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Encuesta Permanente de Hogares 2018

Argentina, 2018
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Reference ID
ARG_2018_EPH_v01_M
Producer(s)
Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC)
Metadata
DDI/XML JSON
Created on
Jan 19, 2021
Last modified
Jan 19, 2021
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    Survey ID number

    ARG_2018_EPH_v01_M

    Title

    Encuesta Permanente de Hogares 2018

    Country
    Name Country code
    Argentina ARG
    Study type

    Labor Force Survey [hh/lfs]

    Series Information

    La Encuesta Permanente de Hogares (EPH) es un programa nacional de producción sistemática y permanente de indicadores sociales que lleva a cabo el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC) conjuntamente con las direcciones provinciales de estadística (DPE). Tiene por objeto relevar las características sociodemográficas y socioeconómicas de la población.

    En su modalidad original, se ha venido aplicando en Argentina desde 1973, dos veces al año (mayo y octubre). Con un plan de incorporación progresiva, se han llegado a cubrir 31 Aglomerados urbanos y un área urbano-rural. Este proceso de extensión y aplicación (con ajustes graduales para la captación de nuevos fenómenos) se desarrolló en el marco del esquema de centralización normativa y descentralización ejecutiva, siendo realizados los relevamientos por las Direcciones Provinciales de Estadística bajo las normas técnicas y metodológicas fijadas y monitoreadas por el equipo central de la EPH en INDEC. Cabe señalar que en base a esta encuesta se proporcionan regularmente, entre otros resultados, las tasas oficiales de empleo, desocupación, subocupación y pobreza. La difusión de esos resultados se complementa con la producción habitual de una gran cantidad de tabulados (para cada uno de los aglomerados, para las regiones estadísticas y para el total de los aglomerados), bases de datos y publicaciones, ampliándose la oferta de información con temas especiales, generalmente tratados a través de módulos anexados a los cuestionarios básicos. También se realiza regularmente, en el marco de la EPH, el desarrollo de metodologías y de análisis de resultados propios y/o articulados con otros componentes del Sistema Estadístico Nacional. En cierta etapa de extensión del programa, dadas las nuevas características de la inserción laboral y el nuevo escenario emergente en relación a la condición social en general y al mercado de trabajo en particular, se hizo necesario adecuar globalmente los instrumentos de medición para dar cuenta de estos procesos y de su dinámica.

    Es por ello que, sin alterar los propósitos iniciales del relevamiento, se ha encarado un intensivo proceso de reformulación integral de la EPH, con el objetivo de reelaborar la metodología de medición y las formas de operación atendiendo a las características socioeconómicas actuales, a las nuevas modalidades de inserción en el mercado de trabajo y a su dinámica de cambio. Las referencias a la experiencia internacional han contextualizado también dicho proceso de reelaboración. La reformulación de la EPH abarcó aspectos temáticos, en función de la adecuación de los instrumentos de captación y las dimensiones de análisis y presentación de resultados; muestrales, tendientes a adecuar el diseño a cambios más frecuentes en los fenómenos medidos; y organizativos, ajustando la modalidad de trabajo y los procesos informáticos a los diseños temáticos y muestrales establecidos. En función del desarrollo técnico de esos aspectos de la reformulación, la nueva encuesta cuenta con cuestionarios rediseñados, aplicados en una muestra distribuida en el tiempo, bajo una modalidad de relevamiento continuo y con mayor frecuencia de presentación de resultados.

    Abstract

    El objetivo principal de la Encuesta Permanente de Hogares es generar indicadores relacionados con el empleo, el desempleo, los ingresos y otras características sociales y económicas, que permitan conocer la evolución del bienestar de la población argentina.

    Kind of Data

    Sample survey data [ssd]

    Unit of Analysis
    • Hogares
    • Individuos

    Version

    Version Description

    Version 01

    Scope

    Notes

    La Encuesta Permanente de Hogares (EPH) es una encuesta de propósitos múltiples que releva información sobre hogares y personas en torno a las siguientes temáticas: situación laboral, características demográficas básicas (edad, sexo, situación conyugal, etc.), características migratorias, habitacionales, educacionales e ingresos. Más allá de su gran amplitud temática, los aspectos laborales adquieren una relevancia central. Entre los conceptos principales que permiten dar cuenta de la relación de la población con el mercado de trabajo se encuentra el de condición de actividad, categoría ocupacional, subempleo, informalidad, entre otros.

    Topics
    Topic Vocabulary
    Gender ILO
    Age ILO
    Place of birth ILO
    Marital status ILO
    Education ILO
    Working age population ILO
    Labour Force Status ILO
    Multiple job holders ILO
    Status in employment ILO
    Economic activity ILO
    Occupation ILO
    Institutional sector (private/public) ILO
    Working time arrangement ILO
    Type of contract ILO
    Informal Economy ILO
    Weekly working hours ILO
    Monthly earnings ILO
    Looking for another job ILO
    Time-related underemployment ILO
    Duration of unemployment ILO
    Youth not in education, employment or training ILO
    Social Security Contribution ILO
    Paid leave ILO
    Sick leave ILO
    Registration ILO
    Place of work ILO
    Size of the establishment ILO

    Coverage

    Geographic Coverage

    Desde el 3° trimestre de 2006 abarca el total de 31 aglomerados urbanos donde habita, aproximadamente, el 70% de la población urbana del país (Gran Buenos Aires, Gran La Plata, Bahía Blanca-Cerri, Mar del Plata-Batán, Gran Catamarca, Gran Córdoba, Río Cuarto, Corrientes, Gran Resistencia, Comodoro Ridadavia-Rada Tilly, Gran Paraná, Concordia, Formosa, Jujuy-Palpalá, Santa Rosa-Toay, La Rioja, Gran Mendoza, Posadas, Neuquén-Plottier, Salta, Gran San Juan, San Luis-El Chorrillo, Río Gallegos, Gran Rosario, Gran Santa Fe, Santiago del Estero-La Banda, Ushuaia-Río Grande, Gran Tucumán-Tafí Viejo, San Nicolás-Villa Constitución, Viedma-Carmen de Patagones y Rawson-Trelew).

    Cubre todas las capitales de provincia y aglomerados urbanos de más de 100 mil habitantes.

    Universe

    La población urbana residente en viviendas particulares de la Argentina que vive en ciudades de más de 100.000 habitantes y en capitales de provincia.

    Producers and sponsors

    Primary investigators
    Name Affiliation
    Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC) República Argentina

    Sampling

    Sampling Procedure

    Tamaño de la muestra: 230,083

    • Marco muestral
      La República Argentina está dividida desde el punto de vista político administrativo en provincias y éstas en departamentos (en la provincia de Buenos Aires se denominan partidos).

    Con fines censales, estos departamentos se subdividen en unidades menores: fracciones y radios censales. Cada radio censal está constituido por un conjunto de aproximadamente 300 viviendas, en tanto una fracción es un agrupamiento de radios censales. El listado de estos radios censales (los incluidos en el dominio bajo estudio) es el que constituye el llamado Marco muestral.

    • Estratificación
      Con el objeto de mejorar la precisión de las estimaciones elaboradas por la Encuesta, se definen criterios para agrupar las unidades de primera etapa de selección (radios censales). Cada uno de estos grupos llamados estratos está caracterizado mediante variables sociodemográficas a nivel de las unidades primarias, cuya definición puede o no variar en cada censo.

    • Plan de muestreo
      En general, el diseño muestral de la EPH consiste en muestras bietápicas estratificadas, es decir que las unidades primarias (radios censales) son agrupadas en estratos, para luego realizar una selección de las mismas con probabilidad proporcional a su tamaño, medido en cantidad de viviendas particulares. En una segunda etapa se seleccionan las viviendas en forma aleatoria, dentro de las unidades primarias seleccionadas, a partir de un listado de viviendas elaborado en cada una de esas unidades. En el caso del Alto Valle de Río Negro se utilizó una muestra trietápica en la zona rural y una muestra bietápica estratificada en la zona urbana. Delimitación del área geográfica a estudiar para cada uno de los dominios. La EPH toma como base para el dominio geográfico a estudiar en cada uno de los aglomerados urbanos la definición de "Aglomerado Censal".

    Construcción de los marcos muestrales. El censo de población proporciona la materia prima, esto es la cartografía y los datos básicos, para construir el marco muestral, o sea los listados de radios censales a partir de los cuales se selecciona, en cada aglomerado, la muestra de Unidades de Primera Etapa (radios censales). También a partir de esos datos se adjudican las probabilidades de selección. Estratificación de los marcos muestrales. La información suministrada por el censo (datos sobre la vivienda, el nivel de instrucción de las personas, etc.) permite estratificar los marcos muestrales para mejorar así las estimaciones.

    Deviations from the Sample Design

    A partir del 3° trimestre de 2006 se incorporaron a la EPH continua tres aglomerados (San Nicolás-Villa Constitución, Viedma-Carmen de Patagones y Rawson-Trelew), que venían relevándose en la modalidad de EPH puntual, por lo cual el total de aglomerados relevados pasó a ser 31. En el 3° trimestre de 2006 se amplió la muestra de hogares de la EPH en los aglomerados de menos de 500 mil habitantes. Esto permitió dar estimaciones trimestrales de las tasas del mercado laboral para todos los aglomerados (ver comunicados de la EPH, Serie Histórica).

    El Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC) pone en vigencia, a partir del 1º trimestre de 2011, la clasificación de Actividades Económicas para encuestas del MERCOSUR 1.0 (CAES 1.0) basada en la CIIU Revisión 4 de las Naciones Unidas. A partir del 1º trimestre de 2012 la codificación de la actividad económica se realiza mediante el Clasificador de Actividades Económicas para Encuestas del MERCOSUR 1.0 (CAES 1.0) basada en la CIIU Revisión 4 de las Naciones Unidas.

    Response Rate

    Para el primer, segundo, tercer y cuarto trimestre, para minimizar el efecto de la no respuesta de ingresos, se asignó a los no respondentes el comportamiento de los respondentes por estrato de la muestra, por lo cual, para el tratamiento de los ingresos y la pobreza se presentan dos tipos de ponderadores:

    1. El campo PONDERA, sin corrección, que se utiliza además para el resto de las variables.
    2. Los campos PONDII, PONDIIO, PONDIH con corrección por no respuesta:
      • PONDII para el tratamiento del ingreso total individual(p47t, decindr, adecindr, rdecindr, pdecindr, gdecindr, idecindr).
      • PONDIIO para el ingreso de la ocupación principal (p21, pp06c, pp06d, pp08d1, pp08d4, pp08f1, pp08f2, pp08j1, pp08j2,pp08j3, decocur, adecocur, rdecocur, pdecocur, gdecocur, idecocur).
      • PONDIH para el ingreso total familiar (ITF, decifr, adecifr, rdecifr, pdecifr, gdecifr, idecifr), el ingreso per cápita familiar (IPCF, deccfr, adecifr, rdecifr, pdecifr, gdecifr, idecifr).

    Los campos de deciles se presentan calculados con estos ponderadores con corrección por no respuesta. El usuario puede también elaborar los deciles sin la corrección utilizando PONDERA y los campos de ingreso que correspondan.

    Weighting

    La estrategia más difundida de corrección de no respuesta parcial para la información de ingresos es la de la imputación de los valores faltantes. Esta técnica es la que aplica el INDEC en las bases de microdatos de la EPH, al igual que lo hacen las principales oficinas nacionales de estadística y los organismos internacionales. El método de imputación de ingresos utilizado es el de hot-deck aleatorio que sintéticamente, consiste en seleccionar un 'donante' para cada valor faltante dentro de cierta sub-población definida por ciertas variables auxiliares, correlacionadas o asociadas con la variable cuya no repuesta se corrige. Ello significa que cada valor faltante es 'imputado' por un valor 'válido' que pertenece al mismo grupo de clasificación. La imputación se realiza sustituyendo el valor faltante por un valor válido e cada una de las variables.

    Utilizar campo pondera para estimar la población total. La variable de ponderación es calibrada de acuerdo a la estructura de edad y sexo de la población proyectada para la población de referencia de la encuesta. A los procedimientos habituales de ajuste de la ponderación se agrega una calibración final según la proyección demográfica de proporciones de la población, según sexo y según tramos de edad. El procedimiento apunta a eliminar o reducir las fluctuaciones originadas en el muestreo, ya que trimestre a trimestre -según la muestra de viviendas que ingresa al panel- cambia la estructura demográfica de la muestra. Esto puede provocar que, por ejemplo, si en la muestra ingresan en edad teóricamente inactiva y se disminuya artificialmente la tasa de actividad y de empleo, o lo inverso si entran pocos niños y adultos mayores a la muestra.

    Survey instrument

    Questionnaires

    Se utilizan dos cuestionarios:

    • Cuestionario individual
    • Cuestionario de hogares

    Data collection

    Dates of Data Collection
    Start End Cycle
    2018-08 2018-10 Primer trimestre
    2018-11 2018-01 Segundo trimestre
    2018-02 2018-04 Tercer trimestre
    2018-05 2018-07 Cuarto trimestre
    Frequency of Data Collection

    Trimestral: promedio basado en 3 puntos de datos mensuales

    Supervision

    La revisión de materiales, la realización de supervisiones y distintas técnicas de control de la calidad de la información permitieron observar:

    • Diferencias entre la información vertida en los cuestionarios y la grabada en la base de datos;
    • Correcciones, tachaduras, incompletitudes y faltantes en los cuestionarios, sin las correspondientes aclaraciones;
    • Falta de aplicación de los cuestionarios en campo, en especial los bloques de preguntas específicos para la determinación de la condición de actividad;
    • Nóminas de personal con significativas discrepancias entre las funciones formales y las reales;
    • Cambios en las modalidades del trabajo de campo. Se modificaron prácticas evaluadas en la organización del trabajo de Campo sin explicitar los fundamentos de tales modificaciones;
    • Importante renovación de la planta de encuestadores en el aglomerado Gran Buenos Aires sin la capacitación y evaluación pertinentes;
    • Creciente no respuesta en variables muy significativas (ej: montos y fuentes de ingresos);
    • Carencia de información documentada en el sistema sobre funcionamiento operativo y resultados metodológicos en particular del aglomerado GBA (ejemplos: carga semanal de trabajo por encuestador, consultas de inconsistencias temáticas, evolución de la no respuesta por causa, etcétera.);
    • Carencia de un plan sistemático de recapacitación y monitoreo de la EPH en todo el país.
    Data Collection Notes

    La EPH continua modificó los cuestionarios para adaptarlos a los cambios ocurridos en el mercado de trabajo. La encuesta original había sido diseñada en la década de los 70, cuando predominaban los empleos estables y de carácter formal. En la década de los 90 el mercado laboral se vio profundamente alterado por la precarización de los puestos de trabajo, el ascenso del desempleo y la aparición de nuevas modalidades de contratación.

    Los principales cambios - enero de 2003:

    • Cuestionarios rediseñados para reflejar más adecuadamente el mercado laboral.
    • Muestra diseñada para la captación continua de la información.
    • Mayor frecuencia de presentación de los resultados.

    Para evaluar los cambios se realizaron un conjunto de pruebas articuladas en un diseño de experimento (orientado a estudiar separadamente la incidencia de los distintos factores de cambio, fundamentalmente cuestionario y relevamiento continuo). En una primera etapa se evaluó el efecto cuestionario y el efecto del relevamiento continuo por separado. En una segunda etapa, el efecto combinado. Frente a los cambios operados en el mercado de trabajo se rediseñaron los cuestionarios para reflejar sus nuevas características y mejorar la captación de las que se venían midiendo. La estrategia de indagación del cuestionario individual tradicional se caracterizó por tener preguntas breves que debían ser leídas textualmente, y que requerían una intensa capacitación de los encuestadores a fin de orientar los sondeos necesarios para su correcta aplicación.

    En cambio, el cuestionario individual reformulado se caracteriza por incorporar las preguntas auxiliares, garantizando una mayor homogeneidad de los resultados. La mejora en la medición se basó, por ejemplo, en: recuperar formas ocultas de ocupación (trabajo femenino, trabajo irregular, changas, actividades no reconocidas habitualmente como trabajo por la población) y formas ocultas de desempleo (captando modalidades formales e informales de búsqueda de ocupación). También se profundizo la captación de modalidades especiales promovidas (planes de empleo, pasantías, etc.), condiciones de trabajo (lugar de trabajo, jornada, turnos, etc.), situación de cobertura social, etc.

    Data appraisal

    Estimates of Sampling Error

    Al analizar las estimaciones provenientes de una muestra se debe tener presente que estas están afectadas por el llamado error muestral y que es importante conocer aproximadamente la magnitud de esos errores. Una medida de estos errores está dada por el desvío estándar (DS). Con el desvío estándar, el usuario puede construir un intervalo numérico que tiene un determinado nivel de confianza, medido en términos de probabilidad, de contener el valor verdadero que se desea estimar. La teoría del muestreo indica que con una confianza del 90%, el intervalo comprendido entre la estimación menos 1,64 veces el desvío estándar y la estimación más 1,64 veces el desvío estándar contiene el valor verdadero que se desea estimar.

    Es por eso que a este intervalo se lo denomina “intervalo de confianza del 90%”.
    Cabe aclarar que se pueden construir otros intervalos de confianza:

    • Estimación +/- 1 vez el desvío estándar = intervalo de confianza del 67%
    • Estimación +/- 2 veces el desvío estándar = intervalo de confianza del 95%
    • Estimación +/- 3 veces el desvío estándar = intervalo de confianza del 99%

    Además, con el desvío estándar se puede calcular el coeficiente de variación (CV), efectuando el cociente entre el desvío estándar de una estimación y esa estimación: CV = DS / Estimación.

    El coeficiente de variación brinda una idea de la precisión de la estimación, o sea, la relación entre el desvío estándar y el valor a estimar. Cuanto más pequeño es el coeficiente de variación, más precisa es la estimación. Si bien corresponde al usuario determinar si un dato con cierto coeficiente de variación le es útil o no para su objetivo, de acuerdo con el grado de precisión requerido, se advierte que cifras con coeficiente de variación superiores al 16% deben ser tratadas con cautela.

    Aquellas estimaciones que tengan asociados coeficientes de variación entre el 16% y el 25% deberían ser consideradas con cuidado, ya que la precisión es baja. Asimismo, las estimaciones que tengan asociados coeficientes de variación que superen el 25% deberían ser consideradas como no confiables.

    Data Access

    Confidentiality
    Is signing of a confidentiality declaration required? Confidentiality declaration text
    yes Ley nº 11.723

    Disclaimer and copyrights

    Disclaimer

    El usuario de los datos reconoce que el recopilador original de los datos, el distribuidor autorizado de los mismos y el organismo de financiación pertinente no son responsables del uso de los datos ni de las interpretaciones o inferencias basadas en dichos usos.

    Contacts

    Contacts
    Name Affiliation Email URL
    Centro Estadístico de Servicios Instituto Nacional de Estadística y Censos ces@indec.mecon.gov.ar www.indec.gov.ar

    Metadata production

    DDI Document ID

    DDI_ARG_2018_EPH_v01_M

    Producers
    Name Affiliation Role
    Department of Statistics International Labour Organisation Producer of the DDI (via API)
    Date of Metadata Production

    2020-09-09

    Metadata version

    DDI Document version

    Version 01 (September 2020). This version is identical to ILO Version (ARG_2018_EPH_v01_M_ILO_VAR) except for the following fields that were edited by the World Bank: DDI ID, Study ID, DDI Version Description.

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