Este documento resume los conceptos clave para el análisis de encuestas con diseños de muestreo complejos en Stata. Explica que las encuestas permiten obtener información sobre poblaciones a través de muestras representativas y que deben considerarse elementos como los ponderadores, estratos y conglomerados. Además, presenta ejemplos de análisis de encuestas de salud en México usando Stata, resaltando la importancia de respetar el diseño muestral complejo para obtener estimaciones correctas.
Este documento presenta las siete principales herramientas del control de calidad: la hoja de recogida de datos, el histograma, el diagrama de Pareto, el diagrama de causa-efecto, la estratificación, el diagrama de correlación y los gráficos de control. Cada herramienta se describe brevemente y se explica su metodología para su aplicación en el análisis y mejora de procesos.
Mapa conceptual las herramientas estadisticas de control de calidadandremilia
Este documento describe 7 herramientas estadísticas de control de calidad: 1) Hoja de control, 2) Histograma, 3) Diagrama de Pareto, 4) Diagrama de causa-efecto, 5) Estratificación, 6) Diagrama de scatter, y 7) Gráfico de control. Cada herramienta se utiliza para recopilar y analizar datos de manera diferente con el fin de monitorear procesos y mejorar la calidad.
Este documento describe los conceptos y métodos clave para calcular el tamaño de la muestra en investigación clínica. Define población, muestra y datos, y explica por qué es importante calcular el tamaño de la muestra para estimar parámetros poblacionales de manera eficiente. Luego, detalla diferentes tipos de muestreo y fórmulas para calcular el tamaño de la muestra para comparar promedios o proporciones entre grupos, o estimar una proporción en un solo grupo, ilustrando con ejemplos numéricos. Finalmente,
El documento describe un estudio de repetibilidad y reproducibilidad (R&R) para evaluar un sistema de medición del tamaño de partícula en una planta de PVC. El estudio encontró que la variación del sistema de medición era mayor que el 30% de la variación total del proceso, lo que indica que el sistema no es confiable para fines de control de procesos. Se recomienda mejorar el proceso de medición, enfocándose primero en mejorar la repetibilidad.
El documento presenta una introducción al Módulo II de un curso de Seis Sigma para Black Belts. Explica las fases de Definición, Medición, Análisis, Mejora y Control de proyectos Seis Sigma. Se detalla la fase de Análisis, incluyendo estudios de repetibilidad y reproducibilidad, análisis de modo y efecto de falla, y herramientas para identificar causas raíz.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística. Explica que la estadística descriptiva se usa para describir datos, mientras que la inferencial permite sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Define términos como población, muestra, parámetros, estadísticos, promedio, mediana, moda y desviación estándar. También cubre los tipos de variación y cómo calcular estadísticos básicos.
Este documento presenta un resumen de los conceptos clave del análisis de regresión y los modelos de pronóstico. Explica objetivos como aprender a hacer pronósticos usando variables y modelos de regresión. Incluye temas como introducción a pronósticos, modelos de regresión, series de tiempo. También describe criterios para evaluar modelos de pronóstico como error absoluto medio y raíz del error cuadrático medio. El objetivo es aprender conceptos básicos para realizar pronósticos basados en análisis est
Este documento presenta información sobre el muestreo. Explica conceptos clave como estimación de proporciones y medias, intervalos de confianza, y cálculo del tamaño de muestra. También cubre la importancia de la representatividad de las muestras y diferentes tipos de muestreo como aleatorio y estratificado. El objetivo es ayudar a los lectores a entender cómo realizar estimaciones estadísticas a partir de muestras representativas de una población más grande.
Este documento presenta las siete principales herramientas del control de calidad: la hoja de recogida de datos, el histograma, el diagrama de Pareto, el diagrama de causa-efecto, la estratificación, el diagrama de correlación y los gráficos de control. Cada herramienta se describe brevemente y se explica su metodología para su aplicación en el análisis y mejora de procesos.
Mapa conceptual las herramientas estadisticas de control de calidadandremilia
Este documento describe 7 herramientas estadísticas de control de calidad: 1) Hoja de control, 2) Histograma, 3) Diagrama de Pareto, 4) Diagrama de causa-efecto, 5) Estratificación, 6) Diagrama de scatter, y 7) Gráfico de control. Cada herramienta se utiliza para recopilar y analizar datos de manera diferente con el fin de monitorear procesos y mejorar la calidad.
Este documento describe los conceptos y métodos clave para calcular el tamaño de la muestra en investigación clínica. Define población, muestra y datos, y explica por qué es importante calcular el tamaño de la muestra para estimar parámetros poblacionales de manera eficiente. Luego, detalla diferentes tipos de muestreo y fórmulas para calcular el tamaño de la muestra para comparar promedios o proporciones entre grupos, o estimar una proporción en un solo grupo, ilustrando con ejemplos numéricos. Finalmente,
El documento describe un estudio de repetibilidad y reproducibilidad (R&R) para evaluar un sistema de medición del tamaño de partícula en una planta de PVC. El estudio encontró que la variación del sistema de medición era mayor que el 30% de la variación total del proceso, lo que indica que el sistema no es confiable para fines de control de procesos. Se recomienda mejorar el proceso de medición, enfocándose primero en mejorar la repetibilidad.
El documento presenta una introducción al Módulo II de un curso de Seis Sigma para Black Belts. Explica las fases de Definición, Medición, Análisis, Mejora y Control de proyectos Seis Sigma. Se detalla la fase de Análisis, incluyendo estudios de repetibilidad y reproducibilidad, análisis de modo y efecto de falla, y herramientas para identificar causas raíz.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística. Explica que la estadística descriptiva se usa para describir datos, mientras que la inferencial permite sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Define términos como población, muestra, parámetros, estadísticos, promedio, mediana, moda y desviación estándar. También cubre los tipos de variación y cómo calcular estadísticos básicos.
Este documento presenta un resumen de los conceptos clave del análisis de regresión y los modelos de pronóstico. Explica objetivos como aprender a hacer pronósticos usando variables y modelos de regresión. Incluye temas como introducción a pronósticos, modelos de regresión, series de tiempo. También describe criterios para evaluar modelos de pronóstico como error absoluto medio y raíz del error cuadrático medio. El objetivo es aprender conceptos básicos para realizar pronósticos basados en análisis est
Este documento presenta información sobre el muestreo. Explica conceptos clave como estimación de proporciones y medias, intervalos de confianza, y cálculo del tamaño de muestra. También cubre la importancia de la representatividad de las muestras y diferentes tipos de muestreo como aleatorio y estratificado. El objetivo es ayudar a los lectores a entender cómo realizar estimaciones estadísticas a partir de muestras representativas de una población más grande.
El documento describe el análisis estadístico de datos, incluyendo sus características, métodos y aplicaciones. Se define el análisis estadístico como el estudio de conjuntos de datos numéricos para describirlos y hacer inferencias sobre poblaciones más amplias mediante técnicas matemáticas. Incluye métodos como el control estadístico de procesos y el muestreo de aceptación para evaluar lotes de productos.
Este documento describe las etapas del proceso de investigación científica, incluyendo concebir la idea, plantear el problema, elaborar el marco teórico, definir el tipo de investigación, establecer hipótesis, seleccionar el diseño, recolectar datos y analizarlos. También presenta estadísticas descriptivas como promedio, desviación estándar, histograma y correlación para analizar datos de PIB e importaciones. Finalmente, aplica regresión lineal para pronosticar el PIB.
El documento presenta una introducción a los elementos básicos de la estadística, incluyendo variables y tipos de variables, así como las escalas de medición. Explica la estadística descriptiva y la estadística inferencial, dando ejemplos. También muestra cómo elaborar una distribución de frecuencia tabulando datos cuantitativos en intervalos de clase.
Este documento presenta las 7 herramientas básicas del control de calidad. Estas herramientas incluyen 1) hojas de verificación, 2) diagramas de Ishikawa, 3) diagramas de Pareto, 4) histogramas, 5) diagramas de dispersión, 6) cartas de control, y 7) diagramas de flujo. Cada herramienta se utiliza para un propósito específico como identificar causas de problemas, priorizar áreas de oportunidad y monitorear procesos. Juntas, estas 7 herramientas brindan una metod
Este documento discute el uso de modelos biofísicos para analizar el impacto del cambio climático en la agricultura. Presenta varios enfoques de modelización y sus fortalezas y debilidades. Los modelos estadísticos son útiles para análisis rápidos mientras que los modelos basados en procesos son más precisos localmente. La selección del modelo depende del objetivo, los datos disponibles y la audiencia. Aunque los modelos más complejos son más precisos, los modelos simples también pueden proveer información útil si se
Este documento presenta los resultados de un estudio R&R (repetibilidad y reproducibilidad) realizado para evaluar la variación de un sistema de medición. El estudio encontró que el 77.89% de la variación total en los datos se debe al sistema de medición, mientras que sólo un 22.11% se debe a las diferencias entre las piezas medidas. Adicionalmente, el sistema de medición sólo puede distinguir una categoría distintiva, lo que significa que no es útil para tomar decisiones de control de procesos.
El resumen del documento es el siguiente:
1) Se inspeccionó una muestra de 300 piezas de pernos para determinar si cumplen con las especificaciones del cliente respecto al diámetro.
2) Los resultados mostraron que el 84% de la muestra estaba dentro del límite de especificación establecido por el cliente.
3) La distribución de los datos tiende a ser normal y centrada, lo que indica que la mayoría de las piezas cumplen con las tolerancias requeridas.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como tipos de datos, medidas de tendencia central y dispersión para datos continuos y discretos, y cómo construir histogramas. Explica que los datos pueden ser continuos o discretos, y cómo calcular la media, mediana, moda, varianza y desviación estándar. También describe cómo construir un histograma dividiendo los datos en intervalos y representando la frecuencia en cada intervalo con barras.
Este documento presenta conceptos estadísticos como medidas de dispersión y variabilidad de datos, incluyendo el rango, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación. Explica cómo calcular estas medidas y sus propiedades. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de varianza poblacional, desviación estándar muestral, y coeficiente de variación para comparar variabilidad entre conjuntos de datos.
Einstein dijo que solo conocía dos cosas infinitas: el universo infinito y la infinita estupidez del hombre. Para desarrollar un programa de mejora de calidad, se necesita un sistema de medición confiable que mida la repetibilidad, reproducibilidad, exactitud y estabilidad. Un estudio determinó que la medición en una empresa era aceptable, con una variación total del 34.1% atribuible principalmente a diferencias entre partes.
Este documento presenta las siete herramientas básicas de calidad, incluyendo listas de verificación, diagramas de Pareto, histogramas, diagramas de correlación, diagramas de control, diagramas causa-efecto y gráficas de corrida. Explica cuándo y cómo usar cada herramienta, así como sus ventajas, para ayudar a mejorar procesos, tomar decisiones y resolver problemas relacionados con la calidad.
El documento presenta los resultados de una inspección de diámetro realizada a una muestra de 300 piezas tomadas de un lote de pernos. Se muestra un histograma y una tabla con los datos agrupados de la muestra, incluyendo los límites inferior y superior, la frecuencia y la frecuencia relativa de cada clase. La interpretación de las gráficas muestra que un 84% de la muestra está dentro de las especificaciones del cliente.
Este documento presenta información sobre metodología de investigación y análisis de datos. Explica conceptos como variables, escalas de medición, recopilación y presentación de datos. Incluye ejemplos de tablas de frecuencias, histogramas y medidas estadísticas como media y desviación estándar. Finalmente, analiza datos de rendimiento de girasol en cuatro localidades para recomendar un lote para alquilar.
Capacitación dirigida a personal del Ministerio de Salud Pública (MSPAS) y el Ministerio de Agricultura, Ganadería y Alimentación (MAGA) de Guatemala, en el marco del Proyecto AdA-Integración.
Este documento explica cómo calcular medidas de tendencia central y dispersión para datos agrupados. Primero se calcula la media aritmética sumando los productos de la frecuencia por la marca de clase y dividiendo entre el número total de datos. Luego, la desviación media se obtiene sumando los valores absolutos de la diferencia entre cada marca de clase y la media, y dividiendo por el número de datos. Finalmente, se presentan fórmulas para calcular la varianza y desviación estándar.
Este documento presenta 10 ejercicios relacionados con técnicas de pronósticos cuantitativos y análisis de series de tiempo. Se pide investigar métodos como suavización exponencial, regresión lineal múltiple y análisis de componentes principales para pronosticar variables como ventas, producción y precios. El objetivo es que el estudiante aplique diferentes herramientas estadísticas y modelos de series de tiempo para resolver problemas de negocios y tomar decisiones.
Se aplicó una escala de adicción al amor a 40 estudiantes de la Universidad de Montemorelos, 24 hombres y 16 mujeres. La mayoría de los participantes (27) se encontraban en una relación, mientras que 13 eran solteros. Se probó la hipótesis de que los hombres tienden a mostrar un grado más alto de adicción al amor que las mujeres, pero los resultados no mostraron una diferencia significativa.
El documento describe el análisis estadístico de datos, incluyendo sus características, métodos y aplicaciones. Se define el análisis estadístico como el estudio de conjuntos de datos numéricos para describirlos y hacer inferencias sobre poblaciones más amplias mediante técnicas matemáticas. Incluye métodos como el control estadístico de procesos y el muestreo de aceptación para evaluar lotes de productos.
Este documento describe las etapas del proceso de investigación científica, incluyendo concebir la idea, plantear el problema, elaborar el marco teórico, definir el tipo de investigación, establecer hipótesis, seleccionar el diseño, recolectar datos y analizarlos. También presenta estadísticas descriptivas como promedio, desviación estándar, histograma y correlación para analizar datos de PIB e importaciones. Finalmente, aplica regresión lineal para pronosticar el PIB.
El documento presenta una introducción a los elementos básicos de la estadística, incluyendo variables y tipos de variables, así como las escalas de medición. Explica la estadística descriptiva y la estadística inferencial, dando ejemplos. También muestra cómo elaborar una distribución de frecuencia tabulando datos cuantitativos en intervalos de clase.
Este documento presenta las 7 herramientas básicas del control de calidad. Estas herramientas incluyen 1) hojas de verificación, 2) diagramas de Ishikawa, 3) diagramas de Pareto, 4) histogramas, 5) diagramas de dispersión, 6) cartas de control, y 7) diagramas de flujo. Cada herramienta se utiliza para un propósito específico como identificar causas de problemas, priorizar áreas de oportunidad y monitorear procesos. Juntas, estas 7 herramientas brindan una metod
Este documento discute el uso de modelos biofísicos para analizar el impacto del cambio climático en la agricultura. Presenta varios enfoques de modelización y sus fortalezas y debilidades. Los modelos estadísticos son útiles para análisis rápidos mientras que los modelos basados en procesos son más precisos localmente. La selección del modelo depende del objetivo, los datos disponibles y la audiencia. Aunque los modelos más complejos son más precisos, los modelos simples también pueden proveer información útil si se
Este documento presenta los resultados de un estudio R&R (repetibilidad y reproducibilidad) realizado para evaluar la variación de un sistema de medición. El estudio encontró que el 77.89% de la variación total en los datos se debe al sistema de medición, mientras que sólo un 22.11% se debe a las diferencias entre las piezas medidas. Adicionalmente, el sistema de medición sólo puede distinguir una categoría distintiva, lo que significa que no es útil para tomar decisiones de control de procesos.
El resumen del documento es el siguiente:
1) Se inspeccionó una muestra de 300 piezas de pernos para determinar si cumplen con las especificaciones del cliente respecto al diámetro.
2) Los resultados mostraron que el 84% de la muestra estaba dentro del límite de especificación establecido por el cliente.
3) La distribución de los datos tiende a ser normal y centrada, lo que indica que la mayoría de las piezas cumplen con las tolerancias requeridas.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística como tipos de datos, medidas de tendencia central y dispersión para datos continuos y discretos, y cómo construir histogramas. Explica que los datos pueden ser continuos o discretos, y cómo calcular la media, mediana, moda, varianza y desviación estándar. También describe cómo construir un histograma dividiendo los datos en intervalos y representando la frecuencia en cada intervalo con barras.
Este documento presenta conceptos estadísticos como medidas de dispersión y variabilidad de datos, incluyendo el rango, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación. Explica cómo calcular estas medidas y sus propiedades. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de varianza poblacional, desviación estándar muestral, y coeficiente de variación para comparar variabilidad entre conjuntos de datos.
Einstein dijo que solo conocía dos cosas infinitas: el universo infinito y la infinita estupidez del hombre. Para desarrollar un programa de mejora de calidad, se necesita un sistema de medición confiable que mida la repetibilidad, reproducibilidad, exactitud y estabilidad. Un estudio determinó que la medición en una empresa era aceptable, con una variación total del 34.1% atribuible principalmente a diferencias entre partes.
Este documento presenta las siete herramientas básicas de calidad, incluyendo listas de verificación, diagramas de Pareto, histogramas, diagramas de correlación, diagramas de control, diagramas causa-efecto y gráficas de corrida. Explica cuándo y cómo usar cada herramienta, así como sus ventajas, para ayudar a mejorar procesos, tomar decisiones y resolver problemas relacionados con la calidad.
El documento presenta los resultados de una inspección de diámetro realizada a una muestra de 300 piezas tomadas de un lote de pernos. Se muestra un histograma y una tabla con los datos agrupados de la muestra, incluyendo los límites inferior y superior, la frecuencia y la frecuencia relativa de cada clase. La interpretación de las gráficas muestra que un 84% de la muestra está dentro de las especificaciones del cliente.
Este documento presenta información sobre metodología de investigación y análisis de datos. Explica conceptos como variables, escalas de medición, recopilación y presentación de datos. Incluye ejemplos de tablas de frecuencias, histogramas y medidas estadísticas como media y desviación estándar. Finalmente, analiza datos de rendimiento de girasol en cuatro localidades para recomendar un lote para alquilar.
Capacitación dirigida a personal del Ministerio de Salud Pública (MSPAS) y el Ministerio de Agricultura, Ganadería y Alimentación (MAGA) de Guatemala, en el marco del Proyecto AdA-Integración.
Este documento explica cómo calcular medidas de tendencia central y dispersión para datos agrupados. Primero se calcula la media aritmética sumando los productos de la frecuencia por la marca de clase y dividiendo entre el número total de datos. Luego, la desviación media se obtiene sumando los valores absolutos de la diferencia entre cada marca de clase y la media, y dividiendo por el número de datos. Finalmente, se presentan fórmulas para calcular la varianza y desviación estándar.
Este documento presenta 10 ejercicios relacionados con técnicas de pronósticos cuantitativos y análisis de series de tiempo. Se pide investigar métodos como suavización exponencial, regresión lineal múltiple y análisis de componentes principales para pronosticar variables como ventas, producción y precios. El objetivo es que el estudiante aplique diferentes herramientas estadísticas y modelos de series de tiempo para resolver problemas de negocios y tomar decisiones.
Se aplicó una escala de adicción al amor a 40 estudiantes de la Universidad de Montemorelos, 24 hombres y 16 mujeres. La mayoría de los participantes (27) se encontraban en una relación, mientras que 13 eran solteros. Se probó la hipótesis de que los hombres tienden a mostrar un grado más alto de adicción al amor que las mujeres, pero los resultados no mostraron una diferencia significativa.
El Observatorio ciudadano Irapuato ¿Cómo vamos?, presenta el
Reporte hemerográfico al mes de mayo de 2024
Este reporte contiene información registrada por Irapuato ¿cómo vamos? analizando los medios de comunicación tanto impresos como digitales y algunas fuentes de información como la Secretaría de Seguridad ciudadana.
LINEA DE TIEMPO Y PERIODO INTERTESTAMENTARIOAaronPleitez
linea de tiempo del antiguo testamento donde se detalla la cronología de todos los eventos, personas, sucesos, etc. Además se incluye una parte del periodo intertestamentario en orden cronológico donde se detalla todo lo que sucede en los 400 años del periodo del silencio. Basicamente es un resumen de todos los sucesos desde Abraham hasta Cristo
Yahoo! es una compañía tecnológica fundada en 1994 que comenzó como un directorio de sitios web y se convirtió en uno de los primeros motores de búsqueda y portales en Internet. Ofrecía servicios variados como correo electrónico, noticias, finanzas y entretenimiento, siendo una parte fundamental del crecimiento inicial de la web. A lo largo de su historia, Yahoo! ha evolucionado y enfrentado desafíos significativos, pero su legado incluye su contribución pionera a la accesibilidad y organización de la información en línea.
2. ¿De qué se trata esta presentación?
Revisar algunas ideas sobre las encuestas de forma
general, en particular aquellas con esquemas de muestreo
complejos
Discutir por qué se usan estos diseños y por qué es
necesario considerarlo en el análisis
Revisar algunos ejemplos de análisis de encuestas en salud
usando Stata
3. Elementos del diseño de encuestas
Definición
de
variables
Métodos
de
medición
Métodos
de análisis
Utilización
de
resultados
Precisión
deseada
4. ¿Para qué sirven las encuestas?
Las encuestas permiten obtener información
diversa sobre un determinado grupo o fenómeno
• Condiciones de salud / bienestar
• Uso de tiempo
• Nivel socioeconómico
• Comportamientos
• Calidad de servicios
Genera datos de fuentes directas/primarias y de
manera oportuna
5. Ventajas de una muestra
Economía
Rapidez y
oportunidad
Posibilidad
de hacerse
Calidad y
precisión
7. Taxonomía de métodos probabilísticos
Aleatorio simple
Sistemático
Estratificado
De una etapa o polietápico
Por conglomerados
8. Retomando, entonces, ¿por qué hacemos
encuestas?
Imposibilidad de obtener información de
toda la población en todo momento
• Muestra de individuos / hogares / establecimientos
• Información obtenida en un momento en el tiempo
¿Alternativas?
• Registros administrativos completos y confiables
9. ¿Por qué muestras complejas?
¿Factibilidad de selección aleatoria
simple?
• Alta para una población acotada
• Baja para una población distribuida en un
territorio amplio
¿Qué elementos inciden para una
encuesta compleja?
10. Efecto de diseño (deff) y tamaño de
muestra
• Necesario cuando se considera la precisión de muestras con
cluster
• Mide el desempeño de un método de muestreo comparado
con una muestra aleatoria simple (SRS)
• deff puede ser estimado tanto para medidas de asociación
como para medidas de prevalencia (o medias)
10
Var
Var
srs
cluster
deff
11. Correlación intraconglomerado ()
• deff depende del tamaño del conglomerado y de la fuerza de
la correlación al interior de los
• es una medida del grado de homogeneidad entre los
sujetos del conglomerado para la medida de interés
doconglomeradetamaño
e
1
1
k
eñofectodedisdeff
k
deff
11
doconglomeradeltamaño
omeradointraconglncorrelaciódonde
)]1(1[
k
kDeff
12. Retos con el deff
El valor de deff difiere para cada indicador y, en realidad, para
cada grupo meta, ya que la homogeneidad de conglomerados
varía por característica (Manual MICS)
Los valores de los deffs generalmente no se conocen para
indicadores antes de la encuesta, pero se espera que sean
bastante pequeños para varios indicadores
Usar información de fuentes similares
• (Manual MICS)
14. ¿Qué debe considerarse para el análisis?
• Ponderadores iniciales de selección
(inverso de probabilidad de selección)
• Corrección de ponderadores por no
respuesta
Ponderación
• Estratos de selección
• Unidades primarias de muestreo
(usualmente las encuestas
poblacionales son por conglomerados)
Diseño
16. Elementos del Muestreo
• Tamaño de muestra n= 1,712 viviendas
seleccionadas por estado
• Las unidades primarias de muestreo (UPM) son las
AGEB
• Las UPM se estratificaron por dos criterios :
urbanidad y marginalidad
25. Datos ENSANUT MC 2016
• Representatividad para el país y regional
• Análisis sobre calidad de atención a individuos
adultos que reportaron algún padecimiento crónico
26. ¿En dónde se atiende la población?
Total 2,455 100.00
Privado 469 19.10 100.00
SP/Prospera 1,068 43.50 80.90
Seg_Soc 918 37.39 37.39
ion Freq. Percent Cum.
lugar_atenc
. tab lugar_atencion
27. ¿En dónde se atiende la población?
Note: Strata with single sampling unit centered at overall mean.
Privado .2640829 .0227044 .2218687 .3111177
_prop_2 .3292647 .0184668 .2939864 .3665783
Seg_Soc .4066524 .0228006 .3626633 .4521915
lugar_atencion
Proportion Std. Err. [95% Conf. Interval]
Linearized
_prop_2: lugar_atencion = SP/Prospera
Design df = 284
Number of PSUs = 323 Population size = 18,021,200
Number of strata = 39 Number of obs = 2,455
Survey: Proportion estimation
(running proportion on estimation sample)
. svy:prop lugar_atencion