Resumen

HUSSAIN, ZAWAR; ALI SHAH, EJAZ; SHABBIR, JAVID  y  RIAZ, MUHAMMAD. Técnica de conteo de items bayesiana mejorada usando diferentes distribuciones a priori. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2013, vol.36, n.2, pp.303-317. ISSN 0120-1751.

La técnica de conteo de ítems (ICT, por sus siglas en inglés) es útil para estimar la proporción de personas que poseen atributos que pueden tener algún grado de estigmatización mediante el uso de un método de preguntas indirectas. Una ICT mejorada ha sido propuesta recientemente en la literatura bajo la inferencia clásica (la cual no requiere dos submuestras y libre de la necesidad de encontrartamaños de muestra óptimos para cada una de ellas como sucede en la ICT usual). Esta ICT mejorada se desempeña mejor que la ICT usual y que el método de Respuesta Aleatorizada (RR, por sus siglas en inglés) de Warner. Este artículo extiende su estudio bajo una visión Bayesiana usando diferentes a priori con el fin de derivar distribuciones, medias y varianzas a posteriori.Las medias y varianzas a posteriori son comparadas con el fin de estudiar cuál a priori es más útil en mejorar la técnica de conteo de ítems. Se observa que a priori simples y Beta elicitadas son las mejores escogencias (en términos dela varianza mínima) dependiendo del tamaño de muestra, el número de ítems y la suma de la respuesta. También, la estimación bayesiana proporciona estimadores relativamente más precisas que la estimación ML.

Palabras clave : atributos sensitivos; estimación Bayesiana; información a priori; preguntas indirectas; proporción poblacional; protección de la privacidad; técnica de conteo de ítems; técnica de respuesta aleatorizada.

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