La Estadística: Orígenes, Desarrollo y Su Importancia en la República Dominicana, High school final essays of Mathematics

Download La Estadística: Orígenes, Desarrollo y Su Importancia en la República Dominicana and more High school final essays Mathematics in PDF only on Docsity! El Club de Egresados de la Escuela de Estadistica de la UASD (FCES-UASD) Tu, graduado de la Escuela de Estadistica iVen, apoya y forma parte de nuestra familia de Egresados! Facultad de Cienciastton CLUB DE EGRESADOS DE ESTAI £1 Cubde Egresados ce ia (CEE.UASO) fone ol oti a ena a Escuela ylos egresaiies, asics ante resados. Ades, es el media idéneo para hacer abla la implementacién te planes, ecciones, enceerios, programas de edcasi6e a nivel de postgrad, educacién continua, bolsas de empleo y actvidades sociales. En defi nitva. Club de Egresecos viene a msponder alas nocesiades de Remeber Me fremaciea, amigo, evrcuacmam profesional y comenicacdn porransnts enve iososadeseos jal 0 Estacivica dela UASD ncamanal ce crear vineules Usemame Password Los miecbres de! club * Fomalysurpasenon? poqran detrutar ce grandes oa ama? y atractves benatcios, ties coma: Cunsas gratis, descuestos eapeciales en programas cu fomnacién oe posigrade (diplemados, masstlas, coctrados), assess a programas de becas, bolsas de omples, actividades saciales, fens prosenciales ylo vVituales sobre tomdteas de la cameea ya trons afnes, QUIENES PUDEN SER SOCIOS DEL CLUB DE AUTORIDADES SUPERIORES DE LA UNIVERSIDAD Mtro. Mateo Aquino Febrillet, Rector Dr. Jorge Asjana David, Vicerrector Docente Dra. Emma Polanco, Vicerrectora Administrativa Mtro. Francisco Vegazo, Vicerrector de Investigacién y Postgrado Mtro. Francisco Terrero Galarza, Vicerrector de Extensién CONSEJO DIRECTIVO DE LA FACULTAD Mtro. Juan Ant. Cerda Luna, Presidente y Decano de la Facultad Mtro. Ramon Desangles Flores, Secretario y Vicedecano de la Facultad Mtro. Alexis Martinez Olivo, Director de la Escuela de Administracién Mtro. José Antonio Burgos, Director de la Escuela de Mercadotecnia Mtro. Pablo Valdez, Director de la Escuela de Contabilidad Mtro. Melvin Pérez Sarraf, Director Escuela de Economia Matra. Marisela Duval, Directora de la Escuela de Sociologia AUTORIDADES Matro. Dionicio Hernandez, Director de la Escuela de Estadistica Dr. Antonio Ciriaco, Director del Instituto de Investigaciones Socioeconémicas (INISE) Mtro. José Arismendy Salcedo, Director de Postgrado Mtra. Agnes Mirqueya Mateo, Directora del Instituto de Género Mtra. Carmen Luisa Santana, Representante Profesoral Mtro. Pedro Julio Barias, Representante Profesoral Mtro. Rail Peguero, Representante Profesoral Br. Adolfo Sanchez, Representante Estudiantil Br. Juan Carlos Medina Representante Estudiantil Br. Ramon Martinez, Representante Estudiantil Br. Claudio Sosa, Representante Estudiantil CONSEJO DE REDACCION DE LA REVISTA Mtro. Dionicio Hernandez Leonardo, Director de la Escuela Mtro. Juan Faustino Polanco, Director de la Revista Mtro. Maximo Novo, Coordinador de la Catedra de Estadistica Matematica Matro. Alberto Estrella, Coordinador de la Catedra de Estadistica Especializada Mtro. Héctor Medina, Coordinador de la Catedra de Estadistica General Mtra. Lilian Pefia, Coordinadora de la Catedra de Bioestadistica Mtro. Néstor Berroa, Coordinador de la Catedra de Demografia Para mayor informacién: Escuela de Estadistica, Facultad de Ciencias Econdémicas y Sociales, Santo Domingo, RD. Pagina web: Correo electrénico: Tel.: 809-532-4745 ext. 238 y 233. Cel.: 809-501-2567 LA ESTADISTICA Frase de un estudiante inglés recogida por Donald H. Sanders en su libro: “Sta- tistics a fresh approach”. La Estadistica es la disciplina cientifica que se dedica al desarrollo y aplicacién de la teoria y las técnicas apropiadas y eficientes para el disefio de investigaciones, la reco- lecci6n, clasificacién, presentaci6n, andalisis e interpretacién de informacién obtenida por observaci6n o experimentaci6n. El profesor Serguéi Stepanovich Sergiev, miembro correspondiente de la Seccién de Estadistica de la Academia de Ciencias de Rusia, da la siguiente definicién: “La Esta- distica es la ciencia que estudia los fend- menos que ocurren en forma masiva en sus aspectos cuantitativos y en relaci6on indivi- sible con los aspectos cualitativos, tratando de identificar la tendencia del fendmeno, a fin de conocer sus leyes generales de com- portamiento”. El campo de ejercicio profesional de un es- tadistico es muy amplio, le permite vincu- larse en areas tan diversas como la politi- ca, la economia, la salud, la psicologia, la educacién, las ingenierias, la contabilidad, el mercadeo, la biologia, la agricultura, la sociologia, entre otras. La Estadistica esta detrds de cada activi- dad que realiza el hombre, y en cada ac- cién de las empresas, los gobiernos y las instituciones. Esta presente en la planifica- cién econdmica y social de los gobiernos, en el andlisis de mercado, en el control de los procesos de produccién, detras de cada nuevo producto que sale al mercado, en toda campaiia politica, en la experimen- tacion cientifica y en la eleccién de la me- jor estrategia para la inversién de capital. También, en las evaluaciones de impacto de politicas, programas y proyectos. En fin, la ciencia Estadistica esta presente en todas las investigaciones y en el analisis de informaciones para orientar la toma de de- cisiones racionales y efectivas. Vivimos en un mundo cambiante, en don- de la tecnologia y la comunicacién marcan las pautas a seguir. Los avances cientificos son cada vez mas relevantes, y, gracias a la llamada globalizacién, el mundo se ha convertido en un vecindario hiperconecta- do. En este contexto la Estadistica es cada vez mas necesaria, ya que es la Unica dis- ciplina que permite dar respuesta a los re- querimientos y necesidades del desarrollo cientifico y tecnolégico de la sociedad en conjunto, y en particular a los gobiernos, las empresas e instituciones. PALABRAS DEL RECTOR Mtro. Mateo Aquino Febrillet Rector de la UASD “La estadistica es una carrera que aporta al sector publico y al sector privado la he- rramienta necesaria para que todo gerente sea exitoso en la decisiébn que tome”. El término aleman Statistik (Estadistica), que fue primeramente introducido por Gottfried Achenwall (Godofredo) (1749), designaba originalmente el andlisis de da- tos del Estado, es decir, la “ciencia del Es- tado” (también llamada aritmética politica de su traduccion directa del inglés). No fue hasta el siglo XIX cuando el término Esta- distica adquirié el significado de recolectar y clasificar datos. Este concepto fue intro- ducido por el militar britanico Sir John Sin- clair (1754-1835). Por tanto, la Estadistica estuvo asociada a los Estados, para ser utilizados por el go- bierno y cuerpos administrativos (a me- nudo centralizados). La coleccién de datos acerca de estados y localidades continua ampliamente a través de los servicios de estadisticas nacionales e internacionales. En particular, los censos suministran infor- maci6n regular acerca de la poblacién. Ya se utilizaban representaciones graficas y otras medidas en pieles, rocas, palos de madera y paredes de cuevas para controlar el numero de personas, animales o ciertas mercancias. Hacia el afio 3000 a. C., los babilonios usaban ya pequefios envases moldeados de arcilla para recopilar datos sobre la produccién agricola y de los gé- neros vendidos o cambiados. Los egipcios analizaban los datos de la poblacion y la renta del pais mucho antes de construir las piramides en el siglo XI a. C. Los libros biblicos de NUmeros y Crénicas incluyen en algunas partes trabajos de Es- tadistica. El primero contiene dos censos de la poblacion de Israel y el segundo des- cribe el bienestar material de las diversas OR | '~ mt mt Prof. Alberto Estrella Contreras y colaborador Manaury Valerio tribus judias. En China existian registros numéricos similares con anterioridad al afio 2000 a. C. Los antiguos griegos realizaban censos cuya informacion se utilizaba hacia el 594 a. C. para cobrar impuestos. También los chinos efectuaron censos hace mas de cuarenta siglos. Los griegos efec- tuaron censos periddicamente con fines tributarios, sociales (divisién de tierras) y militares (cdlculo de recursos y hombres disponibles). La investigacién histdrica re- vela que se realizaron 69 censos para calcu- lar los impuestos, determinar los derechos de voto y ponderar la potencia guerrera. Pero fueron los romanos, maestros de la organizaci6n politica, quienes mejor supie- ron emplear los recursos de la Estadistica. Cada cinco afios realizaban un censo de la poblacién y sus funcionarios publicos te- nian la obligaci6n de anotar nacimientos, defunciones y matrimonios, sin olvidar los recuentos periddicos del ganado y de las riquezas contenidas en las tierras conquis- tadas. Para el nacimiento de Cristo sucedia uno de estos empadronamientos de la po- blaci6n bajo la autoridad del imperio. Durante los mil afios siguientes a la caida del imperio Romano se realizaron muy po- cas operaciones Estadisticas, con la nota- ble excepcién de las relaciones de tierras pertenecientes a la Iglesia, compiladas por Pipino el Breve en el 758 y por Carlomag- no en el 762 D.C. Durante el siglo IX se realizaron en Francia algunos censos par- ciales de siervos. En Inglaterra, Guillermo el Conquistador recopilé el Domesday Book o libro del Gran Catastro para el afo 1086, un documento de la propiedad, extensi6n y valor de las tierras de Inglaterra. Esa obra fue el primer compendio estadistico de In- glaterra. Aunque Carlomagno, en Francia, y Guiller- mo el Conquistador, en Inglaterra, trata- ron de vivir la t€@cnica romana, los métodos estadisticos permanecieron casi olvidados durante la Edad Media. Durante los siglos XV, XVI, y XVII, hombres como Leonardo de Vinci, Nicolas Copérnico, Galileo, Neper, William Harvey, Sir Francis Bacon y René Descartes, hicieron grandes operaciones al método cientifico, de tal for- ma que cuando se crearon los Estados Na- cionales y surgid como fuerza el comercio internacional existia ya un método capaz de aplicarse a los datos econdémicos. Para el afio 1532 empezaron a registrarse en Inglaterra las defunciones debido al te- mor que Enrique VII tenia por la peste. Mas o menos por la misma época, en Francia, la ley exigié a los clérigos registrar los bautis- mos, fallecimientos y matrimonios. Duran- te un brote de peste que aparecié a fines de la década de 1500, el gobierno inglés comenzo a publicar estadisticas semanales de los decesos. Esa costumbre continud muchos ajfios, y en 1632 estos Bills of Mor- tality (Cuentas de Mortalidad) contenian los nacimientos y fallecimientos por sexo. En 1662, el capitan John Graunt usd docu- mentos que abarcaban treinta afos y efec- tud predicciones sobre el numero de perso- nas que moririan de varias enfermedades y sobre las proporciones de nacimientos de varones y mujeres que cabia esperar. Por el afio 1540, el aleman Sebastian Mus- ter realiz6 una compilacién estadistica de los recursos nacionales, comprensiva de datos sobre organizacién politica, instruc- ciones sociales, comercio y poderio militar. Durante el siglo XVII aportd indicaciones mas concretas de métodos de observaci6én y analisis cuantitativo y amplid los campos de la inferencia y la teoria Estadistica. Los eruditos del siglo XVII demostraron es- pecial interés por la Estadistica Demografi- ca como resultado de la especulacién sobre si la poblacién aumentaba, decrecia o per- manecia estatica. En los tiempos modernos, tales métodos fueron resucitados por algunos reyes que necesitaban conocer las riquezas moneta- rias y el potencial humano de sus respecti- vos paises. El primer empleo de los datos estadisticos para fines ajenos a la politica tuvo lugar en 1691 y estuvo a cargo de Gaspar Neumann, un profesor aleman que vivia en Breslau. Este investigador se pro- puso destruir la antigua creencia popular de que en los afios terminados en siete mo- ria mas gente que en los restantes, y para lograrlo hurgé pacientemente en los archi- vos parroquiales de la ciudad. Después de revisar miles de partidas de defuncion pudo demostrar que en tales afios no fallecian mas personas que en los demas. Los pro- cedimientos de Neumann fueron conocidos por el astrénomo inglés Halley, descubridor del cometa que lleva su nombre, quien los aplicé al estudio de la vida humana. Sus calculos sirvieron de base para las tablas de mortalidad que hoy utilizan todas las compafiias de seguros. Durante el siglo XVII y principios del XVIII, matematicos como Bernoulli, Francis Ma- seres, Lagrange y Laplace desarrollaron la teoria de probabilidades. No obstante du- rante cierto tiempo, la teoria de las proba- bilidades limit6 su aplicacién a los juegos de azar y hasta el siglo XVIII no comenzd a aplicarse a los grandes problemas cienti- ficos. Jacques Quételect es quien aplica las Es- tadisticas a las ciencias sociales. Este in- terpreté la teoria de la probabilidad para su uso en las ciencias sociales y resolver la aplicacién del principio de promedios y de la variabilidad a los fendmenos sociales. Quételect fue el primero en realizar la apli- cacion practica de todo el método Estadisti- co, entonces conocido, a las diversas ramas de la ciencia. Censo Nacional de la poblacién, tarea efec- tuada por las fuerzas invasoras norteameri- canas que a la ocasi6n ocupaban el pais. La experiencia censal del pais, en esa época, era practicamente nula y el Censo contie- ne deficiencias, tales como: 1.- Sub-nu- meracion. 2.- Tabulacién de sdlo algunos grupos de edades, lo que limita al analisis demografico y socioeconémico en general. 3.- Falta de “simultaneidad”. Todavia en los afios de 1921 y 1922 me- diante dérdenes ejecutivas 663 y 769, se aprobaron 3 mil ddélares primero y quinien- tos pesos después para continuar la recopi- laci6n de datos. Estas deficiencias pueden explicarse, en parte, por las siguientes ra- zones: 1.- El estado de intranquilidad po- litica que vivia el pais, ocupado entonces por fuerzas norteamericanas. 2.- Falta de experiencia y conocimientos sobre el tema, por parte de los responsables del traba- jo. 3.- Una fuerte epidemia de viruela que atacé la poblacién del pais en ese afio del 1920. 4.- Recursos Econémicos y materia- les insuficientes. 5.- La no asistencia de asesores técnicos en la oficina central. A pesar de sus limitaciones, esta publicacién contiene importantisimas informaciones y constituye la primera publicacién censal con cierta amplitud en las caracteristicas demograficas y socioecondémicas examina- das. Fue publicado en 1923. En 1975, la UASD efectué una segunda edicién. 4: Periodo 1935-1960 Dos acontecimientos importantes suceden en el afio de 1935: la realizacién del Cen- so levantado el 13 de mayo (del cual se encargo el Partido Dominicano) y la pro- mulgacién de la ley del 1 de noviembre, mediante la cual se encomienda el servicio de Estadistica a una oficina central, bajo la dependencia directa del Poder Ejecutivo por conducto de la Secretaria de Estado de la Presidencia. Seguin la organizaci6n de la Oficina en ese afio, contaba con siete sec- ciones: Demografica, Censo, Sociografica, Produccién, Economia, Climatoldgica, Go- bierno y Administraci6n y, por ultimo, Publi- caciones y sus resultados han sido compa- rados, hasta donde ha sido posible, con los del Censo del 1950. A partir del 1 de enero de 1936, fecha en que entrdé en vigencia la ley de 1935, hasta el afio de 1948, la Oficina de Estadistica tuvo como Director a don Vicente Tolentino Rojas, quien Ilevé a cabo una brillante labor al frente de la misma y es con justicia considerado uno de los padres de la Estadistica en la Republica Dominicana. En 1940 se autoriz6 efectuar el Censo Agro- pecuario Nacional mediante el decreto 389 del Poder Ejecutivo. En diciembre de 1928, se acogié el proyecto de levantar cada diez afios un Censo agricola mundial, y el pri- mero fue realizado por algunos paises, sin la participacién de la Republica Dominicana en 1930. En este periodo se vincula la Es- tadistica dominicana a la Organizacién Es- tadistica Internacional, de ahi la creacién del Instituto Interamericano de Estadistica (IASI). En 1943, mediante la ley 318 del 8 de julio, se establecid “el levantamien- to cada 15 afios de un Censo Nacional que incluye poblacién, edificios y viviendas, agropecuaria, industria y comercio y aque- llos que el Poder Ejecutivo disponga en su oportunidad”. En 1948, para atender los problemas pro- pios de la planificacién y ejecucién de los Censos Nacionales, se cred mediante el decreto 5137 del 26 de mayo, la Oficina Nacional de Censo, dependiente de la Di- reccién General de Estadistica. A partir de 1950, el pais viene efectuando cada diez afios Censos de poblacién y agropecua- rios, cumpliendo asi disposiciones legales y acuerdos internacionales sobre el parti- cular. La realizacién del Censo de 1950 se enmarcé dentro del “programa del Censo de las Américas”, aprobado por una resolu- cién del Primer Congreso Demogréafico In- teramericano, reunido en México en 1943. Dicho censo culmind el domingo 6 de agos- to de 1950. En 1944 un pequefio grupo de dominica- nos fue favorecido con Becas del Gobierno para estudiar Estadistica en distintas Ins- tituciones norteamericanas. Mas tarde, se realizo el Curso de Formacién de Estadisti- ca del Caribe (CUFEC) representado por la Universidad Auténoma de Santo Domingo y el Instituto Interamericano de Estadistica (IASI).” Este constituy6 el primer curso de Estadistica dictado en el Pais. La ley vigen- te en asuntos referentes a Estadisticas y Censos es la No. 5096 del 6 de marzo de 1959. Esta ley establece en el Art. 19 que los Censos Nacionales de poblacién y agro- pecuario se levantarian a partir del 1960 y cada 10 afos a contar de 1965. El cuarto Censo Nacional de Poblacién le- vantado el domingo 7 de agosto de 1960, se caracteriz6 por la abundancia de todo género de Recursos, tuvo una formulacién regular del presupuesto y una ayuda mone- taria extranjera y a ello se agrega un buen programa de preparacion y ejecucién basa- do en las realidades y modalidades ambien- tales. En el afio de 1970, se levanta el 5to. Censo de Poblacién y Habitacién realizado el 9 y 10 de enero de dicho afio. Este Cen- so presenta algunas peculiaridades entre las que podemos citar: a).- Es la Primera vez que en el pais el empadronamiento se efecttia en mas de un dia. b).- Se utiliza por primera vez el método de muestreo para investigar algunas caracteristicas. c).- Se investiga por primera vez la poblacién eco- ndémicamente activa desagregada en ocu- pada y desocupada. Los censos anteriores no habian arrojado ninguna luz acerca de los niveles de desocupaci6n de la fuerza de trabajo. 5: Periodo 1971-1998 En este periodo, las estadisticas como he- rramientas de primer orden, ocupan el es- pacio que le corresponde en el marco de la planificaci6n socioeconédmica guberna- mental. Es asi como se realizan Encuestas Demogréaficas en el afio 1971; Encuestas sobre el Empleo y Desempleo en 1975; En- cuesta de Fuerza de Trabajo (empleo) en 1980, entre otras. Las publicaciones que se iniciaron en este periodo como: “Republi- ca Dominicana en Cifras”, boletin que se ha venido publicando anualmente, es en don- de se contemplan estadisticas de los dife- rentes sectores. Ademéas, se inicia en el afio 1986 la compi- lacién y publicacién de los “Indicadores Ba- sicos Diarios”, el cual contiene el precio de la canasta agropecuaria, flujo de pasajeros por aeropuertos, materiales de construc- cidn, tasa oficial de cambio, situacién ener- gética, informe sobre nivel de Iluvias. En el afio 1981, se levanta el VI Censo Nacional de Poblacién y Vivienda, los dias 12 y 13 de diciembre. En este se usd por primera vez el ingreso de los datos al computador mediante lector dptico, capaz de grabar en cintas magnéticas la informacién tomada directamente de la boleta, la utilizacién de este equipo significé un cambio metodoldgi- co de gran importancia. Ademas, se utiliz6 el Paquete Concord, software especializado que asigna la informacion faltante o incon- sistente mediante criterios que aseguraron la coherencia de la informacién ingresada al computador. Las principales caracteristi- cas investigadas fueron: ubicacién geogra- fica, identificaci6n del hogar, identificacién de los productores agropecuarios, datos de la vivienda, composicién del hogar, carac- teristicas personales. Por otro lado, el VII Censo Nacional Agropecuario fue levantado en el mes de febrero de 1982. Se recogie- ron las informaciones relacionadas a todas las explotaciones agropecuarias a través de los productores agropecuarios, entrevista- dos personalmente en el lugar de su vivien- da. En el Censo de 1993 por primera vez se utilizaron los paquetes Cents y Concord y posteriormente se hicieron algunos ajustes para poner el programa IMPS. La puesta en circulacién de este censo marca un hito en el desarrollo de las estadisticas del pais, ya que al mismo no sdlo se puede acceder por medio del material impreso, sino tam- bién mediante las computadoras a través del disco compacto y en el Internet. Otras informaciones estadisticas que se producen actualmente, estaran a disposicion a través del Internet y del CD-ROM. En la actualidad, hay todo un relanzamien- to en cuanto a la divulgacién de las esta- disticas, publicandose de forma sistemati- ca los boletines de Comercio Exterior y de Construcciones en el Sector Privado 1996, amén de los Indicadores Basicos, los cuales se estan procesando diariamente, Historia de los Censos de Poblacién en la Republica Dominicana y Censo Nacional de Servido- res Publicos. Se da inicio a un importante programa piloto de Encuestas Sociodemo- graficas en el Nordeste del pais, con el fin de recoger informaciones actualizadas y de calidad. De igual forma, se han realizado acuerdos de cooperacién interinstituciona- les, tanto con entidades publicas, privadas y organismos internacionales, que permi- ten lanzar de forma conjunta la recopila- cién de informaciones referentes a hechos vitales. Las estadisticas sobre importaciones y ex- portaciones de productos, se han superado mediante el establecimiento de un acuerdo interinstitucional con la Direccién General de Aduana, el cual nos permite estar co- nectados Via Médem, logrando tener in- formacién oportuna y de calidad. En estos momentos, se dan los pasos para convertir a la ONE en un Instituto Nacional con la correspondiente descentralizacién e inde- pendencia administrativa y la creacién en el pais de un Sistema Nacional de Informa- cion. http://es.wikipedia.org/wiki/ Estad%C3%ADstica# Historia http://www.one.gob.do/index.php? module=articles&func=view&catid= 188 Nacié en Elbing, Prusia, en 1719 y murid en 1772. Fue un economista considerado el inventor de la llamada ciencia “Estadistica”, de- bido a que fue el primer tratadista que uso el tér- mino Statistik en el estu- dio titulado “Vorbereitung zur Staatswissenschaft § der europiiischefi Reiche”, que sirvid de introduccidn al famoso libro de su discipulo August L. von Schlozer. C Profundizé en estudios que dieron origen a la Estadistica Inductiva. Escribid obras sobre la historia de los Estados europeos, basados en Derecho y Economia Politica, tales como: “Ele- mentos de Estadistica de los principales Estados de Europa” y “Principios de Economia Politica”. Nacié en Brunswick, ac- tual Alemania. Considerado como el principe de las ma- tematicas. En 1823 publi- ca “Theoria combinationis observationum erroribus minimis obnoxiae”, de- dicado a la Estadistica, concretamente a la distri- bucién normal cuya curva caracteristica, denominada como Campana de Gauss, es muy usada en disciplinas no matematicas donde los datos son susceptibles de estar afectados por errores sistematicos y casuales como por ejemplo; la psicologia dife- rencial. s S ot 3 ° Fue un matematico fran- cés que inventd y desarrollé la Transformada de Laplace y la ecuacién de Laplace. Dentro de las contribucio- nes al campo de la Esta- distica, estan: Teorema del Limite Central, Ley de Laplace-Gauss y, en parti- cular, dedujo el método de los minimos cuadrados. Probé la estabilidad del sistema solar. En andlisis, Laplace introdujo la funcién potencial y los coeficientes de Laplace. A él le corresponde, ademas, el mérito de haber des- cubierto y demostrado el papel desempefiado por la distribucién normal en la teorfa matema- tica de la probabilidad. Fue un economista inglés, perteneciente a la corrien- te clasica de pensamiento, considerado el padre de la demografia moderna. Malthus registré en su obra la lucha entre la ca- pacidad humana de re- produccién y los sistemas de produccién de alimen- tos, la cual consideré que seria perpetua. Pese a que la progresién del crecimiento de la poblacién fuese mayor a la de los sistemas de produccién alimenticia (medios de subsisten- cia), a largo plazo entrarian en juego poderosos frenos. Malthus también realizo importantes aportes a la teoria del valor y su medida, asi como a la teoria de las crisis y el subconsumo. Fue un fisico y matemati- co francés al que se le conoce por sus diferentes trabajos en el campo de la electri- cidad, también hizo publi- caciones sobre la geome- tria diferencial y la teoria de probabilidades. En 1837 publicd en Rere- cherchés sur la probabilite des jugements, un trabajo importante en la_probabili- dad, en el cual describe la pro- babilidad como un acontecimiento fortuito ocu- rrido en un tiempo o intervalo de espacio, bajo las condiciones que la probabilidad de un acon- tecimiento ocurre es muy pequefia, pero el nu- mero de intentos es muy grande, entonces el evento ocurre algunas veces. Enfermera italiana, se destacé desde muy joven en la matematica, aplicando después sus conocimien- tos de Estadistica a la Epidemiologia y a la Es- tadistica sanitaria. Fue la primera mujer admitida en la Royal Statistical So- ciety britanica, y miembro honorario de la American Statistical Association. Fue una innovadora en la recoleccién, tabula- cién, interpretacién y presentacién grafica de las estadisticas descriptivas; mostré cémo la Estadistica proporciona un marco de organiza- cién para controlar y aprender, y puede llevar a mejoramientos en las practicas quirurgicas y médicas. También desarrollé una Formula Mo- delo de Estadistica Hospitalaria para que los hospitales recolectaran y generaran datos y es- tadisticas consistentes. Fue un astrénomo y natu- ralista belga, también mate- matico, estadistico. Es re- conocido como uno de los padres de la Estadistica moderna. Aplicé el méto- do estadistico al estudio de la Sociologia. Jacques Quételet es quien aplica la Estadistica a las ciencias sociales. Interpre- to la teoria de la probabilidad para su uso en esas ciencias, y aplicé el principio de promedios y de la varia- bilidad a los fenédmenos sociales. Quételet fue el primero en efectuar la aplicacién practica de todo el método estadistico a las diversas ramas de la ciencia. El indice de Quetelet o indice de masa corporal es actualmente utilizado interna- cionalmente para determinar la obesidad. Fue un matematico ruso, Nacié en el pueblo de Oka- tovo, en el distrito de Bo- rovsk, provincia de Kalu- ga. Chebyshev es uno de los célebres matematicos del siglo XIX, creador de varias escuelas matema- ticas en Rusia. La desigualdad de Chebyshov (habitualmente también escrito como “Tcheb- ycheff”) es un resultado estadistico que ofrece una cota inferior a la probabilidad de que el va- lor de una variable aleatoria con varianza finita esté a una cierta distancia de su esperanza ma- tematica o de su media. Nacid en Sparkbrook, Birmingham, el 16 de fe- brero de 1822 y muriéd en Londres el 17 de enero de 1911. Las investigaciones de Galton fueron funda- mentales para la consti- tucién de la ciencia de la Estadistica: =) ¢ Invento el uso de la linea de regresién, siendo el pri- mero en explicar el fendmeno de la regresién a la media. e En las décadas de 1870 y 1880 fue pionero en el uso de la distribucién normal. ¢ Inventdé la maquina Quincunx, un instrumento para demostrar la ley del error y la distribu- cion normal. e Descubriéd las propiedades de la distribucién normal bivariada y su relacién con el andlisis de regresién. e En 1888 introdujo el concepto de correlacién, posteriormente desarrollado por Pearson y Sperman. Fue un estadistico esta- dounidense que desarrollé la primera maquina para tabular datos estadisticos al mediante tarjetas per- 5) foradas. Es considerado . como el primer informa- tico, es decir, el primero que logra el tratamiento automatico de la_infor- macioén. En aquella época, los censos se realizaban de forma manual, con el retraso que ello suponia (hasta 10 6 12 afios). Ante esta situacién, Hollerith comenzdé a trabajar en el disefio de una maquina tabulado- ra o censadora, basada en tarjetas perforadas. En 1896, Hollerith fundé la empresa Tabulating Machine Company, con el fin de explotar co- mercialmente su invento. Prominente cientifico, matema- tico, historiador y pensador britanico, que establecié la disciplina de la Estadistica matematica. Desarrollé una intensa investigacién sobre la aplicacién de los métodos estadisticos en la Biologia, y fue el fundador de la Bioestadistica. Se le atribuye el “coeficiente de correlacién” y la “prueba de chi cuadrado” junto a su hijo, creaciones des- tacadas, aunque no Unicas, quien también in- trodujo las expresiones “desvio estandar” (y su representacién por la letra sigma minuscula), “poblacién” e “histograma”. Nacié en Londres, Psicdlo- go de profesién, estudiéd Es- tadistica y logré desarrollar notables aplicaciones de la Estadistica en el campo de la Psicologia. Creé y desarrollo la me- todologia de los llamados experimentos _factoriales para la estadistica, que son aquellos experimentos en los que se estudia simultaneamente dos o mas factores, y donde los tratamientos se forman por la combinacién de los diferentes niveles de cada uno de los factores. También aporto el coeficiente de correlacién ordinal que lleva su nombre, que permite correlacionar dos variables por rangos en lugar de medir el rendi- miento separado en cada una de ellas. EL CENSO DE POBLACION Y VIVIENDA: UTILIDAD DE SUS RESULTADOS Como variada podria calificarse la gama de preguntas que usualmente formulan las personas del contexto criollo al escu- char hablar acerca del censo de poblacién y vivienda. De estos cuestionamientos, dos suelen ser los mas comunes: éPara qué ha- cen los censos si nunca se conocen los re- sultados? y, épara qué sirven los censos si se hacen cada diez afios y, sin embargo, no se ve como eso beneficia a la gente? La primera interrogante se origina en las dificultades que en el pasado ha enfrenta- do la Oficina Nacional de Estadistica para procesar los datos y divulgar los resultados censales en tiempos razonables. Por for- tuna, esos dos escollos se espera que no afecten al IX Censo Nacional de Poblacién y Vivienda 2010, ya que en gran medida han sido superados. Primero, porque a partir del censo del afio 2002 se conto con tecnolo- gia para la captura y procesamiento de los datos que permitid ofrecer los resultados finales en un periodo relativamente corto. Y segundo, porque una vez publicados los datos de ese censo, tanto el conjunto de tabulaciones elaboradas sobre los diferen- tes temas investigados, como la base de datos, se pusieron en linea para el uso libre por parte de los usuarios. A diferencia de la respuesta a la primera pregunta, la correspondiente a la segun- da interrogante precisa de una explicacién mas pormenorizada. Para este ejercicio se requiere abordar algunas de las diversas aplicaciones que normalmente se dan a los resultados censales. El censo de poblacion y vivienda constituye la principal y mayor operaci6én estadistica que se desarrolla en un pais, por lo que se constituye en la principal fuente de informa- cidn a nivel nacional. En consecuencia, las informaciones derivadas del censo generan insumos importantes para el diagndstico que sirve para orientar la implementacién y evaluacién de politicas publicas, asi como para el desarrollo y evaluacién de interven- ciones en el ambito civil. Ademas, los datos censales tienen importante utilidad en la toma de decisiones en el campo del comer- cio y la industria; del mismo modo, que en la produccién de conocimiento. Informaci6én censal para elabo- rar diagnésticos de _ poblacién para toma de decisiones El censo de poblacién y vivienda propor- ciona datos que permiten derivar el volu- men poblacional y sus principales atributos geograficos, demograficos y socioecondmi- cos, los cuales son de utilidad para la ela- boracién, implementacién y evaluacién de politicas publicas y para la orientacién de estrategias conducidas, tanto por el gobier- no nacional y gobiernos locales, como por entidades no gubernamentales. Estas apli- caciones son posibles en la medida que: 1.1 El censo proporciona datos sobre la po- blacién nacional y de las divisiones geo- graficas del pais con los tres propdsitos ba- sicos siguientes: a) Politicos: La informaci6n sobre el volumen, distribucién y caracteristicas de la poblacién permite evaluar la situacién econdmica, so- cial y demografica y establecer programas para fomentar el bienestar del pais. b) De programacién: Los resultados censa- les tienen uso importante en la formulacién y evaluaci6n de programas en materia edu- cativa, empleo, recursos humanos, vivien- da, salud, desarrollo rural, urbanizacion, entre otros. c) Administrativos: La distribuciédn geografi- ca de la poblacién constituye un insumo de primer orden para la demarcaci6n de las cir- cunscripciones electorales; la distribucién de los representantes al Congreso Nacional y otros poderes del Estado y para la asignacién de los recursos a los gobiernos locales. 1.2 Sirve de base para elaborar estima- ciones y proyecciones demograficas: a) nacionales, b) subnacionales a_niveles: regionales, provinciales y municipales c) desagregadas por temas como: fuerza de trabajo, matricula escolar, demanda de ser- vicios de salud, entre otras. 1.3 Permite analizar la situacién socioeco- ndémica y demografica de grupos poblacio- nales poco numerosos como: a) poblacién nacida en otros paises y b) poblacién resi- dente en areas geograficas pequefias. 1.4 Posibilita la identificaci6n de grupos vul- nerables como: a) la poblacién en estado de pobreza; b) los desplazados por razones po- liticas o por fenémenos de la naturaleza; c) las mujeres; d) los j6venes; e) la poblacién envejeciente y f) la poblacién residente en areas de riesgo, entre otros grupos. ¢ Permite cuantificar y caracterizar algu- nos recursos sociales como: a) la fuerza de trabajo y; b) los recursos humanos. 1.5 Proporciona los insumos basicos para la elaboracién de estimaciones de la de- manda sectorial como: a) requerimientos de vivienda; b) servicios de educacién; c) servicios de salud; d) seguridad y protec- cién social; e) demanda de empleo y f) de- manda de servicios de transporte. 1.6 Sirve como marco muestral para es- tudios en profundidad sobre temas espe- cificos relacionados con las personas, los hogares y las viviendas, toda vez que pro- porciona: a) una lista de todas las areas de empadronamiento o segmentos censales del pais; b) la poblacion y el numero de vi- viendas en cada area de empadronamiento © segmento censal y c) una base cartogra- fica para cada area de empadronamiento o segmento censal. Informaci6n censal para la toma de decisiones en el comercio y la industria Los censos dominicanos proporcionan in- formaci6én acerca de las tres entidades je- rarquicas relacionadas con las personas y su entorno: a) la poblaciédn y sus carac- teristicas geogrdaficas, socioecondmicas y demogréaficas basicas; b) el hogar donde gravitan las personas y c) la vivienda en la cual residen los individuos. Estos grupos se constituyen en tres universos de espe- cial interés para los emprendimientos en el campo empresarial. 2.1 Informaci6n sobre la poblaci6n: La informacién censal acerca de la poblacién tiene importantes aplicaciones en el area comercial, industrial y empresarial en sen- tido general. Esas aplicaciones deben con- siderar a la poblacién en su doble rol de productora y de consumidora de bienes y servicios. Desde la perspectiva de consumidora, para obtener estimaciones de la demanda de bienes y servicios es indispensable dispo- ner de informacién acerca del volumen po- blacional, de la distribucién por sexo y edad de la poblacién y de la distribucién espacial de la poblacién y la migracion. Estas tres caracteristicas impactan el consumo en as- pectos como la demanda de: a) viviendas; b) electrodomésticos, muebles y vestua- rios; c) alimentos; d) servicios de educa- cién; e) servicios de salud; f) empleo; g) transporte; h) recreacién y i) servicios de electricidad y saneamiento basico. Desde la perspectiva de productora de bie- nes y servicios, el rol mas importante de la poblacion es el de generadora de los re- cursos humanos requeridos por el sistema productivo, y para obtener estimaciones de la oferta de recursos humanos es im- portante disponer de informacion acerca de: a) educacién, como el analfabetismo, la asistencia escolar y nivel de instruccién de las personas; b) el grado de calificacién académica, medido basicamente a partir de la carrera cursada y el grado alcanzado; c) fuerza de trabajo y empleo, donde se con- sidera la orientacién del empleo a partir de la rama de actividad econdmica; b) el es- tatus del empleo en funcién de la categoria ocupacional y c) el estatus ocupacional, a partir de la ocupacion de la persona. 2.2 Informaci6n sobre el hogar: El cen- so proporciona informaciones sobre el ho- gar y la vivienda, de gran importancia para: a) la formulacién de programas y politicas habitacionales; b) las empresas construc- toras de viviendas; c) las instituciones de préstamos hipotecarios; d) los fabricantes y comerciantes de materiales y equipos para la construccién y e) los fabricantes y comerciantes de artefactos domésticos. Entre las informaciones a nivel del hogar proporcionadas por el censo de poblacién y vivienda de interés empresarial puede mencionarse: a) el tamafio del hogar, me- dido a partir del nUmero de miembros que lo componen; b) el tipo de combustible uti- lizado para cocinar (gas propano, carbén, lefa y otros); c) tipo de alumbrado utili- zado (energia eléctrica del tendido publico, energia eléctrica de planta propia u otra) y d) existencia de bienes durables. 2.3 Informaci6n sobre la vivienda: El censo de poblacién y vivienda proporciona informacion relacionada con las unidades habitacionales que también son de interés para la toma de decisiones desde la esfera del comercio y la industria. Entre esas infor- maciones pueden citarse las relacionadas con: a) la clase de vivienda (casa indepen- diente, apartamento, vivienda compartida con negocio, pieza en cuarteria, barrac6on, local no construido para habitacién u otra); b) condiciones estructurales y hacinamien- to (materiales del piso, techo y paredes; y numero de cuartos y de dormitorios); c) saneamiento basico (fuente de abasteci- miento de agua para uso doméstico, tipo de servicio sanitario existente, fuentes de contaminacién del entorno) y d) régimen de tenencia de la vivienda. Informaci6n censal para la pro- ducci6n de conocimiento La informacién censal acerca de la pobla- cién tiene importantes aplicaciones en la investigacién acerca de diversos tdpicos relacionados con la poblacién y su entor- no. Es el caso en que los resultados sobre cualesquiera de las tres entidades censales (persona, hogar y vivienda) son estudiados en el contexto de variables geograficas, de- mograficas y socioecondémicas en busqueda de asociaciones tendentes a la explicacién de su comportamiento. El tamafio, composicién y distribucién es- pacial de la poblacién son aspectos demo- graficos basicos derivados del censo, los posibilidad de querer apoyar una hipd- tesis como p = 3, que seria la alternativa, definiendo entonces como nula p < 3. Es comtn proponer plantear la hipdtesis al- ternativa como aquella que el investigador quiere apoyar y la nula como resultante del planteamiento complementario. El hecho de que a se calcule bajo HO y que pueda ser fijada a conveniencia puede llevar a ar- gumentaciones como la siguiente: Supon- gamos que las hipdtesis estadisticas en juego sean K1 :p>pOy K2 : yp s po y que el error mas grave consista en rechazar K1_ si es verdadera. Entonces, disefiamos la prueba de manera que poda- mos controlar la probabilidad de cometer este error tomando K1 como la hipdte- sis nula, es decir, HO : y > yO y asignamos un valor de a que nos permita limitar esta probabilidad como necesitamos. En este articulo mostraremos que a pesar de que no hay ninguna inconveniencia ted- rica que impida poner la igualdad en H1, si puede presentar algunos resultados con- tradictorios en algunas situaciones especifi- cas. Este articulo esta organizado de la si- guiente forma: en la seccién 2 mostramos, mediante una prueba especifica, que al no incluir la igualdad en HO tamafio de la prueba no se ve afectado; enla seccién 3 mostramos que en algunos casos la exclusion dela igualdad de HO llevaa contradicciones entre la regla de decisién y las estimaciones puntuales; en la seccién 4 mostramos que en algunos al poner la igualdad en H1 puede dafar la dualidad que existe entre una prueba de hipotesis y un intervalo de confianza. (a) Docente investigador. Universidad Santo Tomas de Aquino de Colombia. (b) Docente investigador. Universidad Santo Tomas de Aquino de Colombia. 2 El tamaifio de la prueba Consideremos una muestra aleatoria de ta- majfio n, denotada por X1..., Xn, prove- niente de una distribucion 2 Nu, 35) 3 con yw desconocido y “0 conocido. Supon- gamos, ademas, que las hipdtesis de inte- rés se plantean como: HO: p>wO vs H1: p< yo, (1) donde la igualdad p = yO esta incluida en el sub-espacio paramétrico especificado por la hipdtesis alterna, H1. En estas condiciones, es natural pensar en rechazar HO cuando para alguna constante K. Para determinar el valor de K y completar la regla de deci- sion, recurrimos al tamafio de la prueba, definido como (Bickel & Doksum 1977, p. 170): a = sup {P(rechazar HO) } cuando HO es verdadera. (2) Para el caso especifico de las hipdtesis da- das en (1), se tiene: a=sup (PX<K)} cuando HO es verdadera. (3) El valor de K se determina a partir de la dis- tribucién nula de X, esto es, la distribucién de X cuando HO es verdadera. Como p > pO es equivalente a U=p* con u* > yO, entonces vn(®-n") a0 ~ N(0,1) (4) Por lo tanto, la definicién (3) se convierte en a = sup[p (22) < (7). wo> KO ao ~ sup {05H 4° > 10} (5) donde @ (*) denota la funcién de distribu- cién correspondiente a la distribucién nor- mal estandar. Como 0 (29 es una funcién decreciente de y*, entonces el supremo del conjunto (22) ue > 1 ao se dacuando w* = yd. Entonces, en este caso, se tiene que = (10) y el valor de K se obtiene como -1,.,90 a0 K = po + ©" (@)—= = Wo + Za vn vn y asi, la regla de decision establece rechazar HO si Zz a0 a Jn lo que equivale a rechazar HO si v¥n(K-p9) < a0 y el tamafio de la prueba es a. X <p + (6) a Notese que: ¢ La regla de decisién encontrada coin- cide con la del sistema de hipdtesis HO: p 2 yO vs. Ha: p<yod. Es decir, el hecho de que HO excluya la igualdad no afecta numéricamente la regla de decisién. Lo mismo ocurre con la prueba unilateral derecha. ¢ La razon por la que la exclusién de la igualdad en HO no influye en la regla de decisién se encuentra en que el tamafo de una prueba se define en funcidn del supremo tal como en (3). Contradiccién con el estimador de maxima verosimilitud En la seccién anterior se propuso como conjunto de valores de la media en la hi- potesis nula un intervalo abierto que exclu- ye la igualdad del extremo inferior yO del intervalo correspondiente a 60. El valor-p se define como el minimo valor que debe tener el nivel de significacién de la prueba para que HO se rechace con los datos de la muestra que se observe. Se calcula como el valor de probabilidad, cal- culada bajo HO , del intervalo construido a partir del valor observado de la estadistica de prueba, en la direccién que tomaria en condiciones de la hipdtesis alternativa. Para el ejemplo presentado se tiene: Valor-p= Pr(Z < zo)= (zo) con zo= =—H > on ) y, con un nivel de significacidn a, se re- chaza HO en favor de H1 si se cumple que Valor-p <a. Si, como resultado de la observaci6n de la muestra, se obtiene 4= yO, entonces valor-p = b-*(0) = : Segtn la regla de decisién, no se encuen- tran evidencias para rechazar la hipdtesis nula, planteada como HO: w > pO. Ala misma decision se llega aplicando (6), pues la condicién de rechazo, = o0 B< — SHO + 2a =e no se cumple cuando ¥% = p, dado que Za<0. Esta situacién es evidentemente contradic- toria, pues se encuentra que la hipdtesis nula no admite como valor para p el obte- nido con el estimador de maxima verosimi- litud, %. El problema no se limita al caso de ¥ = y0. Supongamos que p < yO y que, por las condiciones poblacionales, con alta proba- bilidad se encontrarén muestras con valo- res inferiores a yO pero lo suficientemente cercanos como para que el promedio mues- tral fuera muy cercano de yO y que, ade- mas, zo fuera cercano de cero. Siendo asi, el valor-p seria cercano de 0.5, llevando a concluir que HO no se puede rechazar. Es decir, si # = yO , pero de manera que Zo = 0, con un resultado de un promedio muestra menor que yO se concluye que p > yO. La contradiccién es evidente. Para la prueba unilateral derecha se presenta un problema similar. Intervalos de confianza y prue- bas bilaterales En esta seccién veremos que la exclusién de la igualdad de la hipdtesis nula genera también dificultades en las pruebas bila- terales y en los intervalos de confianza acotados por los dos extremos. Recorde- mos la dualidad que se tiene con estas dos herramientas inferenciales. Para las hipdo- tesis: HO: p=wpo vs. H1: yp #yo (8) se sabe que la regién de rechazo se en- cuentra en las colas de la distribucién de la estadistica 7 = IR Hy) a0 y que la regla de decisién de tamafo a con- siste en rechazar Ho cuando yn(X Vn(X — p ic) ao ee do s Por otro lado, el intervalo de confianza de menor longitud para y, con coeficiente 100 @)%, eS x (1 y una forma de utilizarlo para tomar una decisién acerca de p = yO es rechazar esta igualdad cuando po no se encuentra en el intervalo calculado. Es decir, rechazar Ho sit _ ao . _ ao = OSifly > X44, 2— 2yn Mediante operaciones algebraicas simples, se puede ver que esto equivale a aplicar la regla de decisién estandar de la teoria de prueba de hipdtesis presentada ante- riormente. Por lo tanto, la decisién que se toma acerca de yp = yO esla misma usando la teoria de prueba de hipdtesis o los in- tervalos de confianza. Puede verse tam- bién que el intervalo de confianzaes el conjunto de valores de wO que conduci- rian a no rechazar HO si las pruebas se realizaran con los datos de la muestra que se observe. Esto se conoce como la relacion de dualidad mencionada al comienzo de la seccion. En este analisis se presenta una serie de datos e indicadores que evidencian los cambios en ciertos aspectos que han te- nido las familias dominicanas durante los Ultimos diez afios, como es el caso de las tran los resultados obtenidos en base a los datos de la Encuesta Nacional de Fuerza de Trabajo que realiza en Banco Central de la Republica Dominicana. El porcentaje de hogares que poseen ma- teriales duraderos en las paredes exterio- res pasé de 60.93 a 77.12% entre el ajio 2000 y el 2010. Los hogares con vehicu- los de motor representaban el 18.67% y Indicadores por ajios, segtn caracteristicas del hogar, 2000-2010. Caractersticas del Ate | Hogar 2000] 200i] 002] 2003] 2008] 2005] 2006] 2007) 2008] 2009] 20 Materiales daraderos | Bn tas paredos exteriores | costs Tae T6336 75 79% acl piso: 00% 25.58% 96.74% 96.27 En el techo am, Ban Dae WN | Equipos y bienes | Automovites neem 1 | Partbolas oder, 117% | Calentadores de agua orm TAT | 60E 2% Televisores ‘Teléfonos alimbricos | Celulares a ei | Promedtia Habitaciones Dommitorios 24 zu Miembros del Hogar | Indice de hacinamicnto 342 Eduycacibo superior Iams Ingreso real del hogar Promedio Mediana BI9S9S TTES -LASKGO Ga1D49 92071 520071" $0818 4.16068 tom 14.00% wom 20s oS 437 21s la 194 189 35 24 303 18s 421% IS11% 17.00 S380 3332.84 6736.17 4ITTRE eaz10 439297 6608 26 417929 $553.26 3.08.46 17 No se regis. Nota: Frecuentemente, se cuestiona la eficiencia, validez y calidad de los datos estadisticos y, por tanto, de los indicadores resultantes. Estos cuestionamientos se fundamentan bdsicamente en la metodologia, e/ disefio, la cobertura y la representatividad. Estos elementos se han puesto al margen asumiendo que independientemente de su presencia o no, la relacién de los datos en un periodo y otro es correcta. Se hacen de antemano estas aclaraciones para ubicar al lector en el contexto apropiado. condiciones estructurales de las viviendas y la tenencia de bienes en el hogar: vehiculos de motor, aire acondicionado y calentado- res de agua y computadores. También se hace referencia al tamafio de los hogares, al indice de hacinamiento, a la participacién de la poblacién mayor de quince afios en educacién superior, al in- greso real de los hogares, entre otros. En estos indicadores también se observan va- riaciones importantes durante el periodo 2000-2010. En la presente tabla se mues- se incrementaron al 21.36%. Lo mismo se manifiesta en el porcentaje de hogares que respondi6 tener pardbolas, calentadores de agua, aires acondicionados, computadores, televisores, telefonia por cable y celulares. Al comparar la cantidad dormitorios en los hogares con el numero de los miembros de las familias, se obtiene el indice de hacina- miento, medida que se ha reducido signi- ficativamente durante la ultima década, lo cual indica una mejoria en las condiciones de vida de la poblacién. La participacién de la poblacién mayor de quince afios en educacién superior también muestra un incremento importante, pasan- do de 12.89 a 17.23% durante el referido periodo. La evolucién en el ingreso real de los hogares evidencia una reduccién impor- tante, lo cual debiera corresponderse con la evolucién de la adquisicién de bienes y servicios. Esta contradiccién permite suponer los si- guientes elementos: ¢ La poblacién esta sacrificando la satis- faccién de algunas de sus necesidades basicas, como es la alimentacién, diver- sidn, educacién, salud, entre otras, para adquirir y sostener ciertos bienes mate- riales en el hogar, como es la mejora en la infraestructura de la vivienda, vehicu- los, equipos de comunicacién e informa- cién, asi como la reduccién en el indice de hacinamiento. ¢ La adquisicidn de muchos de esos bie- nes se efectua a través de financiamien- to o compras a créditos a largo plazo. De manera que el ingreso mensual no les resulte afectado significativamente por las altas cuotas. ¢ Otro elemento que se podria estar consi- derando es que los datos suministrados por los entrevistados en las encuestas sobre sus ingresos estén subvaluados. Esa reduccién en el ingreso real de los ho- gares debiera explicar una disminucién de la proporcién de familias que compran bie- nes o adquieren ciertos servicios y en el mejoramiento de las condiciones estructu- rales de las viviendas. Y un impacto igual debiera observarse en la participacion de la poblacién mayor de quince afios en educa- cién superior, considerando los altos costo de la misma. Un 14.17% de los hogares que tienen un in- greso real al mes menor de RD$20,000.00 tiene un automévil, un 14.31% tiene com- putadora y entre un 1.57 y 5.56% expresd que tiene pardabolas, calentadores de agua 0 acondicionadores de aire. Estos mismos hogares tienen un promedio de miembros que oscila entre 2.98 y 3.97 personas. Y en esta categoria de hogares en promedio tra- bajan 1.03 personas, 0 sea, en un 21.00% nadie trabaja, como se muestra en la si- guiente tabla. Hogares con ingreso real mensual menor de RD$20,000.00 | ] Promedio Bienes que poseen | Porcentaje miembre: | Automéviles Calentador de Agua | Aire Acondicionado Computadora Paribola La siguiente grafica expresa que a medida que el ingreso real de los hogares es mayor, aumenta la proporcién de familias con pa- rabolas, calentadores de agua, acondiciona- dores de aire, automéviles y computadores. Pero en el tramo izquierdo de la grafica se observa que en una parte importante los ho- gares que poseen un ingreso real por debajo de los RD$20,000.00 tienen estos bienes. La incertidumbre llega a la mente del lector, so- bre lo cual se pregunta: éCémo los pueden adquirir y mantener? La respuesta se le dara en la préxima edicién. Porcentajes por blanes que poseen, cegin nivel de ingreso real, 2010. 100004 200008 300s an, 000 10000 2000 0000 ‘an000 ‘so000 Ingress Real del Hogar ——talentadorde Apia se Mtornivties Computadoes S000 6 + 1 Introducci6n Las Naciones Unidas definen la Inversion Exterior Directa como aquellas realizadas por no residentes en un pais con el obje- to de obtener capacidad de decisién en la empresa receptora a través de una relacién a largo plazo (Gonzalez 08-09). El mismo autor sefiala la definicidn del Fondo Mone- tario Internacional que define la Inversién Extranjera Directa como aquellas realiza- das por una persona fisica o juridica que consiga el 10.0% de la propiedad de la em- presa receptora residente. Por su parte, la Ley No. 16-95 sobre Inver- sién Extranjera de la Republica Dominica- na, define la Inversion Extranjera Directa como “Los aportes provenientes del exte- rior, propiedad de personas fisicas 0 mo- rales extranjeras o de personas fisicas Na- cionales residentes en el exterior, al capital de una empresa que opera en el territorio nacional” (Ley 16-95 de octubre de 1995). Un aspecto comtin en estas concepciones sobre la Inversién Extranjera Directa es el aspecto relacionado a la fuente de los re- cursos, asi como al destino de los mismos. En el primer punto se enfatiza, y asi tie- ne que ser, que los fondos para la inver- sién deben provenir del exterior, aunque en la definici6n dada por el Fondo Monetario Internacional (Gonzdlez 08-09) no se es- pecifica que los fondos son del Extranjero, queda claro la referencia a las empresas residentes. El otro aspecto comun es que la Inversién Ex- tranjera Directa esta orientada a la creacién, capitalizacién o adquisicién de empresas que han de producir, y ofrecer bienes y servicios a una o multiples comunidades locales. INVERSION EXTRANJERA DIRECTA (IED) Y LA OCUPACION EN REPUBLICA DOMINICANA Prof. Héctor Medina Es precisamente este Ultimo elemento de la Inversién Extranjera Directa la que hace suponer que un aumento de la misma con- tribuiria al aumento de los puestos de tra- bajo en una sociedad determinada. Esto asi, dado el origen final de la Inversién Extranjera Directa, la cual por definicién propia esta consagrada a uno o mas de los siguientes factores, creaci6n de nuevas plazas de trabajo o mantenimiento de las plazas actuales. Este trabajo es un andlisis descriptivo de la relaci6n que existe entre la Inversién Ex- tranjera Directa en Republica Dominicana y la poblacién ocupada, asi como con la tasa de ocupaci6n y la tasa de desempleo de la poblacién dominicana. D reversion Extranjera Directa y Empleo Varios son los autores que han escrito so- bre la relaci6n que existe entre la Inversi6én Extranjera Directa, IED y el empleo en dife- rentes paises. La principal cuestiOn al pen- sar sobre esto es el hecho de la creacién de nuevas plazas de trabajo o el manteni- miento de las que ya existen. Asi por ejemplo, la Ley 16-95 sobre Inver- sién Extranjera de la Republica Dominica- na, establece en su primer considerando “Que el Estado Dominicano reconoce que la Inversion Extranjera y la Transferencia de Tecnologia contribuyen al crecimiento eco- ndémico y al Desarrollo Social del pais, en cuanto favorecen la generacién de empleos y divisas, promueven el proceso de capi- talizacién y aportar métodos eficientes de produccién, mercadeo y administracién”. Es decir que el Estado desarrolla, acciona y establece politicas de Inversién Extranje- Esto puede deberse a que tanto el sector Telecomunicaciones como el sector inmo- biliario requieren de personal mas capaci- tado al hacer uso intensivo del capital y de la nueva tecnologia. Por su parte, el sec- tor Comercio no suele ser un generador de empleo en gran cantidad. Cuadro 1: Inversién Extranjera Directa por sector de la economia 1993 - 2008.En millones de US$ y % Sectores Total %. Turismo 28382 19.7 Comercio / Industria 3,180.5 221 Telec omunicaciones 2119 146 Electricidad 16175 112 Financiero 725.0 50 Zonas Franeas TI3S 54 609.1 42 1945.8 13.5 617.6 43 Tnversién Direct a 14,4190 100.0 Fuente: Banco Central de la Repiiblica Dominicana. /3: Incluye préstamos netos provenientes de inversionistas directos, asi como de otros sectores. Relaci6on de las variables Para conocer con mas detalles la relacién entre la Inversion Extranjera Directa y los indicadores del empleo se realizé un anali- sis de correlacién para determinar el grado de asociacién entre estas variables. Los datos muestran una relacién de acuer- do a lo esperado; asi, por ejemplo, la corre- lacién entre la Inversién Extranjera Directa y la poblacién ocupada es de 0.90, un co- eficiente alto y estadisticamente significa- tivo; igual ocurre con la tasa de ocupacién con la cual la Inversién Extranjera Directa guarda una relacion lineal de 0.74. Al analizar la IED y la tasa de desempleo, el signo del coeficiente es el esperado, un signo negativo y una correlacién negativa de -0.458 y estadisticamente significativo al 95.0% de confianza. Coadre 2: Inversion Latranjera Direct, Poblacign oc pada, Tass de Ozopacioay Taza de de empleo, 1993 -2008 aversion [Potacion [Tra ae [Tass = Ano | Exiranjera, LED [Ocupada, PO | ecupacion, TDO | desocupacidn. TDD 1985 wa) 2a] 460 189 1998 zooa| 2320387] ans 1935 aia] zazress| 437 1996 | 65 (2.460.825 43D 1997 406 2S 41 ASA 1938 eos) 2sie2u] 4s 1939 assis] zonatas| 46a 2000; 9529 2.974.626) 476 2001 1P79.1 (2940,283 ASS 2002 9168 3,056,582 462 2003 Olas SOdd 149 ad 2004 soo) 34ce9r8] 46.0 2008 1azzs| — 3usz228] aso 2006. 1528.3 3,330,750 46.9 2007 13790) 3aaises] ana 2008 2353.0 3,526,752 Ans Tabla I Correlaciones, Salida de SPSS TED PO TO | TDD TED Correlaciu de 1] soa) | .790¢*) | -.458¢8) Pearson Sig. (unilateral) 000 000 037 N 16 16 16 16 PO Correlacin de 894¢*) 1] .778¢) -.268 Pearson Sig. (unilateral) 000 000 157 N 16 16 16 16 TDO Correlacion de 790¢*) | .778¢*) 1 -287 Pearson Sig. (unilateral) 000 000 169 N 16 16 16 16 TDD Correlacion de -458¢) | 268] 287 1 Pearson Sig. (wailateral) 037 137 169 N 16 16 16 16 ** La correlaci6n es significante al nivel 0,01 (unilateral). * La correlacion es significativa al nivel 0,05 (unilateral). i Wiycedanat-keteda) es poder.” Influencia de la IED en la tasa de desempleo disminucién esperada en la tasa de desem- pleo de 0.01 por ciento por un aumento de un millon de dolares en la Inversién Extran- jera Directa. El coeficiente de regresién, aunque es pequefio es estadisticamente a un 90.0% de confianza, p-valor < 0.10 Conclusiones Para medir el peso o influencia de la IED sobre la tasa de desempleo en Republica Dominicana, se ha estimado una ecuacién de regresi6n lineal del tipo Yt = BO + B1 Xt, + ut, donde Yt es la tasa de desempleo, BO es el coeficiente de interseccién, B1 es la pendiente de la recta de regresién y ut el término aleatorio. La corrida del programa proporciona los si- guientes datos: Resumen del modelo, Salida SPSS ¢ El andlisis de los datos sobre la Inver- sién Extranjera Directa y la situaci6n del empleo en Republica Dominicana indi- can, que en la economia dominicana la IED tiene un crecimiento mucho mayor que las variables del empleo. ¢ La IED en Republica Dominicana se con- centra principalmente en cuatro secto- res de la economia, los cuales han sido los de mayor crecimiento en la econo- mia en los Ultimos diez afios. R cuadrado Enror t fp. de la Modelo R R cuadrado correg ida estimacion 1 A58(a) 210 154 154289 a Variables predictoras: (Constante), IED Coeficientes(a) Coeficientes Coeficientes no estandariza- Modelo estandarizados dos t Sig. Exror B tip. Beta B Error t ip. 1 (Constante) 17.229 -709 24.299 000 IED -.001 001 -A58 1.929 074 a Variable dependiente: TDD Los resultados muestran un modelo de re- gresidn como sigue: Yt = 17.2 - 0.01Xt, con un coeficiente de determinacién de 21.0%. Estos datos su- gieren que la IED tiene un impacto positivo sobre la tasa de desempleo al tener una ¢ La IED tiene un efecto positivo sobre la tasa de empleo. Los datos muestran una correlacioén negativa entre la IED y la tasa de desempleo en Republica Domi- nicana, de igual forma, la estimacién del modelo de regresi6n lineal indica que la IED tiene una influencia estadisticamen- te significativa sobre la tasa de desem- pleo del pais. www.bancentral.gov.do http://www.eumed.net/ce/ MAESTRIA EN ESTADISTICA APLICADA AL DISENO Y ANALISIS DE INVESTIGACIONES Para Informacion contactar a la Divisi6n de Postgrado Tel.: 809-532-4745 ext. 230/231/234 Email: [email protected] En un ejemplo concreto: Suponiendo que en el pais la poblacién habil para votar, la que integra el padrén electoral, esta inte- grada por 6.5 millones de electores (La JCE proyecta 6,484,568 votantes para las elecciones de 2012) (1), de los cua- les nos interesa conocer su intencién de voto. Para conocer la verdadera intencién de voto de los 6.5 millones de electores habria que hacer un censo, vale decir ha- bria que realizar las elecciones, lo cual no tendria sentido. Ademas, hacer un censo implicaria un gran presupuesto, un gran despliegue de recursos humanos, logistica y, lo que es peor, mucho tiempo, lo cual le quitaria oportunidad a la informacion que se requiere. En este sentido, la muestra se coloca como la opcién mas viable para el estudio, pero debemos entender que los resultados que arroje la muestra seran estimaciones de los valores verdaderos, y esas estimaciones estaran sujetas al error de muestreo, a errores ajenos al muestreo y aun factor probabilistico que llamaremos nivel de confianza del estimador que se eli- ja. El error de muestreo debemos enten- derlo como la discrepancia entre el valor de la estimacién (estadistico) y el valor pobla- cional (pardmetro), que resulta al exami- nar una parte de la poblacién (muestra) y no toda la poblacién; es la medida que nos dice con qué probabilidad una estimaci6én calculada a partir de los resultados de una muestra se aleja del pardmetro o valor ver- dadero si se hubiese realizado un censo. qulititin >> RAGR Poblacién Muestra (1)Pagina web de la Junta Central Electoral Do- minicana. www.jce.do Por su parte, los errores ajenos al mues- treo evidencian la fragilidad de la investi- gacion en el trabajo de campo. Aqui entran en juego el sesgo de seleccién, que ocurre cuando una parte de la poblacién objetivo no esta contemplada en la poblaciédn que se esta muestreando, y el sesgo de medicion, que ocurre cuando el instrumento de reco- leccién de los datos tiene una tendencia a producir diferencias hacia alguna direccién en el valor real. En este contexto, en oca- siones, vemos que en la ficha técnica de los resultados de una encuesta por muestreo se publica que el error maximo permitido es de tal o cual porcentaje, por ejemplo + 3%, el cual es considerado pequefio, pero no se informa cual fue la tasa de rechazo de la encuesta, y tampoco se publican las preguntas que se formularon. En ambos casos pudiera haber evidencia de un ses- go importante, ya sea en la selecci6n de la muestra o la medicién de la variable, que pudieran anular o invalidar los resultados de la encuesta. En lo referente al nivel de confianza (1-a) que se especifica en la ficha técnica de toda encuesta por muestreo, éste se refiere a la probabilidad de que la estimacién del valor real de la poblacién sea buena. Mas espe- cificamente, el nivel de confianza establece la probabilidad de que el intervalo estable- cido contenga el valor real de la poblacién. Por ejemplo, si de una poblacién tamajio N = 6,500,000 individuos se extrae una muestra tamafio n = 1,200, entonces, en un analisis combinatorio simple podemos obtener millones de combinaciones, ya que cada elemento se puede combinar con el resto de la poblacién, y obtendriamos mi- llones de muestras tamafio 1,200. En este caso, con los resultados de cada muestra podemos construir intervalos de confianza para estimar el valor verdadero de la pobla- cién. Por ejemplo, si se trabaja con un nivel de confianza de 1-a=0.95 (95%) significa que el 95% de los intervalos de confianza que se construyan contendran el verdadero valor del parametro poblacional. Visto lo anterior, el muestreo estadistico no es tan elemental como se cree. El disefio y articulacién de toda muestra estadistica incluye varios aspectos esenciales, a saber: 1) El proceso de seleccién de los elemen- tos que representaran a la poblacién; 2) el proceso de estimacién de los valores ver- daderos de la poblacién objeto de estudio; 3) la definicidn de las variables a medir y los métodos de medicién; y 4) la precisién deseada. Estos aspectos, y todas las etapas que envuelven, nos permiten afirmar que el muestreo estadistico es un area muy de- licada dentro de la ciencia estadistica; su uso requiere de profesionales expertos, pero en ocasiones se abusa del mismo, y es comtn ver a investigadores improvisados, que no saben nada de estadistica, o que apenas cuentan con un nivel de estadistica elemental, que se creen expertos y se dedi- can a realizar encuestas sin ningun criterio técnico-metodolégico; otros van mas lejos y creen que el muestreo es algo tan ele- mental que no requiere mucho estudio, que con solo salir a la calle a realizar preguntas a personas seleccionadas sin normas o in- tencionalmente pueden hacer inferencias. En este sentido, el muestreo, tal y como lo definid el maestro Leslie Kish en su libro Muestreo de Encuestas: “es una técnica especializada dentro de la estadistica, porque el conocimiento profundo de su arte y su ciencia requiere una prepa- raci6n profesional y una atencién de tiempo completo” (2). Siempre se hacen criticas cuando los re- sultados de dos o tres encuestas arrojan resultados diferentes. En defensa de las encuestas, habria que preguntarse si las mismas son comparables, si se formularon las mismas preguntas, si se definiéd la mis- ma poblacién, si es el mismo escenario, si tienen el mismo periodo de referencia, etc. Querer restarle credibilidad a las encues- tas cuando sus resultados no favorecen a determinados intereses es un acto de ig- norancia. Sabemos que las diferencias en los resul- tados de las encuestas traen desconfian- za y mucha duda e incertidumbre; pero es importante entender que cada estimacién tiene de base una metodologia propia que se describe en una ficha técnica. Ademas, para que dos o mas encuestas puedan ser comparables es preciso saber qué preguntd cada una y como lo preguntd; hay que ver si una encuesta pregunto sobre la intencién de voto y la otra sobre simpatia politica; hay que analizar si una formulé una pre- gunta y la otra cred un escenario con voto secreto en urnas, etc. También es reco- mendable determinar cual fue la forma de aleatorizacién empleada, el error maximo permitido, los estimadores seleccionados y el nivel de confianza de esos estimadores; asi como el criterio de tabulacién de los da- tos y de expansién de los resultados hacia la poblacion definida. En el campo de la opinién publica y de la politica, erréneamente se cree que con una encuesta se puede predecir el futuro. Quienes creen esto o piensen de este modo estan equivocados, ya que los resultados de toda encuesta sdlo tienen vigencia para el periodo que se levantaron los datos, y mas cuando se trata de mediciones sobre la intencién de voto de un mercado de vo- tantes, que estan sujetos a cambios signi- ficativos en periodos cortos de tiempo, ya que las mismas se mueven hacia arriba o hacia abajo conforme a la realidad del es- cenario en que se haga la medicién, los mensajes, las ofertas, las promesas y las acciones de los actores politicos en compe- tencia. De cara a esta verdad, es oportuno aclarar que no es funcién ni objetivo de una encuesta predecir el futuro. Un error que también suele cometerse al valorar una en- (2)Leslie Kish: Muestreo de Encuestas. Segunda Reimpresién, Pagina 26. Editorial Trillas, 1979. cuesta es creer que mientras mas grande sea el tamafo de la muestra es mejor, y aunque en teoria esto sea cierto porque el error atribuido al muestreo se reduce por la via del tamafio de la muestra, pero la rea- lidad es que el tamafio en si mismo no ga- rantiza precision; es preferible una muestra aceptablemente pequefia, pero bien dise- fiada, representativa, con iddneos criterios de seleccién aleatoria, con un proceso de recoleccién de los datos libres de dudas y una supervision optima en todo el proce- so de muestreo, que una muestra grande con marcados sesgos de seleccién y/o de medicion. En otras palabras, es mejor una muestra pequefia bien disefiada que una muestra grande mal disefiada. En adicién a estas malas apreciaciones o creencias, hemos visto con preocupacién técnica que algunas firmas encuestadores de prestigio, de las que incursionan en el mercado electoral nacional que, con una muestra tamafio 1000 0 1,200 para todo el pais, cometen el error de publicar resulta- dos para regiones o areas pequefias en las cuales el tamafio de la muestra es suma- mente pequefio. Y algunas cometen la locura de desagregar por regién o por provincia o por otras varia- bles demograficas (sexo, edad, zona...) la participacién de mercado de partidos, pre- candidatos y/o candidatos que en el con- texto nacional tienen un 5% o menos. Olvi- dando que un 5% en una muestra de 1,200 equivale a 60 votos, y que si desagregamos esos 60 votos por regiédn, en el supuesto de que estén distribuidos de manera pro- porcional, en la practica a la regién Este, por ejemplo, que representa el 11.1% del mercado de votantes, le corresponderian 7 votos, al Sur 10, al Distrito Nacional y la provincia de Santo Domingo 20, y al Norte 23. En el mejor de estos casos el error de muestreo superaria el 20%, llegando cerca del 40% para las regiones pequefias. Finalmente, en el marketing politico las encuestas son vitales, constituyen la he- rramienta mas efectiva y practica, ya que, ademas de medir el dia a dia de la intencion de voto, permiten conocer los electores, sus deseos, expectativas, valoraciones, opiniones, etc., y hacer cruces conforme a los datos sociodemograficos disponibles del mercado electoral (edad, sexo, zona de residencia, situacién ocupacional, escolari- dad, nivel de ingreso, etc.); con todos es- tos recursos informativos que proveen las encuestas, los candidatos y sus estrategas de campafia pueden disefiar y poner en ac- cién planes estratégicos apropiados para mejorar el posicionamiento y participacién de mercado. Ademas, las encuestas tam- bién permiten evaluar esas estrategias, el cumplimiento de sus objetivos y la evolu- cién del proceso electoral. En definitiva, las encuestas pre-electorales son tan impor- tantes e impactantes que los politicos las usan hasta para “meter” miedo. BIBLIOGRAFIA Kish, Leslie 1979. Muestreo de encues- tas. Editorial Trillas, Segunda reimpre- sion autorizada. Mayo de 1979. Scheaffer L. Richar, Mendenhall III Wi- lliam, Ott R. Lyman 2007. Elementos de Muestreo. 6ta. Edicion. Lohr Sharon L. 1999. Sampling: Design and Analysis. Levy, P. S. and S. Lemeshow. 1999. Sampling of Populations: Methods and Applications. New York. LOS PROFESIONALES DOMINICANOS: SU ENTOR- NO FAMILIAR Y CONDICIONES OCUPACIONALES De izquierda a derecha vee Io driguez, José Arismendy Salcedo y rw Aa En base a los datos colectados en la ultima encuesta nacional de fuerza de trabajo rea- lizada en el primer trimestre del presente afio por el Banco Central de la Republica Dominicana, se ha pretendido ofrecer in- formaciones sobre las condiciones de vida de los profesionales de este pais, tanto en lo que respecta, las caracteristicas de sus viviendas, de sus hogares y de los jefes de familia donde residen. También, se ha querido proveer informa- cién sobre las condiciones ocupacionales de los mismos, con el objetivo de facilitar la identificacién de los niveles y el tipo de ocupacién y desempleo en cada una de las categorias de las variables seleccionadas. La importancia de este analisis radica en que en la mayoria de las publicaciones rea- lizadas sobre el empleo y el desempleo se ofrecen resultados agregados de estas ca- racteristicas. Y en escasas veces se pre- sentan niveles detallados como es segtin el entorno familiar u otros aspectos relaciona- dos con la convivencia de las personas que estan dispuestos 0 no a participar en las actividades productivas del pais. Se espera que en otras ediciones de esta revista, se presente un analisis similar para otros segmentos de la poblacién dominica- na, como por ejemplo de los jévenes, las mujeres, entre otros. i Entorno familiar y de convivencia de los profesionales dominicanos El 85.06% de los profesionales dominica- nos reside en la zona urbana, este indica- dor es mayor en aquellos que han realizado estudios a nivel de postgrado. El 50.02% y el 16.56% pertenecen a las regiones Metro- politana y al Cibao Norte, respectivamente. El 74.16% vive en casa individual, la cual adquirié comprandola al contado, construi- da por su propio duefio o alquilandola. Es- tas viviendas por lo general tienen tres o mas habitaciones o cuartos, los cuales casi cerca del 95% son destinados para dormir. Un alto porcentaje reside en hogares donde algtin miembro posee por lo menos uno de los siguientes bienes o equipos: television, refrigerador, calentador de agua, aire acon- dicionado, teléfono, vehiculo, video, horno electrénico, horno microondas, inversor, computadora, celular, parabola, DVD o ca- mara de video. El 70.28% de los profesionales habita en familias donde el jefe del hogar es un hom- bre y cerca del 77% tiene mas de 40 afios de edad. El 98.68% reside donde el jefe del hogar es alfabetizado y el 75% ha alcan- zado un nivel educativo universitario. Tam- bién el 60.66% habita en hogares donde el jefe de familia es casado. El 79.22% de los profesionales habitan en familias donde el jefe de hogar es activo desde el punto de vista econdmico, y el 58.24% vive donde el jefe tiene un empleo formal y un 18.45% donde este miembro familiar trabaja en labores informales. En ese mismo sentido, el 2.13% es un desocu- pado cesante y un 0.41% donde el jefe de hogar esté desempleado y esta buscando su primer trabajo. Los mayores porcentajes de los profesiona- les dominicanos habitan en familias donde el jefe labora en actividades relacionadas con el comercio, administracién publica y defensa y otras actividades y servicios. Igualmente, estos comparten hogares con familias donde el jefe tiene una ocupaci6én de gerentes y administradores, profesiona- les e intelectuales, técnicos del nivel medio y trabajadores de los servicios. El 51.95% reside en familia donde el in- greso total de sus miembros supera los RD$50,000.00. El 79.78% de los que han hecho estudio a nivel de postgrado viven en hogares que tienen un ingreso mensual por encima de ese valor. ? Condiciones ocupacionales de los profesionales dominicanos Los profesionales dominicanas tienen una tasa de actividad econdmica de 86.59%, y de este segmento el 93.25% tiene alguna ocupacion. En los que realizan algun traba- jo remunerado, el 85.26% realiza una labor dentro del sector formal de la economia. En ese mismo orden, el 6,75% esta des- empleado de los cuales el 64.44% ha ejer- cido alguna funcidn anteriormente, lo que significa que el 35.56% busca trabajo por primera vez. Como forma de analizar las condiciones ocupacionales de los profesionales domini- canos de acuerdo a las caracteristicas de la vivienda, del hogar y de los jefes de las familias donde estos residen, se presenta el cuadro que aparece mas adelante, donde se puede identificar como son las condicio- nes ocupacionales de este segmento pobla- cional en cada una de las categorias de las variables contempladas en este analisis. Porcentajes de profesionales por caracteristicas ocupacionales, 2011. 100,00% 93,25% 3 86,59% 85.26% wooo 5 64,44% £ eo,00% a ~ 2 40.00% 2 00% 14,74% my 6,75% 0.00%, Total Formales: Informales Total Cesantes Nuevos Activos Ocupades Desocupados Caracteristicas ocupacionales Fuente: Encuesta Nacional de Fuerza de Trabajo, abril de 2011. Profesionales por nivel de graduacién y condiciones ocupacionales, segiim caracteristicas del hogar y del jefe de familia. 2011. < Condicion ocupacional Careteristicas del hoger ydel Neel de geruseinn ee e as jefe de familia Aetiea Total | Grado | Postgrado Total Formales | Informales | Total Cesantes Nuevos Zona de Residencia 10.00% | 100.00% 10.00% | a6.59% 95.25% 85.26% 14.74% 5.75% daa 35.56%, | Urbana | 90.05% er.ti% sa.7am| ese7% 93.08% ot.60% 15.32% 6.90% 64.12% 35.88% Rural 195% 12.23% 4.21% | PL 94% | 94.70% 89.20% 10.80% 5.30% 87.33% 32.67% | Region | | Ozamao Metropolitana 50.02% | 48.86% 69.56% | 85.91% 92.98% 85.17% 14.83% 702% 71.02% 28.98%, Valdesia 5.70% 571% 5.48% | 90.98% | 89.52% 90.35% 9.65% | 148% 59.98% 40.0285, Ennquillo 227% 2.99% 0.00% | 92.60% | 92.82% 94 363% 5.64% 7.18% 13.09% 86.78% El Valle 2.40% 249% 0.79% | 90.49%, | F159, 87.98% 12.02% | 5.85% 42.03% S777 Cibao Sur 7am 7.98% 4.99% | 76.323, 95.00% 92.415 7.59% 5.00% | 60.13% 39.88%, Cibao Norte 16.56% | 16.84% 178% | 96.51% | 95.15% 78.69% 21.31% 4.87% 55.49% 44.51% | Cibao Noreste | az3m 225m 183% | 96.56% | 87.65% 88.07% 11.93% | 12.35% 42.91% 57.09% | Cibao Nordeste | 4.3340 4.50% 135% | 90.27% | 94.57% 80.37% 19.63% | 5.43% 00.00% a.00% | Higuama [4934 5.16% 101% | 63.04% | 93.05% 85 39% 10.61% 6.95% 55.77% 44.23, | Yuma | 3.2088 3.21% Bll | 91.67% | 93.99% ad. 29%, 15.06% | 7.01% 75.91% 24.09%, Tipo deviviendas Casa Individual T416% | TA TIK 64.83% | 86.99%, 93.15% 85.82% 14.18% 6.85% G1.21% 38.79%, Apartamento 25.19% 4.53% 357m | es.a5% oka eB. 16.19% 5.76% 70.35% 29.65% Anexos 0.67% 0.67% o.on% | 00.00% 76.12% 8.32% 17.67% 22.88% 100.00% —_.00% Cuarteria o banacones 0.08% 9.09% 0% | 100.008 47.02% 0.00% | 00.00% | 52.97% | Im0.00% 0.008% Tenencia de bh vivienda | Comprada al contado | 21.9% | 20.6998 20.71% | 86.915 | 94.39% 87.26% 12.74% 561% 72.87% ITB | Compradaaplazo algobiemo | 3.15% 5.05% 4.0% | 91.10% | 76.37% 89.61% 10.35% | 33.63% $5.23% 4d 7TH | Comprada a plazo pnvada | oes, 6.90% 10.15% | 74.46% | 91.61% 87.51% 12.49% 839% 16.67% 83.33 | Donaca por el gobierno [191s 1.96% 107% | 81.83% | 100.00% 94 68% 5.33% 0.00% | Constnuda por el duefio | 30.25% | 30.34 28.70% | 85.55% | 93.63% 4 35% 15.65% 637% 62.80% 37-20% | Donada por familiares | 0.985 1.04% 0.00% | 100.0% | 77.77% 71.33% 28.68% | 42.23% 100.0% 0.00% Alguilecla 20.03% 29.65% 18.22% | 90.52% 94a BE.CHM 16.26% 5.60% 78.51% 21.40% Cerlida o prestada 4.01% 3.98% acm | e8.65% oa.08% — e7.1e% 12.82% 7.92% F125% 68.65% Regalada o heredada 241% 2.40% asim | 7e18% 96.77% BB.49% 16.51% 3.22% 100.00% 9.00% Cantidad Cuartos Una 0.40% 0.42% 00% | 100.008 | 100.00% 68.96% 31.04% | 0.00% | Dos [3.07% 5.5% 0.00% | 93 36% | 94.75%. 92.25% 7.75% 5.25% 100.009 0.00%, | Tres | 19.49% | 19.78% Medi | 86.64% 94.01% 82.39% 17.61% 5.99% 60.02% 39.98%, | Cuatro | 37.23% | 36.77% 45.04% | 90.30% 94.59%. 87.115 12.85% 741% 48.24% 51768, Cinco o mas 39.1% | 39.78% 40.33% | 83459 | 95.31% 84 46% 15.54% 6.69% 82.40% 17.60% Cantidad de Dormitorio Ninguno 0.40% 0.42% o.00% | 100.00% — 100.00% 50.96% 31.04% 0.00% Una 44TH 4.73% nom | 87.35% 9g.95% 9LAr%® BOR 7.05% 85.04% 14.16% Dos 22.57% 225% leat | a7.69% 93.08% ez 4% 17.54% 6.90% 53.60% 46.40% Tres 56.76% 56.70% 56.35% | 87.3% 93.20% 86.60% 40% 6.72% 65.02% 34.98% Cuatro 1nd 1g.91% 17.08% | a0.92% 9am 88.33% 167% 7.89% 71.96% 28.04% | Cinco o mas 2.60% 2.30% 7.60% | 98.51% 98.95% 61.02% 38.98% 1.05% 100.009 o.00% Fuente: Encuesta Nacional de Fuerza de Trabajo, abril 2011 EX DIRECTORES DE LA ESCUELA DE ESTADISTICA ABELARDO ELAS ACECAR (inicio - 1970) ze & FRANCISCO DE MOYA ESPINAL RICARDO MICHEL LERENZEN (1970 - 1972) (1974 - 1976) CO EUMILIO DE LEON MATEO NIOBE ACOSTA (1982 - 1984 y 1984 - 1987) (1987 - 1990) MEXICO ANGELES SUAREZ ROGELIO LEDESMA MENDEZ (1976 - 1978) (1978 - 1981y 1981 a sept. 1982) FRANCISCO DAVID ALVARADO JOSE LUCAS ORTIZ ZENON CEBALLOS FRANCISCO ROA FAMILIA (1990 - 1993 y 1993 - 1996) (1996 - 1999) (1999 - 2002 y 2002 - 2005) (2005 - 2008 y 2008 - 2011) EVENTOS En un concurrido acto en la explanada de la Facultad de Ciencias Econémicas y Socia- les, realizado el pasado martes 20 de sep- tiembre la Escuela de Estadistica presentd la pagina Web y el video promocional de la carrera de Estadistica. El director de la Escuela hablé sobre la im- portancia de la carrera de Estadistica y las innovaciones que se implementan en esa unidad académica. EVENTOS El decano de la Facultad de Ciencias Eco- ndémicas y Sociales, maestro Juan Antonio Cerda Luna, en presencia de los vicerrec- tores Emma Polanco, Jorge Asjana David, Francisco Vegazo y Francisco Terrero Galar- za, y de los miembros del Consejo Directivo de la Facultad, hizo entrega de los certi- ficado de reconocimiento a los profesores destacados del periodo 2010-2011.