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Encuesta de Prevalencia y Características de la Violencia contra las Mujeres 2016

Bolivia, 2016
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Reference ID
BOL_2016_EPCVcM_v01_M
Producer(s)
Instituto Nacional de Estadística
Metadata
DDI/XML JSON
Created on
Mar 29, 2019
Last modified
Mar 29, 2019
Page views
46586
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    Survey ID number

    BOL_2016_EPCVcM_v01_M

    Title

    Encuesta de Prevalencia y Características de la Violencia contra las Mujeres 2016

    Country
    Name Country code
    Bolivia BOL
    Study type

    Other Household Survey [hh/oth]

    Abstract

    El objetivo general de la Encuesta de Prevalencia y Características de la Violencia contra las Mujeres 2016 (EPCVcM) es generar información estadística sobre la magnitud de los distintos tipos de violencia de género (física, psicológica, sexual y patrimonial) que sufren o han sufrido las mujeres, tanto en el ámbito público (educativo, laboral y social) como en el privado (hogar, familia, relación de pareja); sobre el conocimiento o búsqueda de servicio e instancias de justicia para enfrentar la violencia; y sus percepciones sobre la respuesta institucional.

    OBJETIVOS ESPECÍFICOS

    • Proporcionar estimaciones confiables para los indicadores de violencia, con base en la información de la Encuesta de Prevalencia y Características de la Violencia contra las Mujeres (EPCVcM) 2016.

    • Construir una línea base y un conjunto de indicadores para el seguimiento.

    Kind of Data

    Sample survey data [ssd]

    Unit of Analysis

    La unidad de análisis es la mujer de 15 años o más, y que reside habitualmente la vivienda particular dentro del territorio nacional.

    Version

    Version Description
    • v01

    Scope

    Notes

    El alcance de la EPCVcM incluye:

    CUESTIONARIO N° 1

    • Características de la vivienda y equipamiento del hogar?

    • Características sociodemográficas

    • Educación (personas de 4 años o más de edad)

    • Uso individual de tic (personas de 5 años o más)

    • Empleo (solo para personas de 7 años o más de edad)

    • Verificación del estado conyugal

    CUESTIONARIO N° 2

    • Ámbitos social, educativo y laboral

    • Familia de origen y situación patrimonial

    • Relación actual/anterior

    • Decisiones y roles

    • Trabajo en el hogar

    • Violencia sexual

    • Violencia obstétrica

    • Solo para mujeres de 60 años o más

    Coverage

    Geographic Coverage

    Los dominios de estudio están definidos para los siguientes niveles de desagregación:

    • Nacional

    • Nacional urbana y rural

    • Departamental (para los departamentos de Beni y Pando las estimaciones deben de realizarse de manera conjunta)

    El ámbito geográfico de la EPCVcM 2016, abarca los 9 departamentos del país (Chuquisaca, La Paz, Cochabamba, Oruro, Potosí, Tarija, Santa Cruz, Beni y Pando), área urbana y rural.

    Universe

    La investigación está dirigida al conjunto de hogares establecidos en viviendas particulares ocupadas de los 9 departamentos de Bolivia, área urbana y rural, donde residen mujeres de 15 años o más de edad.

    Se excluye de la investigación a la población residente en viviendas colectivas tales como hospitales, hoteles, cárceles, recintos militares, hogares de ancianos, unidades educativas, etc.

    Producers and sponsors

    Primary investigators
    Name
    Instituto Nacional de Estadística

    Sampling

    Sampling Procedure

    CARACTERÍSTICAS DEL MARCO MUESTRAL

    La información del Marco Muestral (MM) se basa en el CNPV 2012, la Actualización Cartográfica Multipropósito (ACM 2010 - 2012) y el Censo Agropecuario de 2013 (CNA 2013).

    La conformación de las Unidades Primarias de Muestreo (UPM) en el área urbana y rural se realizó de acuerdo con los siguientes criterios:

    • Agrupación consiste en la unión de dos o más manzanas o comunidades dentro del área urbana o rural para la conformación de una UPM.

    • División consiste en la división estricta de manzanas en el área urbana para la conformación de UPM, exclusivamente en las ciudades capitales de cada departamento.

    • Unicidad consiste en una biyectividad o relación de uno a uno estricta entre un manzano o comunidad con la UPM conformada.

    MARCO MUESTRAL

    La estructura del Marco Muestral está definida por las siguientes variables:

    • Variables de División Política Administrativa

    • Variables de Organización Municipal Administrativa Rural

    • Variables de Organización Municipal Administrativa Urbana

    • Variables para el diseño de muestra

    Los planos y mapas cartográficos constituyen parte del marco muestral para la encuesta, mediante el cual se identifican las áreas correspondientes a las unidades primarias de muestreo seleccionadas. Así mismo son utilizados de guía para ubicación geográfica, en el terreno y la organización de los planes de recorrido de cada brigada.

    CRITERIOS DE CONGLOMERACIÓN Y ESTRATIFICACIÓN DEL MARCO MUESTRAL

    VARIABLE DE CONGLOMERACIÓN

    El Marco Muestral 2012 está basado en la información del Censo de Población y Vivienda (CNPV 2012) y está constituido por 102.593 conglomerados (UPM) a nivel nacional.

    VARIABLE DE ESTRATIFICACIÓN GEOGRÁFICA

    Con el propósito de obtener precisión en los estimadores, en la Encuesta se utilizó los siguientes estratos geográficos que se clasifica también en área urbana y rural:

    • Ciudades Capitales

    • Ciudades Intermedias de 10.000 a más habitantes

    • Centros Poblados de 2.000 a 9.999 habitantes

    • Ciudad de El Alto

    • Localidades con características amanzanadas de 250 a menos de 1.999 habitantes

    • Áreas Dispersas de menos de 250 habitantes

    • Áreas Dispersas mayor a 2.000 habitantes

    VARIABLE DE ESTRATIFICACIÓN ESTADÍSTICA SOCIO ECONÓMICO

    Las UPM conformadas fueron estratificadas con indicadores construidos sobre las siguientes dimensiones: Características de la vivienda; Acceso a servicios básicos; Hacinamiento; Capital Humano; Educación; Patrimonio de los hogares; y Capacidad para la generación de ingresos.

    Para la Encuesta se consideró la combinación de estas variables, que permite constituir las variaciones en diferentes estratos.

    DISEÑO DE MUESTRA

    El diseño muestral aplicado es estratificado, por conglomerados y bi-etapico, con las siguientes características:

    a) Probabilístico, porque la probabilidad de selección es proporcional al tamaño de viviendas (PPT) es conocida y diferente de cero para cada elemento objeto de estudio, lo cual permite realizar inferencia estadística al total de la población objetivo.

    b) Por conglomerados, debido a que las unidades objeto de estudio (viviendas/hogares) se encuentran agrupadas en áreas conformadas con fines de muestreo, en base a la información y cartografía del Censo de Población y Vivienda 2012, denominadas conglomerados (UPM).

    c) Estratificado, porque previo a la selección de conglomerados, los estratos son clasificados con el propósito de mejorar la precisión de los estimadores y permitir un mejor control de la distribución de la Muestra.

    d) Bi-etapico, porque los elementos pertenecientes a la muestra se seleccionan en dos etapas:

    • Etapa 1: Selección de conglomerados (UPM).

    • Etapa 2: selección de

    UNIDADES DE MUESTREO

    Las unidades de muestreo son:

    • UPM: La unidad primaria de muestreo es el conglomerado de viviendas.

    • USM: La unidad secundaria de muestreo conforman las viviendas particulares dentro de las UPM seleccionadas.

    SELECCIÓN DE LA MUESTRA

    La selección de la muestra para la encuesta de violencia, se realizó de manera independiente en cada uno de los 9 departamentos, donde:

    • La unidad primaria de muestreo es la UPM, con probabilidad proporcional al número de viviendas en el estrato (PPT).

    • La unidad secundaria es la vivienda dentro de la UPM, que tiene relación con el listado de viviendas, que se recoge de cada una de las UPM, y se utiliza para la selección de las 9 viviendas. La selección fue sistemática con arranque aleatorio. Al interior de la vivienda se elige a una mujer de 15 años o más, mediante la tabla de Kish.

    Weighting

    El factor expansión se obtienen como el inverso de las probabilidades de selección, además de la aplicación de diversos ajustes:

    • Ajuste por no-respuesta, considerando los resultados de incidencias de campo.

    • Ajuste por proyección es la poblacional total proyectada para ese año, por esta razón los factores de expansión deben ser calculados una vez realizada la Encuesta.

    AJUSTES A LOS FACTORES EXPANSIÓN

    • Por Incidencias Finales: Los factores de expansión se corrigen por incidencias de campo, es decir, que se utiliza los valores de la muestra efectiva por UPM.

    • Por Proyecciones de Población: Para estimar el total de hogares y el total de población, se corrige el factor de expansión con las proyecciones de población que genere el INE para el 2016, esta información por cada dominio de estudio.

    CÁLCULOS DE LOS COMPONENTES DE AJUSTE PARA MUJERES DE 15 AÑOS O MÁS DE EDAD

    Los ajustes que se realizaron fueron por: proyecciones y estado conyugal.

    • Ajuste por Proyecciones: Los factores de expansión ya calculados se ajustan para la población mujeres de 15 y más años de edad seleccionadas.

    • Ajuste por Estado Conyugal: Se realizó un último ajuste a nivel de estado conyugal de mujeres seleccionadas dentro del hogar, la agrupación es por estratificación proporcional, el cual produce más beneficios cuando más diferentes sean los estratos entre sí, con el cual se ajusta al factor mujer multiplicando al factor calculado por el componente de ajuste y resultado obtenido es un nuevo factor final de expansión ajustado o calibrado en base al estado conyugal de la entrevistada.

    Data collection

    Dates of Data Collection
    Start End
    2016-09-05 2016-11-03

    Data appraisal

    Estimates of Sampling Error

    El diseño empleado es complejo, por lo cual se requiere utilizar fórmulas especiales que consideran los efectos de la estratificación y la conglomeración al momento de obtener los resultados de la Encuesta.

    Para estimar los errores de muestreo se consideran dos temáticas principales: errores esperados o planificados, que comprende el grado de error que se espera obtener con tamaños de muestra planificados y suponiendo que los estimadores obtenidos mantengan cierta semejanza con los usados para el cálculo del tamaño de muestra (valores estimados a partir del ENDSA 2008); y los errores observados que se obtienen en base a datos recogidos en la EPCVcM 2016.

    Tanto para el cálculo de los errores esperados y observados, se deben definir conceptos como la varianza estimada“v(y)”, y el coeficiente de variación“cv(y)”. Donde el coeficiente de variación se obtiene del cociente entre la desviación estándar de la estimación (raíz cuadrada de la varianza) y el valor de la estimación.

    Access policy

    Location of Data Collection

    Instituto Nacional de Estadística

    Archive where study is originally stored

    Instituto Nacional de Estadística
    https://www.ine.gob.bo/index.php/banco/base-de-datos-sociales
    Costo: Ninguno

    Data Access

    Access authority
    Name
    Instituto Nacional de Estadística
    Citation requirements

    El uso de estos datos debe ser reconocido mediante una citación que incluya:

    • La identificación del investigador principal

    • El título de la encuesta (incluyendo el país, el acrónimo y el año de aplicación)

    • El número de referencia de la encuesta

    • La fuente y la fecha de descarga

    Ejemplo:

    Instituto Nacional de Estadística- INE. Bolivia- Encuesta de Prevalencia y Características de la Violencia contra las Mujeres (EPCVcM) 2016, Ref. BOL_2016_EPCVcM_v01_M. Dataset downloaded from [url] on [date]

    Disclaimer and copyrights

    Disclaimer

    El usuario de los datos reconoce que el recolector original de los datos, el distribuidor autorizado de los datos, y la entidad que apoya financieramente no son reponsables por el uso o interpretaciones realizadas por terceros.

    Contacts

    Contacts
    Name Email URL
    Instituto Nacional de Estadística ceninf@ine.gob.bo www.ine.gob.bo

    Metadata production

    DDI Document ID

    DDI_BOL_2016_EPCVcM_v01_M_WB

    Producers
    Name Affiliation Role
    Development Economics Data Group The World Bank Documentation of the study
    Date of Metadata Production

    2019-03-19

    Metadata version

    DDI Document version

    Versión 01 (Marzo 2019)

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