他们是否向共同基金做出贡献。
住所是家庭居住的物理结构，无论是否为居住而建造，均被用于此目的。它由一个房间或一组房间及其附属部分组成，本身就是一个建筑或该建筑结构的一部分，并且由于它们的建设、重建、改造或适应方式，使得一个或多个家庭居住在其中。
家庭成员：确定一个人是否是家庭成员的条件，避免了该人可能被归类在多个家庭中或相反，根本无法归类在任何一个家庭中的可能性。
被认为是家庭成员的人，是那些习惯性地依赖家庭共同开销预算并连续居住在住所中超过过去三个月的人，或者有意图在调查的住所中定居的人。家庭成员的身份与该人是否在经济上资助开销或与家庭开销共享总部分或部分无关。
总体
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研究总体：居住在多米尼加共和国非集体住所中的家庭，即所有被占用的私人住宅。包括在选定的住所中所有被选中的家庭，每个住所最多5个家庭，超过这个数量将被视为集体住所，它们不属于样本。
数据类型
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样本调查数据 [ssd]
抽样程序
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抽样设计
家庭调查的抽样设计涉及构建抽样框架的阶段、选择构成样本的观测单位的程序，以及定义估计量，等等。抽样设计允许定义选择和估计的过程。前者涉及定义包含不同单位的规则和操作，而后者则包括建立扩张因子和构成主要劳动力指标变量的变量，这一过程被称为统计分析。
这种新的抽样设计允许在四个主要区域（Ozama或Metropolitana区域、Cibao或Norte区域、Sur区域和Este区域）进行季度和年度的绝对值和相对值（比率）估计，包括城市和农村地区，对于在季度调查中出现频率较高的问卷变量。对于十个规划区域，可以每年进行绝对值估计。对于季度调查，可以对十个规划区域进行相对值（比率）估计。使用了两阶段或两阶段分层抽样，按地理区域进行分层。为了确保选定的UPM’s在形成的间隔中均匀分布，在选定第一阶段单位（UPM’s）或人口普查监督区域之前，MM根据以下地理区域组织了省、市、多边形和监督区域，这些区域按居住区（城市和农村）分类：Distrito Nacional、Santo Domingo、Santiago、Espaillat、Puerto Plata、La Vega、Resto Cibao Sur（Sánchez Ramírez y Monseñor Nouel）、Duarte、Hermanas Mirabal、María Trinidad Sánchez、Samaná、Valverde、Resto Cibao Noroeste（Monte Cristi、Santiago Rodríguez y Dajabón）、San Cristóbal、Resto Valdesia（Peravia、Azua y San José de Ocoa）、San Juan、Elías Piña、Barahona、Resto Enriquillo（Independencia、Pedernales y Bahoruco）、San Pedro de Macorís、Resto Higuamo（Hato Mayor y Monte Plata）、La Romana、La Altagracia y El Seibo。人口普查监督区域或UPM’s以与被占用的住宅数量（PPT）成比例的概率选择，以系统方式使用随机启动。在选定的UPM’s中，进行了全面的和彻底的地图更新，确定了被占用的和空置的住宅数量，并指出了商业、在建建筑、空地等。
在每次调查之前，所有将在其中选择新住宅或轮换的UPM’s都将进行更新，以减少非响应并保持抽样框架的更新。在抽样框架中剩余的UPM’s中，在调查期间，调查员和监督员将进行部分更新。这种模式允许每六个月将抽样框架中UPM’s的重大变化纳入其中。值得注意的是，在发生某些气象现象（飓风、热带风暴、低气压带、龙卷风等）时，受影响的地理区域的UPM’s将在下一轮ENFT调查开始之前进行全面和彻底的审查和更新。
数据收集方式
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面对面 [f2f]
研究工具
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劳动力调查问卷包括5个部分：
第一部分 - 地理位置信息及访谈控制信息。
第二部分 - 住所特征。
第三部分 - 家庭及其成员特征。
第四部分 - 家庭成员的就业和收入。
第五部分 - 海外收入。
响应率
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响应率（TR）：通过使用以前的ENFT进行估算，并通过将进行问卷调查的家庭总数除以选定的住宅总数来计算。响应率（TR）通过从单位中减去非响应率（TNR）来获得，即1-TNR。在选定的住宅家庭中，主要非响应原因包括家庭拒绝接受访谈和抽样框架问题，如空置住宅、转为商业用途等。在设计样本时，使用了82%的响应率。
数据评估
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估计质量
估计的优良程度通过其他方面的措施来衡量，包括估计的变异性测量和质量控制，在数据收集过程中的地面工作。
在抽样调查中，一个特定变量的最终结果伴随着至少一个值，该值代表与用于其估计的方法固有的变异性，这个值由标准误差、变异系数（CV）、置信区间和复杂的样本设计效应（如果样本复杂）来表示。在ENFT中，这些变异性指标通过SPSS 13.0统计软件包的复杂样本模块进行估计。
估计或统计量是一个数值，它是根据一个特定特征的样本观察值计算出来的，以提供有关总体值的信息。估计可以是点估计，当使用单个数字或值来估计总体中的特定参数时，或者当使用范围或行程（由两个值确定）时，这个范围或行程可能包含总体参数的真实值，这被称为置信区间。应强调的是，置信区间范围内的绝对值变化并不意味着在分析或与其他来源进行比较时存在显著差异。
95%置信区间的解释如下：如果我们从我们的总体中抽取100个样本，使用相同的程序并估计市场劳动力的一个指标（就业率、失业率等），对于每个样本构建置信区间，我们预计95个区间将包括总体参数的真实值。
估计者的标准误差是指估计值与总体参数之间的差异，即从样本研究而不是总体研究得出的结果。
设计效应被定义为复杂样本的实际方差与相同数量的简单随机样本的方差之比，即复杂调查中设计估计者的方差/简单随机抽样的估计者方差。
变异系数（CV）是相对分散度的度量，主要用于比较目的，并衡量与均值相比的数据集的分散程度。