Indicadores de pobreza nos municípios de Minas Gerais: comparação de métodos de estimação em pequenas áreas

Nicia Brendolin + Debora Souza, Djalma Pessoa, Solange Onel e Viviane Quintaes (IBGE)

Resumo:

Institutos de estatísticas oficiais cada vez mais se deparam com grande demanda por informações detalhadas e precisas, e por outro lado sofrem com a constante restrição financeira na produção das pesquisas amostrais. Neste sentido, pesquisadores de vários órgãos produtores de estatísticas oficiais, atualmente, estudam metodologias de estimação em pequenos domínios a fim de fornecer estimativas para áreas geográficas ou domínios menores com precisão controlada, sem aumento de custos.

Para estimar pobreza em pequenas áreas, são utilizadas metodologias que combinam as informações coletadas em pesquisas domiciliares amostrais com a ampla cobertura geográfica dos censos demográficos.

O objetivo principal deste trabalho foi avaliar três métodos de estimação em pequenas áreas: o método desenvolvido em Fay e Herriot (1979), o descrito em Elbers et al. (2002) e o apresentado em Molina e Rao (2010). Para o estudo, foram extraídas 400 subamostras de uma população (amostra do Censo Demográfico de 2010 do Estado de Minas Gerais) utilizando o desenho amostral da Pesquisa de Orçamentos Familiares de 2008-2009 e implementaram-se as três metodologias nestas subamostras. Assim se pôde comparar, em termos de vício relativo, erro médio quadrático relativo (EQMR) e ordenação de áreas, as estimativas de indicadores de pobreza obtidas pelas metodologias em cada subamostra com aquelas calculadas na população.

Os resultados desse estudo podem fornecer subsídios para escolher uma metodologia adequada para estimação de indicadores necessários para a produção de Mapa de Pobreza no país.

Palavras-chaves: estimação em pequenas áreas, indicadores de pobreza.

Referências Bibliográficas

Elbers, C., Lanjouw, J. O. e Lanjouw, P. (2002) Micro-level estimation of welfare. Relatório técnico, The World Bank.

Fay, R. E. e Herriot, R. A. (1979) Estimates of income for small places: an application of James-Stein procedures to census data. Journal of the American Statistical Association, 74, 269-277.

Molina, I. e Rao, J. N. K. (2010) Small area estimation of poverty indicators. Canadian Journal of Statistics, 38(3), 369-385.