Modelo Estadístico 2020 para la continuidad del MCS-ENIGH

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Presentación Modelo Estadístico 2020 para la continuidad del MCS-ENIGH

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El INEGI presenta los resultados del Modelo Estadístico 2020 para la continuidad del MCS-ENIGH, cuyo objetivo es proveer a los usuarios de la información con los insumos necesarios para la medición de la pobreza multidimensional, de tal manera que se mantenga consistencia con los resultados de la serie bienal 2008-2018.

Partiendo del reconocimiento de la necesidad de preservar la continuidad de sus ejercicios estadísticos, y a solicitud de CONEVAL, el INEGI pone a disposición de los usuarios los resultados del Modelo Estadístico 2020 para la continuidad del MCS-ENIGH (MEC 2020)1. Estos resultados incluyen un conjunto de datos que proceden de la transformación de la base de datos ENIGH-NS 2020 conforme al modelo estadístico descrito en la NOTA TÉCNICA. Así, el objetivo del modelo es recuperar en lo posible la continuidad con la serie del MCS-ENIGH, con el Modelo Estadístico 2016 para la continuidad del MCS-ENIGH (MEC 2016), y con el Modelo Estadístico 2018 para la continuidad del MCS-ENIGH (MEC 2018) que alimentó las mediciones de la pobreza multidimensional desde 2008 hasta 2018. Cabe señalar que el modelo no pretende reestablecer la continuidad para cada fuente de ingreso por separado, sino para el ingreso corriente total de los hogares.

La metodología consiste en tomar, para cada entidad federativa, la variación porcentual de la mediana del ingreso corriente total (ICT) entre los levantamientos de la ENIGH-NS 2016 y ENIGH-NS 2018. Esta variación es usada como referente del cambio que se debe observar entre el MEC 2018 y el MEC 2020 para el mismo estadístico. La generación de los nuevos microdatos ajustados parte de un procedimiento llamado “Máxima Pseudo Verosimilitud Restringida” (MPVR), que modifica la distribución del ingreso de cada entidad federativa a partir de dos restricciones aplicadas sobre una forma funcional conocida. Las restricciones son: i) el nivel de la mediana del ICT de los hogares que cabría esperar dada la tasa de crecimiento reportada por la ENIGH-NS entre 2018 y 2020, ii) el ingreso más alto observado durante el levantamiento de la ENIGH 2020 en cada estado.

La ENIGH-NS 2020 publicada contiene factores de expansión calculados a partir del Marco Muestral de Viviendas del INEGI. En común acuerdo con el CONEVAL, y con el objetivo de mantener una mayor consistencia con los modelos estadísticos anteriores, se decidió que el MEC 2020 sea generado con los factores de expansión calculados a partir de estimaciones poblacionales de CONAPO. De esta forma, los factores de expansión con estimaciones CONAPO actualizados para el año 2020 son empleados única y exclusivamente para el MEC 2020.

Por último, el descriptor de archivos (FD) de la ENIGH-NS 2020 puede ser usado para las tablas que aquí se presentan.

1 MCS-ENIGH se refiere al Módulo de Condiciones Socioeconómicas de la ENIGH.

ADVERTENCIA

Los datos resultantes del modelo estadístico que aquí se muestran no sustituyen de ninguna manera las estadísticas oficiales de la ENIGH 2020. Su único propósito es servir como insumo para permitir la medición de la pobreza multidimensional en 2020 sin perder la continuidad con la serie bienal que inicia en 2008. El INEGI no recomienda su uso para propósitos distintos de la medición multidimensional de la pobreza a partir de la metodología establecida por el CONEVAL.

Los factores de expansión empleados para el Modelo Estadístico 2020 para la continuidad del MCS-ENIGH fueron calculados con estimaciones poblacionales de CONAPO, al igual que el Modelo Estadístico 2016 para la continuidad del MCS-ENIGH, y el Modelo Estadístico 2018 para la continuidad del MCS-ENIGH. Estos factores de expansión (CONAPO) son distintos a los contenidos en la publicación de la ENIGH 2020 (Marco Muestral de Viviendas), y su empleo asegura una mayor consistencia con los modelos estadísticos usados por CONEVAL para el cálculo de la pobreza en 2016 y 2018.

Pestaña Documentación

Listado de documentos

  • Nota técnica – Modelo estadístico 2020 – INEGI
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  • Algoritmo de cómputo
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