Evaluación de la calidad de la información de la Encuesta Mundial de Fecundidad de 1972 a 1984 para países de África, Asia, América Latina y el Caribe

Evaluación de la calidad de la información de la Encuesta Mundial de Fecundidad de 1972 a 1984 para países de África, Asia, América Latina y el Caribe

Kira Almendra González Tello 27 de mayo de 2015 Profesora: Dra. Fátima Juárez

Introducción La Real Academia Española dene el empirismo como aquel conocimiento que se origina desde la experiencia (RAE, 2015). Por otra parte, un componente fundamental de la ciencia demográca es el conocimiento generado a partir de los datos observados, lo que podría traducirse como desarrollo de conocimiento empírico. En ese sentido, la evaluación de los datos constituye una premisa fundamental que pocos se cuestionan que es fundamental cuando se recolectan datos re-

(Goldman, 1984: 1). Esta necesidad encaminó que expertos en el tema desarrollaran técnicas de evaluación de información retrospectiva, de tal forma que se detecten las sobre estimaciones de la aparente disminución de la fecundidad cuando, en realidad, ésta permanece constante (Goldman, 1984b: 4). Tomando en cuenta lo anterior, el objetivo de este documento es realizar el análisis de la calidad de los datos a partir de la detección de los errores más comunes (omisión y desplazamiento) que se reejan en la información retrospectiva de 11 países en desarrollo. La información corresponde a la obtenida de la Encuesta Mundial de Fecundidad llevada a cabo de 1972 a 1984. En la primera sección de este documento se presentan los perles socioeconómicos y demográcos de Costa de Marl, Kenya, Senegal, Bangladesh, Nepal, Sri Lanka, Jordania, México, Paraguay, Haití y Trinidad y Tobago, con el propósito de crear una coyuntura entre las características de los países estudiados y la información que se reeja en los Cuadros 1 a 10. La fuente de información que fue considerada para hacer la breve descripción del perl de los países corresponde al almanaque publicado en 1984 por la Agencia Central de Inteligencia: The World Factbook . Lo anterior, con el propósito de brindar al lector un panorama general del país que fuera compatible con la fecha de la información que se analizará. Los mapas de ubicación geográca fueron obtenidos de la fuente más reciente dado que no existieron cambios con respecto al periodo que se analizará en este trabajo. trospectivos de países en desarrollo

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La segunda sección del documento incluye los supuestos, limitaciones e interpretaciones de los resultados de la Evaluación de la calidad de los datos recogidos en las encuestas individuales de fecundidad de la Encuesta Mundial de Fecundidad 1972 - 198 4. Es importante señalar que los resultados serán interpretados a nivel país y, posteriormente, a nivel región. La tercera sección del documento se enfoca a presentar las conclusiones sobre las interpretaciones así como un diagnóstico nal de la calidad de los datos recavados por la Encuesta Mundial de Fecundidad en el periodo 1972-1984 de cada país.

Países analizados Costa de Marl Ubicación geográca de Costa de Marl, 2015

Figura 1: Mapa obtenido de The World Factbook .

De

acuerdo con la información obtenida de The World Factbook , en 1984, Costa de Marl es un país que contaba con 9,178,000 habitantes, de la cual, 60.0 % vivía en zonas rurales. En cuestión de la composición étnica de la población, el informe indica que los grupos mayoritarios son los agni , baoule , krou , senoufou y mandingo . Asimismo, 21.8 % de la población está conformada por inmigrantes africanos y menos del 1.0 % por población no africana (principalmente franceses y libaneses). Como dato relevante se destaca que el crecimiento anual de la población se encontraba alrededor del 3.2 %. En cuestiones económicas, Costa de Marl continúa siendo un país en desarrollo con un ingreso anual per cápita de $871 dólares para 1984 donde la fuerza de trabajo (de la población económicamente activa) se concentra en la agricultura. El idioma ocial de Costa de Marl es el francés, sin embargo, existen más de 60 dialectos, de los cuales, el dioula era el más usado para 1984. Con respecto a la composición religiosa de la

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población, ésta se divide en prácticas nativas/indígenas (63.0 %), musulmana (25.0 %) y cristiana (12.0 %). Finalmente, el porcentaje de analfabetismo era del 76.0 % aproximadamente.

Kenya Ubicación geográca de Kenya, 2015

Figura 2: Mapa obtenido de The World Factbook .

Con base en la información extraída de The World Factbook , en 1984, Kenya es un país que contaba con 19,362,000 habitantes, de la cual, 84.0 % vivía en zonas rurales. Con respecto a la composición étnica de la población, el informe revela que los grupos étnicos que representan más del 99.0 % de los habitantes son kikuyu , luhya , luo , kalenjin , kamba , kisii y meru . El 1.0 % restante corresponde a población asiática, europea y árabe. Para este país, el crecimiento anual de la población se encontraba cerca del 4.1 %. En cuestión de ingresos, Kenya fue y continúa siendo un país en desarrollo con un ingreso anual per cápita de $316 dólares para 1984. Al igual que Kenya, la fuerza de trabajo se concentra en el sector agricultor. Los idiomas ociales de Kenya son el inglés y swahili , sin embargo, existen numerosos dialectos indígenas. En materia religiosa, 38.0 % de la población practica el cristianismo, 28.0 % el catolicismo, 26.0 % creencias nativas/indígenas y 6.0 % islamismo. Finalmente, el porcentaje de analfabetismo es de 53.0 % para 1984 aproximadamente.

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Senegal Ubicación geográca de Senegal, 2015

Figura 3: Mapa obtenido de The World Factbook .

De acuerdo con la información obtenida de The World Factbook , en 1984, Senegal es un país que a dicha fecha contaba con 6,541 habitantes, de la cual, cerca del 62.0 % vivía en zonas rurales. La composición étnica de Senegal es la siguiente: 94.5 % de la población pertenece a las etnias wolof, fulani, serer, toucouleur, diola y mandingo ; el 4.5 % corresponde a inmigrantes de otros países africanos y cerca del 1.0 % a población europea y libanesa. Para este país, el crecimiento anual de la población se encontraba alrededor del 3.2 %. En materia económica, Senegal tiene un ingreso per cápita anual de $410 dólares en 1984. Los idiomas ociales de Senegal son el francés, wolof , pulaar , diola y mandingo para 1984. En cuanto a religión, 75.0 % de la población es musulmana, 20.0 % es practicantes de creencias indígenas y 5.0 % es cristiana. Finalmente, el porcentaje de analfabetismo para 1984 era del 90.0 % aproximadamente.

4

Bangladesh Ubicación geográca de Bangladesh, 2015

Figura 4: Mapa obtenido de The World Factbook .

La

información de The World Factbook revela que en 1984, Bangladesh era un país de 99,585,000 habitantes donde poco más del 83.0 % de la población vivía en zonas rurales. Como se observa en la Figura 4, Bangladesh es un país que comparte frontera con India, por tal motivo, el 2.0 % de la población es bihari (originaria de India) y el 98.0 % de la tribu bengalí. Es importante señalar que existe un conicto cultural entre ambos grupos étnicos que ha prevalecido desde la década de los 70. Con respecto al crecimiento anual de la población, la tasa para 1984 fue de 3.1 %. En cuestiones económicas y laborales, Bangladesh tiene un ingreso per cápita de $117 dólares para 1984 y la fuerza laboral del país se concentra principalmente en la agricultura, aunque también se caracteriza por tener una emigración laboral importante hacia Arabia Saudita, Omán y Kuwait. El idioma ocial de Bangladesh es el bangla , sin embargo, el inglés es comúnmente usado. Con respecto a la composición religiosa de la población, ésta se divide en 83.0 % musulmana, 16.0 % hindú y menos del 1.0 % budistas, cristianos y otras minorías religiosas. Como dato nal presentamos el porcentaje de analfabetismo, mismo que asciende a 75.0 % aproximadamente.

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Nepal Ubicación geográca de Nepal, 2015

Figura 5: Mapa obtenido de The World Factbook .

De acuerdo con la información obtenida de The World Factbook , en 1984, Nepal era un país con 16,578,000 habitantes donde más del 90.0 % de la población vivía en zonas rurales. En cuanto a la composición étnica de la población de Nepal, el informe revela que este país es característico por su riqueza étnica: grupo nepalí, brahmanes , thakuri , gharti , kami , madhesi, newa magar, tamang, gurung, sherpa, tharu y kirat . Como dato relevante se destaca que el crecimiento de la población se encontraba alrededor del 2.5 % anual. Con respecto a la situación económica de este país, es importante señalar que Nepal tuvo un ingreso per cápita de $148.8 dólares en 1984. Por otra parte, en este país, cerca del 90.0 % de la población económicamente activa está involucrada en actividades del sector agricultor. El idioma ocial de Nepal es el nepalí, no obstante, existen cerca de 20 lenguas que se subdividen en numerosos dialectos. Con respecto a las prácticas religiosas, el 88.0 % de la población practica el hinduismo y budismo mientras que el resto pertenece a otras minorías religiosas. Finalmente, el porcentaje de analfabetismo era del 80.0 % aproximadamente para 1984.

6

Sri Lanka Ubicación geográca de Sri Lanka, 2015

Figura 6: Mapa obtenido de The World Factbook .

Sri Lanka es una isla que se ubica al sur de India. The World Factbook sostiene que Sri Lanka tenía cerca de 15,925,000 habitantes en 1984, de los cuales, poco más del 80.0 % vivía en zonas rurales. En cuestión de la composición étnica de la población, el informe indica que 74.0 % son sinhaleses , 18.0 % de la etnia tamil , 7.0 % moor , y 1.0 % burgher , malay y veddoh . Con respecto al crecimiento de la población, se reporta que para 1984, la tasa de crecimiento anual fue de 1.8 % aproximadamente. El ingreso per cápita de esta nación fue de $286 dólares anuales. Por otra parte, el 45.9 % de la población económicamente activa se dedica a actividades relacionadas con la agricultura, 13.3 % a manufactura, 12.4 % a comercio o transporte y el resto en otros servicios. El idioma ocial de Sri Lanka es el sinhala (74.0 % de la población lo emplea) y el tamil (hablado por el 18.0 % de la población). Solo el 10.0 % de la población usa el inglés . En cuando a la composición religiosa de la población, ésta se distribuye en budista (69.0 %), hindú (15.0 %), cristiana (8.0 %), musulmana (8.0 %) y otras minorías religiosas (0.1 %). Por último, se destaca que el porcentaje de analfabetismo era del 15.2 % para 1984.

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Jordania Ubicación geográca de Jordania, 2015

Figura 7: Mapa obtenido de The World Factbook .

reporta que Jordania contaba con 2,689,000 habitantes en 1984, de los cuales, cerca del 33.0 % de la población vivía en zonas rurales. Con respecto a la composición étnica de Jordania, dicho documento indica que el 98.0 % de la población es árabe y el 2.0 % restante son circasianos y armenios . Para el año 1984, el crecimiento anual promedio de la población era de 3.8 %, su ingreso per cápita de $1,875 dólares anuales y su principal fuente de ingreso doméstico es proveniente de la extracción, renación del petróleo y explotación minera. En otras cuestiones, el idioma ocial de Jordania es el árabe. El inglés es utilizado solo por las clases socioeconómicas más privilegiadas. En materia religiosa, poco más del 90.0 % de la población es suníe (el grupo musulmán mayoritario en el mundo islámico), cerca del 10.0 % es cristiano. El resto pertenece a minorías religiosas. Por último, es destacable que el porcentaje de analfabetismo de Jordania es del 30.0 % para 1984. The World Factbook

8

México Ubicación geográca de México, 2015

Figura 8: Mapa obtenido de The World Factbook .

De acuerdo con información de The World Factbook , México contaba con una población de 77,659,000. Esta cifra resulta ligeramente mayor a reportada por el Censo de Población y Vivienda de 1980 (INEGI, 1980), cuyo valor corresponde a 66,846,833 habitantes. Del total de la población de 1984, se estima que alrededor del 31.0 % vivía en zonas rurales. México es un país multiétnico, cuya composición consta de 60.0 % de población mestiza, 30.0 % indígena, 9.0 % blanca y el 1.0 % de otras minorías étnicas. Para 1984, se estima que el crecimiento anual promedio de la población era de 2.6 % según The World Factbook y cerca del 2.0 % de acuerdo con cifras del Banco Mundial (Banco Mundial, 2015). Con respecto al indicador económico básico, México tenía un ingreso anual per cápita de $2,273 dólares para 1984. El idioma ocial de México es el español, sin embargo, cerca del 5.0 % de la población hablaba lengua indígena para 1984 (INEGI, 2004: 3). En composición religiosa, es importante señalar que para 1984 el 97.0 % de la población era católica y el 3.0 % era protestante. Por otra parte, el porcentaje de analfabetismo de acuerdo con The World Factbook era del 26.0 %, no obstante, el INEGI reportó una cifra del 17.0 % para 1980 (Narro & Moctezuma, 2012: 6).

9

Paraguay Ubicación geográca de Paraguay, 2015

Figura 9: Mapa obtenido de The World Factbook .

La información reportada por The World Factbook revela que para 1984, el número de habitantes de Paraguay era de 3,623,000, de los cuales, 55.0 % vivía en zonas rurales aproximadamente. Por otra parte, la población está constituida por población mestiza (misma que representa el 95.0 % de la población total), población indígena y blanca (ambos grupos constituyen el 5.0 % de la población total). En lo que respecta al aspecto económico, Paraguay tenía un ingreso per cápita de $1,141 dólares anuales y concentra su fuerza de trabajo en el sector agricultor (44.0 % de la población económicamente activa), 34.0 % a la industria y comercio, 18.0 % en servicios, 4.0 % en el gobierno y el resto constituye población desempleada para 1984. El idioma ocial es el español y el guaraní . En cuanto a la composición religiosa de la población, The World Factbook reportó que en 1984, de 95.0 % de la población era católica y el 5.0 % restante eran protestantes. Finalmente, el porcentaje de analfabetismo fue de 19.0 % para 1984.

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Haití Ubicación geográca de Haití, 2015

Figura 10: Mapa obtenido de The World Factbook .

De acuerdo con información de The World Factbook , Haití contaba con 5,803,000 habitantes en 1984, de los cuales, cerca del 77.0 % vivía en zonas rurales. En cuanto a la composición étnica de la población, el informe indica que el 95.0 % son de piel negra y el 5.0 % restante son mulatos y europeos. En el aspecto económico, el ingreso anual per cápita para este país es de $300 dólares y la fuerza de trabajo se concentra en la agricultura (79.0 % de la población), servicios e industria (14.0 % y 7.0 % respectivamente) y el resto de la población económicamente activa se encuentra en condición de desempleo. El idioma ocial es el francés , sin embargo, este idioma sólo es hablado por el 10.0 % de la población. El 90.0 % de los habitantes hablan criollo haitiano . En lo que respecta a la composición religiosa de la población, The World Factbook reportó que en 1984, de 75.0 % a 80.0 % de la población era católica y practicante del voodoo y un 10.0 % eran protestantes. Finalmente, el porcentaje de analfabetismo fue de 77.0 % para 1984.

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Trinidad y Tobago Ubicación geográca de Trinidad y Tobago, 2015

Figura 11: Mapa obtenido de The World Factbook .

De acuerdo con la información obtenida de The World Factbook , en 1984, las islas de Trinidad y Tobago contaban con 1,168,000 habitantes donde cerca del 90.0 % de la población vivía en zonas rurales. Con respecto a la composición étnica de Trinidad y Tobago, 43.0 % corresponde a población de piel negra, 40.0 % india, 14.0 % mestiza, 1.0 % blanca, 1.0 % china y el resto corresponde a minorías étnicas. El crecimiento anual de la población es del 1.6 %. En la cuestión económica, el ingreso per cápita anual de Trinidad y Tobago es de $6,651 dólares y la fuerza de trabajo se concentra principalmente en servicios, minería, manufactura, construcción y agricultura. El idioma ocial es el inglés , sin embargo, es común el uso de hindi , francés y español . Con respecto a la composición religiosa de la población, ésta se divide en prácticas católicas (36.2 %), hindúes (23.0 %), protestantes (13.1 %), musulmanes (6.0 %) y el resto se desconoce. Por último, el porcentaje de analfabetismo para Trinidad y Tobago era del 11.0 % para 1984.

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Comportamiento de fecundidad por región para interpretaciones Dado que las interpretaciones que se realizarán en este trabajo cambian sustancialmente si se habla de un contexto de fecundidad constante o en descenso, a continuación se muestran los países que formarán parte de este trabajo de acuerdo con el comportamiento de su fecundidad (Juárez, 2015): País

Costa de Marl Kenya Senegal Bangladesh Nepal Sri Lanka Paraguay México Haití Trinidad y Tobago

Comportamiento de fecundidad

Constante Constante Constante Constante Constante Descenso Constante Descenso Descenso Descenso Cuadro A. Elaboración propia con información de (Juárez, 2015)

Tipos de error De acuerdo con (Goldman, 1984: 3, 4), los errores más comunes que pueden ser detectados en la información son: 1.

Omisión Este tipo de error se reere a omitir eventos que experimentó el encuestado (como uniones o el número de hijos nacidos vivos) o individuos (como puede ser el número de miembros del hogar). Si bien las encuestas incorporan preguntas de prueba para asegurar el conteo completo de los eventos vitales, los encuestados frecuentemente no reportan todos los nacimientos, matrimonios y muertes infantiles, particularmente si estos ocurren en el pasado remoto. Dichas omisiones pueden ocurrir por fallas en la memoria, o bien, por no entender la pregunta del cuestionario.

2.

Desplazamiento El segundo tipo de error corresponde a la mala declaración de las fechas de los eventos (como la edad de los miembros del hogar o del mismo encuestado, o bien, fecha de inicio y/o n de la unión). Si este error es sistemático, entonces se producen sesgos o desplazamientos en la información. En términos generales, a mayor edad del encuestado y a mayor tiempo de ocurrencia del evento en el pasado, el error de desplazamiento se hace más frecuente y más severo (Goldman, 1984b: 14). a)

Efecto Potter

De acuerdo con (Juárez, 2015), el Efecto Potter establece que existe una tendencia a localizar el evento ocurrido en el pasado distante en una fecha del pasado reciente con 13

la particularidad de que la información más actual es correcta. En el caso particular de fecundidad, el Efecto Potter se traduce en empujar la ubicación de los nacimientos del pasado a fechas posteriores, considerando correcta la fecha más reciente. Esto implica la existencia de subestimación de la fecundidad del pasado, sobre estimación de la fecundidad del pasado reciente y la estimación correcta de la fecundidad más reciente. b)

Efecto Brass En el contexto de fecundidad, este efecto asume que las mujeres con mayor edad tienden a exagerar los intervalos intergenésicos localizando los nacimientos del pasado en el presente, es decir que, las fechas son empujadas hacia adelante. Esto trae como resultado la sub estimación de la fecundidad del pasado y una sobre estimación de la fecundidad para reciente (Juárez, 2015).

3.

Diseño de la muestra Este tipo de errores son difíciles de detectar, no obstante, una comparación de los resultados con otras fuentes de información podrían revelar errores en el diseño de la muestra.

4.

Diseño de las preguntas Este tipo de errores se presentan cuando las preguntas del cuestionario están mal redactadas, existen errores de traducción o la codicación de la información.

A diferencia del error por omisión, el cual constituye un problema fundamental, la mala declaración de la fecha del evento se convierte en un problema serio cuando ésta produce sesgo o desplazamiento del evento en direcciones particulares. Tanto la omisión como el desplazamiento son errores que se esperaría encontrar en las encuestas retrospectivas, donde se puede recabar información del pasado distante. Adicionalmente, se esperaría encontrar este tipo de errores en poblaciones donde el analfabetismo es relativamente alto y la modernización es relativamente baja ya que, el conocimiento de fechas sobre eventos vitales es de poca relevancia, o bien, no existen factores culturales que requieran que la población recuerde dichas fechas. Como se comentó en la Introducción, el presente trabajo se concentrará en los errores de omisión y desplazamiento.

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Interpretación de Resultados Table 1. Reporting of the Date of Occurrence for the First Live Birth, Last Live Birth and All Live Birth ( %) Country

Ivory Coast Kenya Senegal Bangladesh Nepal Sri Lanka Paraguay México Haiti Trinidad & Tobago

Month & Year A

First Live Birth as: Year Yrs ago Only or Age B

C

29

71

-

78

9

99

1

15

Month & Year D

Last Live Birth as: Year Yrs ago Only or Age E

F

57

43

-

13

87

5

-

99

1

2

83

33

100

-

-

78

14

8

Month & Year G

All Live Births as: Year Yrs ago Only or Age H

I

28

72

-

8

75

10

15

-

99

1

-

4

63

12

3

85

1002

-

-

1002

-

-

83

12

5

73

18

9

100

-

-

100

-

-

100

-

-

1003

-

-

1003

-

-

1003

-

-

94

6

-

96

4

-

94

6

-

96

4

-

96

4

-

94

6

-

Cuadro 1: Goldman, N. (1984b: 33).

El Cuadro 1 muestra la proporción de nacimientos donde se reportó mes y año (columnas A, D y G de Cuadro 1), únicamente año (columnas B, E y H de Cuadro 1), o bien, la fecha de su ocurrencia fue declarada con ayuda de preguntas auxiliares (ver columnas C, F e I de Cuadro 1). En particular, estas proporciones se muestran para el primer hijo nacido vivo (columnas A, B y C de Cuadro 1), el último hijo nacido vivo (columnas D, E y F de Cuadro 1) y el total de hijos nacidos vivos (columnas G, H e I de Cuadro 1). El Cuadro 1 sirve para analizar de forma preliminar la calidad de la información de la encuesta. Para cumplir dicho propósito se toma en cuenta la proporción de nacimientos para los cuales fue reportado tanto el mes como el año de nacimiento. El supuesto es que los datos son más exactos cuando se reporta el mes y año que cuando se reporta únicamente el año o el número de años previos al nacimiento. Si los datos fueran perfectos, se esperaría que para el 100 % de los nacimientos se hubieran reportado tanto el mes como el año de ocurrencia. Asimismo, se espera que las mujeres recuerden con mayor precisión la fecha del nacimiento más reciente que la fecha del primer nacimiento.

África En Costa de Marl se observa que el porcentaje de mujeres que reportó mes y año fue mayor para el último hijo nacido vivo (57.0 %) que para el primero (29.0 %), por tanto, las mujeres recuerdan con mayor precisión la fecha del nacimiento más reciente. Con respecto al primer hijo nacido vivo, el porcentaje de nacimientos donde fue reportado únicamente el año (71.0 %) fue más del doble de aquellos donde se reportó mes y año (29.0 %). A pesar de que estos porcentajes no dieren en la misma medida para el último nacimiento (ya que en 57.0 % de los casos se reportó tanto mes como año y 43.0 % solo reportaron año), a nivel agregado1 el porcentaje de nacimientos donde se reporta 1 Es decir, el total de los nacimientos. 15

solo el año (72.0 %) es más del doble que aquellos donde se reporta mes y año. Adicionalmente, las mujeres de este país no recurrieron a la pregunta auxiliar para reportar la fecha de ocurrencia de los nacimientos (ver columnas C, F e I de Cuadro 1). Si bien los datos de este país son imperfectos, las observaciones anteriores sugieren que la calidad de la información es intermedia. La información de Kenya reeja que el porcentaje del total de nacimientos para los cuales se reportó tanto mes como año es del 75.0 % (ver columna I de Cuadro 1), el cual resulta ser mayor con respecto a Costa de Marl (28.0 %). Por otra parte, se conrma que las mujeres de Kenya recuerdan con mayor precisión los eventos recientes, ya que el porcentaje donde se reporta tanto el mes como el año de ocurrencia resulta mayor para el ultimo nacimiento (87.0 %) que para el primero (78.0 %). Un dato relevante es que el porcentaje de nacimientos para los cuales se recurrió a la pregunta auxiliar (15.0 %) resultó ser mayor con respecto a los nacimientos donde únicamente se declara el año de ocurrencia (10.0 %). Esto pudo haberse originado por falta de comprensión en la pregunta realizada por el entrevistador (lo cual pudo originarse por la variedad de dialectos que coexisten en el país como se señala en el perl de Kenya que se incluye en este documento). Si bien la información de Kenya no resulta ser perfecta, los porcentajes anteriores reejan que la calidad de la información es relativamente buena. En el caso de Senegal, es importante señalar que la recolección de la información fue realizada con un forward approach , es decir que, primero preguntaron sobre el primer nacimiento y secuencialmente continuaron hasta el nacimiento más reciente (Goldman, 1984b: 2). En cuanto a la calidad de la información, Senegal es un país africano excepcional. Esto debido a que el 99.0 % de los casos fueron reportados con mes y año de ocurrencia (ver columnas A, D y G de Cuadro 1), lo cual supera de manera importante a Costa de Marl y Senegal. Esto ubica a Senegal como un país donde la calidad de la información es prácticamente perfecta.

Análisis de la región (África) Considerando el análisis realizado para tres países de África, se puede concluir que, en términos generales, la calidad de la información es relativamente buena. Es importante señalar que esta conclusión se basa en las observaciones de Costa de Marl (donde la calidad es intermedia), Kenya (donde la calidad resultó ser buena) y Senegal (cuya calidad es muy buena), países que no necesariamente reejan la realidad de todo un continente.

Asia y Pacíco Uno de los países con menor calidad de la información resulta ser Bangladesh, ya que el mes y el año fueron reportados únicamente para el 12.0 % del total de nacimientos (ver columna G de Cuadro 1). Asimismo, la frecuencia con la cual se reportó la fecha del primer y último nacimiento resultó ser mayor cuando se usó la pregunta auxiliar (dichos porcentajes ascendieron a 83.0 % y 63.0 % respectivamente). Más aún, (Goldman, 1984: 8, 9) indica que los datos de Bangladesh fueron incluyen imputación, cuyo efecto en los niveles y tendencias de la fecundidad sugieren que

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la aparente disminución de 1980 fue menor a lo que se estimó. Tomando en cuenta este análisis, se reitera que la calidad de la información de Bangladesh es mala. En el caso de Nepal, se observa que el 100.0 % de los nacimientos fueron reportados con mes y año de ocurrencia. Esto debido a que el entrevistador tenía instrucciones especícas de obtener la información sobre el mes y año de los nacimientos, lo cual no podría desvirtuar la calidad de la información debido a que existen desviaciones atribuibles a aproximaciones en las fechas cuyo efecto se desconoce (Juárez, 2015). Tomando en cuenta lo anterior, así como las características sociodemográcas de Nepal como son el porcentaje de analfabetismo del país (80.0 %), el porcentaje de la población que vive en zonas rurales y de difícil acceso (90.0 %) así como la diversidad de dialectos que se hablan en la región, se espera que la calidad de la información no sea buena, principalmente por las barreras de comunicación atribuibles a los factores anteriores. En lo que respecta a Sri Lanka, se observa que para el primer nacimiento, el 78.0 % fue reportado con mes y año de ocurrencia. Asimismo, se observa que este porcentaje fue del 83.0 % para el nacimiento más reciente, lo que reeja que las mujeres de Sri Lanka tienen un conocimiento relativamente preciso sobre la fecha en la que nacieron sus hijos y se conrma que recuerdan con mayor exactitud los eventos más recientes. Por otra parte, el porcentaje de nacimientos donde se reportó únicamente el año de ocurrencia resulta ser relativamente bajo (14.0 % para el primer nacimiento y 12.0 % para el último). Una explicación plausible para esta situación podría estar relacionada con el bajo porcentaje de analfabetismo que tenía Sri Lanka en el periodo durante el cual se recolectó la Encuesta Mundial de Fecundidad, mismo que asciende a 15.2 %, por lo tanto, la comprensión de las preguntas realizadas por el encuestador y el signicado de la fecha de los nacimientos posiblemente es mayor que en países como Bangladesh y Nepal, quienes tienen un alto rezago educativo e importantes porcentajes de analfabetismo en su población (cerca del 80.0 %). Tomando en cuenta los argumentos presentados en este párrafo, se podría decir que Sri Lanka es un país con buena calidad de información.

Análisis de la región (Asia y Pacíco) Tomando en cuenta los porcentajes de nacimientos donde se reportó tanto mes como año de ocurrencia, solo mes, o bien, una fecha aproximada con ayuda de la pregunta auxiliar para tres países del continente asiático (Bangladesh, Nepal y Sri Lanka), se podría decir que la calidad de la información de la región es relativamente mala y que Sri Lanka destaca por la buena calidad de su información. Al comparar estos resultados con África, se podría decir que los países asiáticos que fueron analizados tienen menor calidad que los africanos, no obstante,

limitada por la muestra de países que se analizan en este trabajo .

esta opinión está

América Latina y el Caribe En el caso de Paraguay, se observa que el porcentaje de nacimientos donde se reportó tanto mes como año fue del 100.0 % (columnas A, D y G de Cuadro 1), cifra que fue alcanzada sin ayuda de técnicas de imputación, por lo tanto, se puede concluir que la calidad de la información de 17

Paraguay es excelente. La explicación de este porcentaje tan elevado puede estar asociado a que el conocimiento de las fechas de nacimiento es mucho más alto en América Latina que en África o Asia (Goldman, 1984b: 8), por tanto, se espera que los países latinoamericanos tengan un reporte más preciso con respecto a otras regiones de las fechas de ocurrencia de los nacimientos. Con respecto a México, también se observa que el porcentaje de nacimientos con mes y año reportados es del 100.0 %, no obstante, este valor se debe al proceso de imputación de datos, cuyo efecto es desconocido. Sin embargo, al tratarse de un país latinoamericano con características de analfabetismo, composición étnica y desarrollo económico similares a Paraguay, se esperaría que la calidad de la información fuera de un rango intermedio a bueno. En lo que concierne a Haití, se observa que el porcentaje de nacimientos donde se reportó mes y año fue cercano al 100.0 % tanto para el primer nacimiento (94.0 %) como para el más reciente (96.0 %), por tanto, se podría decir que las mujeres de este país no solo recuerdan con mayor precisión la fecha del último nacimiento con respecto al primero, sino que tienen un conocimiento detallado sobre la fecha de ocurrencia de los nacimientos a pesar de tratarse de un país del Caribe con alto rezago socioeconómico y un alto porcentaje de analfabetismo de la población. Tomando en cuenta lo anterior, se puede decir que la calidad de la información de Haití es buena. En lo que respecta a Trinidad y Tobago, se observa que, al igual que el resto de los países latinoamericanos analizados, el porcentaje de nacimientos donde se reportó tanto mes como año de ocurrencia fue relativamente alto (96.0 %), por lo tanto, la calidad de los datos para este país caribeño es buena.

Análisis de la región (América Latina y el Caribe) Considerando que los cuatro países analizados tienen un porcentaje muy alto de nacimientos cuya fecha de ocurrencia fue reportada con mes y año, se podría concluir que la calidad de la información de América Latina y el Caribe es buena. (Goldman, 1984b: 8) y (Juárez, 2015) indican que la explicación de estos altos porcentajes radica en el valor social que tienen los nacimientos en la vida de las mujeres latinoamericanas, lo cual es reejado a través de la precisión con la cual se recuerdan las fechas de ocurrencia de eventos vitales como el nacimiento de los hijos.

18

Table 2. Comparison of WES Estimates with External Estimates (Where Available) of Mean Numbers of Children Ever Born by Age of Women Age Country

Ivory Coast Kenya Senegal Bangladesh Nepal Sri Lanka Paraguay Mexico Haiti Trinidad & Tobago

Source/Year

Omisión

15-19

20-24

25-29

30-34

35-39

40-44

45-49

A

B

C

D

E

F

G

5.9

6.7

6.9

6.8

7.6

7.9

6.7

7.3

7.5

5.9

6.8

7.2

6.7

7.1

6.8

No No No No Sí

5.9

6.2

6.1

Sí

5.1

5.5

5.8

5.1

5.5

5.8

3.7

4.0

4.0

4.6

5.3

5.9

5.2

5.3

-

5.1

5.2

-

4.6

5.8

6.3

WFS (1979-80) 0.5 1.9 3.3 4.7 WFS (1978) 0.3 1.8 3.8 5.6 National Demographic 0.3 1.8 3.7 5.6 Survey (1977) WFS (1978) 0.4 1.7 3.4 5.3 WFS (1975) 0.6 2.3 4.2 5.6 Bangladesh Retrospective Survey of Fertility and 0.4 1.9 3.5 4.9 Mortality (1974) WFS (1976) 0.2 1.3 2.8 4.1 WFS (1976)* 0.3 1.4 2.9 4.1 Census (1971)* 0.3 1.1 2.2 3.1 WFS (1975) 0.0 0.6 1.7 3.3 WFS reconstructed for 1971* 0.6 1.5 2.9 4.3 Census (1971)* 0.6 1.5 2.7 4 WFS (1979) 0.1 1.0 2.2 3.5 WFS (1976) 0.2 1.3 2.9 4.6 WFS reconstructed for 1970 0.3 1.5 3.2 4.9 Census (1970) 0.2 1.4 3.1 4.6 WFS (1977) 0.1 0.8 2 3.4 Census (1971) 0.1 1.0 2.2 3.5 WFS (1977) 0.1 0.9 2 3.2 WFS reconstructed for 1970 0.1 1.1 2.7 4.1 Census (1970) 0.1 1.1 2.7 4.1 * Para mujeres alguna vez casadas.

6

6.6

6.8

5.9

6.5

-

5.7

6.3

-

4.5

5.6

5.9

5

5.5

-

4.3

5.2

5.8

5.2

5.6

-

4.9

5.2

-

Cuadro 2: Información obtenida de Goldman, N. (1984b: 35).

19

H

No No Sí No No aplica No aplica No No No aplica No aplica No No aplica No No aplica No aplica

Figura 12: Elaboración propia con información de (Goldman, 1984b: 35).

El Cuadro 2 muestra el promedio acumulado de hijos nacidos vivos por grupo de edad de las mujeres en edad reproductiva (o paridad para una cohorte cticia) estimado con información de la Encuesta Mundial de Fecundidad (1972 - 1984) y con una fuente externa (en caso de estar disponible). Dado que la paridad por cohorte es una medida acumulativa del pasado, se esperaría que su comportamiento fuera creciente con respecto a la edad. Con respecto a las omisiones2 , se esperaría que las mujeres con mayor edad tiendan a omitir el número de hijos, lo que justica que dicho error se detecte en el último grupo donde se ha concluido el periodo reproductivo (de 45 a 49 años). Por otra parte, la Encuesta Mundial de Fecundidad fue realizada con personal altamente capacitado, por tanto, se esperaría que la calidad de la información de esta fuente sea relativamente mejor que en censos y otras encuestas. Asimismo, se espera que la fecundidad estimada con los datos de la Encuesta Mundial de Fecundidad fuera mayor que la calculada con datos de censos y otras encuestas. Cabe señalar que los datos de fuentes externas que no coinciden con el año de la Encuesta Mundial de Fecundidad reportaron cifras aproximadas (Juárez, 2015). Por lo anterior, la información del Cuadro 2 nos permite tanto detectar omisiones en el último grupo de edad como hacer comparaciones con fuentes externas de información para realizar inferencias acerca de la calidad de la información de la Encuesta Mundial de Fecundidad. 2

Tipo de error que consiste en no declarar un hijo nacido vivo dado que sí existe.

20

África Para Costa de Marl se observa que el número promedio de hijos nacidos vivos es creciente con respecto a la edad de la madre. En particular, se observa que la paridad para las mujeres de 40 a 44 años (6.7 hijos nacidos vivos promedio) es menor que la del grupo de edad subsecuente (6.9 hijos nacidos vivos), por lo tanto, no hay omisión en este país. Con respecto a Kenya y Senegal, se observa que el comportamiento de la paridad estimada con información de la Encuesta Mundial de Fecundidad incrementa con respecto a la edad. Asimismo, se observa que no existe omisión en ninguno de los dos países ya que el promedio de hijos nacidos vivos es mayor para el grupo de 45 a 49 años que en el de 40 a 44 años (ver columnas F y G del Cuadro 2). En el caso particular de los países africanos analizados en este documento, Kenya es el único país donde existe una fuente externa con la cual se puede comparar la información estimada de la Encuesta Mundial de Fecundidad. En ese sentido, se observa que la información de la National Demographic Survey de 1977 obedece a un comportamiento creciente y aparentemente no existe omisión de información puesto que la paridad estimada para el último grupo de edad es mayor que la del grupo inmediato anterior (ver columnas F y G del Cuadro 2). Sin embargo, se puede decir que la información de la Encuesta Mundial de Fecundidad es de mejor calidad debido a que la paridad estimada es mayor (7.9 hijos nacidos vivos promedio) que la calculada con la National Demographic Survey de 1977 (7.5 hijos nacidos vivos promedio).

Análisis de la región (África) Tomando en cuenta el análisis anterior, se podría decir que al analizar el número promedio de hijos nacidos vivos por grupo quinquenal de tres países africanos (Costa de Marl, Kenya y Senegal), no existen errores de omisión (lo cual puede comprobarse con la trayectoria del promedio de hijos nacidos vivos por grupo quinquenal que se aprecia en la Figura 12) y la calidad de la información de la Encuesta Mundial de Fecundidad es mejor que la National Demographic Survey de 1977 para el caso de Kenya. Por tanto, se sostiene que existe una mejoría evidente de la calidad y cobertura de la información de África.

Asia y Pacíco Con respecto a Bangladesh, se observa que la paridad estimada con la Encuesta Mundial de Fecundidad tiene un comportamiento creciente desde el grupo de 15 a 19 hasta el de 40 a 44 años (ver columnas A a F de Cuadro 2). No obstante, se observa que el promedio de hijos nacidos vivos es mayor en el grupo de 40 a 44 años (7.1 hijos nacidos vivos promedio) que en el grupo de 45 a 49 años (6.8 hijos nacidos vivos promedio), por lo tanto, existe un error de omisión de las mujeres que pertenecen que se encuentran al nal de su periodo reproductivo (último grupo de edad). Al 21

analizar las estimaciones de la paridad por cohorte realizadas con la fuente externa (Bangladesh Retrospective Survey of Fertility and Mortality ), se observa un comportamiento similar al de la Encuesta Mundial de Fecundidad, es decir que, el promedio de hijos nacidos vivos es creciente hasta el grupo de 40 a 44 años y se detecta una disminución en la paridad de 45 a 49 (6.1 hijos nacidos vivos en promedio) con respecto al grupo anterior (6.2 hijos nacidos vivos en promedio), por tanto, esta fuente externa también tiene error de omisión. Con respecto a la calidad de la información, se observa que las paridades resultan ser mayores con la información de la Encuesta Mundial de Fecundidad de 1975, por lo tanto, se concluye que los datos de dicha fuente son mejores que los de Bangladesh Retrospective Survey of Fertility and Mortality . En el caso de Nepal, se observa que la paridad por cohorte estimada con la Encuesta Mundial de Fecundidad de 1976 es creciente y no se detecta un error de omisión cuando se considera el total de mujeres en edad reproductiva. Por otra parte, el Cuadro 2 muestra las estimaciones de la paridad por cohorte considerando únicamente a las mujeres alguna vez casadas. Dado que el denominador excluiría a las mujeres nunca unidas, se esperaría que las estimaciones considerando a las mujeres alguna vez unidas fueran mayores que las cifras calculadas con el total de mujeres, sin embargo, ambas no reejan cambios relevantes. Esto podría originarse a que Nepal es un país donde prevalece el matrimonio a edades muy tempranas (incluso infantil) 3 , por tanto, es posible que no haya una diferencia sustancial entre el total de mujeres expuestas al riesgo y las mujeres casadas. Con respecto a la paridad estimada con el Censo de 1971, se observa que esta serie de datos presenta claramente un error de omisión puesto que el número promedio de hijos en el grupo de 45 a 49 (4.0 hijos nacidos vivos promedio) años es el mismo que el de 40 a 44 años (4.0 hijos nacidos vivos promedio). Adicionalmente, se aprecia que en prácticamente todos los grupos de edad, el promedio de hijos nacidos vivos del Censo resulta menor que el de la Encuesta Mundial de Fecundidad (aún cuando dicho censo fue realizado aproximadamente 5 años antes), por tanto, se puede decir que los datos del Censo son malos y que la calidad de la información de la Encuesta Mundial de Fecundidad de 1976 es buena. Para Sri Lanka no se observa error de omisión dado que el promedio de hijos nacidos vivos de las mujeres de 40 a 44 años (5.3 hijos nacidos vivos promedio) estimados con la Encuesta Mundial de Fecundidad de 1975 es menor al del grupo de 45 a 49 años (5.9 hijos nacidos vivos promedio). Por otra parte, se puede observar que se reconstruyeron los de la Encuesta Mundial de Fecundidad para 1971 considerando únicamente a las mujeres alguna vez casadas con el propósito de tener cifras comparativas con el Censo de 19714 . Al respecto, el promedio de hijos nacidos vivos resulta ser mayor en la Encuesta que en el Censo, por lo tanto, se puede asumir que existió una mejora en la cobertura y calidad de los datos sobre fecundidad con respecto a la información censal. 3 4

Por ejemplo, para el año 2011, el 41.0% de las mujeres de 20 a 24 años se casaron antes de los 18 años. El cual solo contempla a mujeres alguna vez unidas.

22

Análisis de la región (Asia y Pacíco) Considerando la evidencia que muestra el Cuadro 2 para tres países de la región asiática y del Pacíco, se puede concluir que los errores por desplazamiento son relativamente pocos y se atribuyen únicamente a Bangladesh (ver trayectoria del número promedio de hijos nacidos vivos de este país en la Figura 12). Adicionalmente, para esta región existe evidencia de que la calidad de la información de la Encuesta Mundial de Fecundidad realizada en 1975 (Banlgadesh y Sri Lanka) y 1976 (Nepal) es relativamente mejor con respecto a las fuentes externas, por tanto, resulta evidente la mejoría en la calidad de los datos sobre fecundidad.

América Latina y el Caribe En Paraguay únicamente se presentan el número promedio de hijos nacidos vivos que fue estimado con la Encuesta Mundial de Fecundidad llevada a cabo en 1979. Al analizar estos datos, se observa que la paridad del grupo de 45 a 49 años (6.3 hijos nacidos vivos promedio) resulta mayor a la de las mujeres de 40 a 44 años (5.8 hijos nacidos vivos promedio), por lo tanto, se puede concluir que no existe error de omisión de las mujeres que conforman el último grupo de edad. Con respecto a México, las paridades obtenidas de la Encuesta Mundial de Fecundidad llevada a cabo en 1976 obedecen a un comportamiento creciente con respecto a la edad y no se observa error de omisión. Por otra parte, fue necesario reconstruir las cifras de la Encuesta Mundial de Fecundidad para el año 1970 con el propósito de que fueran comparativas con la información del Censo de 1970 y así poder concluir si la Encuesta mostró mejorías en la calidad de los datos. Al observar las cifras del Cuadro 2 para estos rubros, se conrma dicha mejoría ya que el promedio de hijos nacidos vivos en el último grupo de edad es mayor en la Encuesta (6.5 hijos nacidos vivos) que en el Censo (6.3 hijos nacidos vivos). Para el caso de Haití se comparó la paridad de los grupos de 40 a 44 (5.6 hijos) y de 45 a 49 años (5.9 hijos), concluyendo que no existe error de omisión considerando la información de la Encuesta Mundial de Fecundidad llevada a cabo en 1977. No obstante, se aprecia que la fecundidad reejada en la fuente externa (Censo de 1971) resulta ser mayor a la de la Encuesta. Dado que existen 6 años de diferencia entre una fuente y otra, la información no resulta del todo comparable, por tanto, no existe evidencia suciente para concluir si existió una mejoría en la calidad de la información de Haití. En cuanto a Trinidad y Tobago, no se aprecian errores de omisión dado que el promedio de hijos nacidos vivos del grupo 45 a 49 años es mayor (5.8 hijos) con respecto al grupo de 40 a 44 años (5.2 hijos) utilizando información de la Encuesta Mundial de Fecundidad de 1977. Con respecto a la calidad de la información, fue necesario reconstruir las cifras de la Encuesta a la fecha del Censo de 1970, de tal suerte que los datos fueran comparables. Al respecto, se puede apreciar que la fecundidad acumulada es mayor en la Encuesta con respecto al Censo, por lo tanto, existió una mejoría en la cobertura de datos sobre fecundidad de dicha Encuesta.

23

Análisis de la región (América Latina y el Caribe) Al analizar la información de Paraguay, México, Haití y Trinidad y Tobago, se puede concluir que la región no presenta errores de omisión de las mujeres que se encuentran al nal del periodo reproductivo. Como se había comentado anteriormente, esta situación puede originarse por el signicado social que tienen los hijos en esta región, lo que genera que exista un amplio conocimiento de los nacimientos con respecto a Asia o África. Adicionalmente, se aprecia una mejoría en la calidad y cobertura de los datos sobre fecundidad cuando se compararon las cifras de la Encuesta Mundial de Fecundidad con fuentes externas (exceptuando Haití).

Table 3. Sex Ratios at Birth (males per 100 females) for Five-Year Periods Prior to Survey Country

Ivory Coast Kenya Senegal Bangladesh Nepal Sri Lanka Paraguay Mexico Haiti Trinidad & Tobago

Years prior to survey 15-19 20-24 25-29 D E F

0-4 A

5-9 B

10-14 C

30-34 G

TOTAL H

103

102

106

108

104

98

96

104

102 104 101 107 105 105 102 110

104 107 105 101 103 104 107 100

98 103 104 103 99 107 104 101

102 94 102 103 110 100 98 102

106 98 112 115 109 111 102 113

115 106 120 110 97 119 106 75

102 (103) 127 (106) 109 (97) (131) (150)

102 103 105 105 104 105 103 104

103

102

99

105

104

92

(89)

102

Cuadro 3: Información obtenida de Goldman, N. (1984b: 38).

Figura 13: Elaboración propia con información de (Goldman, 1984b: 38) 24

El Cuadro 3 muestra los índices de masculinidad o IM (hombres por cada 100 mujeres) al nacimiento por periodo, con la cual se pueden identicar evidencia de omisiones y desplazamientos selectivos por sexo. Es importante señalar que, al momento del nacimiento, el valor normal de este indicador se encuentra en un rango de 104 a 106 (UNFPA, 2011: 7), por tanto, se esperaría encontrar en todos los países un índice de masculinidad entre dichos límites en todos los periodos (a menos que se tratara de una sociedad donde se practica el aborto selectivo por sexo). Dado que la encuesta recolecta información del pasado distante (hasta 30 a 34 años previos a la encuesta), se espera que las mujeres con mayor edad tiendan a no declarar a todos sus hijos, o bien, cometan omisiones selectivas por sexo debido al contexto cultural de la sociedad en cuestión. Adicionalmente, la omisión es una medida acumulativa, por tanto, se espera que incremente conforme el periodo de tiempo dista más de la fecha de la Encuesta y se identica en los últimos grupos de edad, es decir, a partir de 20 a 24 años previos a la fecha de la entrevista.

África Para Costa de Marl se observa que el índice de masculinidad del periodo 25 a 24 años (98 hombres por cada 100 mujeres) es mayor al de 30 a 34 años (96 hombres por cada 100 mujeres), lo que indica un error de omisión selectivo de los hombres, o bien, la omisión en la declaración de muertes de mujeres. Por otra parte, se observa que tanto el periodo de 10 a 14 años como el de 20 a 24 años cuyos índices de masculinidad ascienden a 106 y 104 respectivamente (ver columnas C y E) se encuentran en el rango normal. Sin embargo, en el caso del periodo 0 a 4 (IM = 103), 5 a 9 (IM = 102) y 15 a 19 (IM = 108) no obedecen a errores de desplazamiento, por tanto, en estos periodos se podría decir que existen errores no estructurados. Para Kenya, el periodo de 25 a 29 reporta un IM de 115 y para el periodo de 30 a 34 años este indicador asciende a 102, lo cual no es atribuible a la omisión pues el supuesto fundamental es que las omisiones son medidas acumulativas, por tanto, no es posible que se omita la declaración de mujeres (como podría ser el caso del periodo 25 a 29 años previos a la encuesta) y, posteriormente, recordar a estas mujeres en el periodo de 30 a 34 años. Adicionalmente, se observa que el comportamiento del índice de masculinidad por periodo es irregular e incluso obedece a una trayectoria en zig-zag (ver Figura 13). Por lo anterior, se puede concluir que Kenya presenta errores no estructurados en los índices de masculinidad. En el caso de Senegal, se observa que el número de hombres por cada 100 mujeres se encuentran el valor esperado (104) para el periodo más reciente (de 0 a 4 años previos a la Encuesta). Por otra parte, el IM del periodo 25 a 29 años (106 de acuerdo con Cuadro 3) no reejaría una omisión selectiva considerando que el rango normal se está considerando entre 104 y 106 hombres por cada 100 mujeres. Al observar el IM del resto de los periodos, se aprecia una trayectoria en zig-zag cuya explicación no corresponde a errores de desplazamiento, por lo que se trata de errores no estructurados. Finalmente se omite la interpretación del IM del periodo 30 a 34 años debido a que este indicador resulta negativo.

25

Análisis de la región (África) A partir del análisis de los índices de masculinidad de Costa de Marl, Kenya y Senegal, se pudo constatar que la región se caracteriza por tener errores de omisión selectiva para hombres, omisión selectiva de muertes femeninas, o bien, errores no estructurados, lo cual se puede conrmar al seguir la trayectoria de zig-zag de los indicadores de Kenya y Senegal en la Figura 13. Para esta región no se encontraron errores de desplazamiento.

Asia y Pacíco En el caso de Bangladesh, se aprecia que el índice de masculinidad es 101 para el periodo más reciente (de 0 a 4 años previos a la Encuesta), lo que resulta ser menor que el valor esperado (104), lo que sugiere que los datos para este país son particularmente de calidad deciente e incluso se podría hablar de un error no estructurado para ambos periodos. Asimismo, se observa que existe un error no estructurado en el periodo de 15 a 19, pues su IM asciende a 102 y esto no podría ser atribuible a un desplazamiento hacia el periodo previo (donde el IM = 104) o subsecuente. Por otro lado, la secuencia de indicadores en el periodo de 20 a 24, 25 a 29 y 30 a 34 años, cuyos IM corresponden a 112, 120 y 127 respectivamente, sugieren omisión selectiva de mujeres, misma que va en aumento conforme incrementan los años previos a la encuesta. Con respecto a Nepal, se aprecia un desplazamiento en las fechas de nacimiento de los hombres en el periodo de 5 a 9 años (cuyo IM es de 101) hacia el periodo más reciente (donde el IM = 107, situación que sugiere al lector que la información de Nepal es de mala calidad debido a que la información reciente no es correcta). Por otra parte, se aprecia que, en el periodo de 20 a 24 años previos a la Encuesta, se reportaron 115 hombres por cada 100 mujeres, lo que sugiere omisión de mujeres. No obstante, al consultar el IM del periodo de 25 a 30 años previos a la encuesta, se observa que el indicador es de 110, lo que implicaría que las mujeres que en un principio omitieron los nacimientos femeninos (en el periodo de 20 a 24 años) ahora los recuerdan, situación que no obedece a la lógica asumida para los errores por omisión, por tanto, se considera que existe un error no estructurado para Nepal. Finalmente se omite la interpretación del IM del periodo 30 a 34 años debido a que este indicador resulta negativo. En lo que respecta a Sri Lanka, se observa que el IM del periodo más reciente (0 a 4 años) fue de 105 y el del periodo siguiente (5 a 9 años) ascendió a 103, lo que podría sugerir una tendencia de desplazar las fechas de nacimiento de los hombres a periodos más recientes. Otros posibles desplazamientos ocurren tanto en los nacimientos del periodo de 10 a 14 años (IM = 99) hacia el periodo de 15 a 19 años (IM = 110) como en aquellos nacimientos ocurridos 25 a 29 años previos a la encuesta (IM = 97) hacia el periodo de 20 a 24 años (IM = 109). En caso de que el desplazamiento exista del periodo de 25 a 29 años al de 20 a 24 años, entonces, se podría sospechar omisión selectiva de mujeres si y sólo si IM20−24 < IM25−29 < IM30−34 . De otro modo, se estaría hablando de errores no estructurados para Sri Lanka.

26

Análisis de la región (Asia y Pacíco) Tomando en cuenta el análisis realizado en tres países de la región Asia y Pacíco, se pudo constatar que existen errores importantes de omisión selectiva para las mujeres, desplazamiento

estructurados.

y no

La omisión selectiva de las mujeres se espera en países donde existe una brecha

importante en materia de equidad de género y el valor social de la mujer se encuentra rezagado con respecto al del varón, situación que imperaba en Bangladesh antes de 1975 (ILO, 2014), fecha a partir de la cual se implementaron normas para combatir esta problemática. Con respecto a los desplazamientos, estos pueden ser originados por la imprecisión en los meses de las fechas de nacimiento que trae como consecuencia la ubicación errónea del evento en el tiempo. Finalmente, se puede concluir que la información con calidad más deciente se encontró en Bangladesh y Nepal ya que el índice de masculinidad para la fecha más reciente difería de manera considerable con el valor esperado (104).

América Latina y el Caribe En lo que respecta a Paraguay, se aprecia que tanto el IM del periodo de 0 a 4 y de 5 a 9 años previos a la Encuesta, cuyo valor asciende a 105 y 104 respectivamente, se ubican en valores dentro del rango esperado (104). Por otra parte, se aprecia un desplazamiento en las fechas de los nacimientos masculinos ocurridos en el periodo de 15 a 19 años (IM = 100) hacia el periodo de 10 a 14 años (cuyo IM = 107). Finalmente, se aprecia que el número de hombres por cada 100 mujeres es de 111 y 119 para los periodos de 20 a 24 y 25 a 29 años previos respectivamente, lo que sugiere omisión selectiva de mujeres. El último periodo no fue analizado debido a que el valor reportado en el Cuadro 3 es negativo. Para México, se observa un desplazamiento relativamente pequeño de los nacimientos masculinos ocurridos en el periodo de 0 a 4 años (donde el IM = 102) hacia el periodo subsecuente (de 5 a 9 años, donde el IM es de 107), lo cual reeja la mala calidad de la información pues se esperaría que los datos fueran correctos en fechas más recientes. En lo que respecta a los periodos de 15 a 19 y de 20 a 24 años previos a la Encuesta, se observa que el número de hombres por cada 100 mujeres es de 98 y 102 respectivamente, mismos que no son atribuibles a un error de desplazamiento, por tanto, se pueden considerar errores no estructurados. Finalmente, se aprecia que el IM para el periodo de 25 a 29 años es de 106, el cual está ubicado dentro del rango esperado, por tanto, se puede decir que no existen omisiones selectivas por sexo para este país. El último periodo no fue analizado debido a que el valor reportado en el Cuadro 3 es negativo. En el caso tanto de Haití, se observa que los índices de masculinidad obedecen una trayectoria en zig-zag para los periodos desde 0 a 4 años hasta 20 a 24 años (lo cual puede conrmarse con la Figura 13) que no es atribuible a desplazamientos, por tanto, se trata de errores no estructurados. El último periodo no fue analizado debido a que el valor reportado en el Cuadro 3 es negativo. Para Trinidad y Tobago también se errores no estructurados del periodo de 0 a 4 años hasta 10 a 14 años. Para los periodos de 15 a 19 y de 20 a 24 años previos a la encuesta se observa que el índice de masculinidad es cercano al valor esperado (104). Finalmente, en el periodo de 25 a 29 años se observa que el IM es de 92, lo que podría sugerir la omisión selectiva de nacimientos masculinos o la omisión selectiva de defunciones femeninas. 27

Análisis de la región (América Latina y el Caribe) Con respecto a la información de América Latina y el Caribe, se observó que la región se caracteriza por la omisión selectiva por sexo (en el caso de Paraguay la selectividad fue de mujeres y para Trinidad y Tobago de hombres), errores de desplazamiento y errores no estructurados. Por otra parte, es común que esta región no tenga información que pueda ser interpretada para el periodo más alejado, es decir, aquel comprendido entre 30 y 34 años previos a la Encuesta.

Table 4. Percent Dead of Children Ever Born by Age of Woman Country

Ivory Coast Kenya Senegal Bangladesh Nepal Sri Lanka Paraguay Mexico Haiti Trinidad & Tobago

15-19 A

20-24 B

25-29 C

Age 30-34 D

35-39 E

40-44 F

45-49 G

NR

NR

NR

NR

NR

NR

NR

10.2 17.8 23.5 18.1 4.6 7.3 11 23.2

13 20.9 20.5 21.3 7.9 7.1 8.4 17.9

14.3 24.9 22.7 22.5 8.6 6.7 9.5 19.8

15.5 25.2 23.9 25.2 8.4 7.5 11.4 18.5

17.5 29 25.4 27.2 9.5 7.2 12.2 24.8

19.1 32.3 27.6 30.7 11.5 9.2 14.6 23.4

23.7 32.3 30.6 31.6 13.2 9.2 17.4 24.8

6.5

4.5

4.3

5.8

6.8

6.9

8.2

NR - No reportado

Cuadro 4: Información obtenida de Goldman, N. (1984b: 39).

28

Figura 14: Elaboración propia con información de (Goldman, 1984b: 39)

El Cuadro 4 muestra la proporción de hijos nacidos vivos que fallecieron de forma subsecuente por edad de la madre y permite detectar omisiones o subestimaciones de la mortalidad infantil y de la niñez. Las omisiones se detectan en el último grupo de edad y las subestimaciones de la mortalidad se observarían en el primer grupo de edad de las madres. En ausencia de incremento en la mortalidad infantil y de la niñez, se espera que estos porcentajes incrementen con respecto a la edad de la madre ya que, en promedio, los hijos de las mujeres con mayor edad tienen mayor tiempo de exposición al riesgo de morir (exceptuando el grupo de 15 a 19 años, pues al tratarse de madres adolescentes, el riesgo de muerte infantil es mucho mayor) (Goldman, 1984b: 11). Tomando en cuenta lo anterior, el patrón esperado de esta medida corresponde a un alto porcentaje en el grupo de 15 a 19 años seguido de una proporción relativamente menor en el grupo subsecuente (20 a 24 años) y, posteriormente, un comportamiento creciente. No obstante, aún cuando la mortalidad infantil y de la niñez tienen un comportamiento acorde al patrón esperado, esto no implicaría que los datos son correctos, sino que los datos no están severamente distorsionados (Goldman, 1984b: 12)

África Para Kenya se observa que la probabilidad de muerte tiene un comportamiento creciente desde el primer grupo (15 a 19 años) hasta el último (45 a 49 años), lo cual puede vericarse en la Figura 14. Esto implica que existe una sub estimación de la mortalidad reportada por las madres adolescentes. En Senegal se observa que el comportamiento de la mortalidad es creciente desde el primer grupo 29

(de 15 a 19 años) hasta el penúltimo (40 a 44 años). Esto implica que existe una subestimación de la mortalidad infantil y de la niñez de las madres adolescentes. Asimismo, la proporción de muertes para los grupos 40 a 44 y 45 a 49 años es de 32.3 %, lo que implica omisión de muertes reportadas en el último grupo de edad.

Análisis de la región (África) En términos generales se observa que la región africana se caracteriza por la subestimación de mortalidad infantil en el primer grupo de edad de las madres (15 a 19 años) y, en menor medida, la omisión de muertes en el último grupo de edad reproductiva (45 a 49 años). De acuerdo con la Figura 14, Senegal es uno de los países con mayor porcentaje de mortalidad infantil y de la niñez, sin embargo, las cifras presentadas en el Cuadro 4 corresponden al total de la población, por tanto, es posible que al desagregar por tipo de localidad o escolaridad de la madre, se pueda llegar a una mejor comprensión de estos niveles.

Asia y Pacíco El comportamiento del porcentaje de muertes infantiles y de la niñez en Bangladesh obedece al patrón esperado (ver Figura 13), por lo tanto, no hay subestimaciones ni omisiones en este país. En el caso de Nepal, se observa una subestimación de la mortalidad infantil y de la niñez dado que la probabilidad de muerte es mayor en el grupo de mujeres de 20 a 24 años (21.3 %) con respecto al de 15 a 19 años (18.1 %). Para este país no se detectan omisiones en la declaración de muertes. Sri Lanka tiene un comportamiento muy particular. En principio se observa subestimación en la mortalidad ya que el porcentaje de muerte infantil es menor en el primer grupo de edad (el cual ascendió a 4.6 %) con respecto al del grupo de 20 a 24 años (con un valor de 7.9 %). Adicionalmente, Sri Lanka no obedece al patrón de mortalidad esperado para los grupos 25 a 29 y 30 a 34 años ya que la mortalidad reeja una disminución de 8.6 % a 8.4 % en lugar de un incremento. Finalmente, se observa que el patrón de mortalidad se cumple para este país en los grupos 35 a 39, 40 a 44 y 45 a 49 años.

Análisis de la región (Asia y Pacíco) A partir de la revisión de los porcentajes de muertes de los hijos nacidos vivos de las mujeres de Bangladesh, Nepal y Sri Lanka, se puede concluir que un error recurrente es el de subestimación de la mortalidad (detectado a partir de las mujeres de 15 a 19 años). En contraste, las omisiones no constituyen un error recurrente para esta región. Adicionalmente, la Figura 14 muestra que Sri Lanka es un país excepcional de Asia y el Pacíco dado que los niveles de mortalidad infantil y de la niñez son considerablemente más bajos que los de Bangladesh y Nepal.

América Latina y el Caribe En Paraguay se observa que el porcentaje de muertes infantiles y de la niñez siguen el patrón esperado hasta le grupo de 40 a 44 años. Sin embargo, en el último grupo de edad (45 a 49 años) 30

se observa el mismo porcentaje que el del grupo inmediato anterior (9.2 %), lo que implica un error de omisión en la declaración de muertes infantiles para este país. En el caso de México, el comportamiento del porcentaje de muertes infantiles y juveniles es acorde con el patrón esperado, por tanto, no hay errores de subestimación u omisión que se deban reportar. Para Haití, se observa que el patrón de la probabilidad de muertes infantiles y juveniles sigue el patrón esperado en las edades de 15 a 19 hasta 35 a 39 años. Sin embargo, en el grupo de edad entre 40 y 44 (23.4 %) años se presenta una disminución con respecto al grupo de 35 a 39 años (24.8 %). Finalmente, el grupo de edad que está nalizando su periodo reproductivo (45 a 49 años) tiene un porcentaje de 24.8 %, el cual resulta ser menor al del grupo inmediato anterior e incluso resulta ser igual al porcentaje del grupo de 35 a 39 años, lo que sugiere la existencia de omisiones en la declaración de muertes por parte de las mujeres con mayor edad. En el caso de Trinidad y Tobago, se aprecia que las edades en las cuales se cumple el patrón esperado son en el grupo de 15 a 19, de 20 a 24 años, cuyos porcentajes ascendieron a 6.5 % y 4.5 % respectivamente, y a partir del grupo de 30 a 34 años, donde existe un comportamiento creciente con respecto a la edad.

Análisis de la región (América Latina y el Caribe) Al analizar la información de América Latina y el Caribe, se pudo observar que Haití destaca por sus altos porcentajes de mortalidad infantil y de la niñez, mismos que se ubican en niveles similares a Banlgadesh, Nepal y Senegal. Por otra parte, se detectaron errores de omisión y de subestimación de la mortalidad tanto infantil como de la niñez. Posiblemente esto pueda estar asociado a que las mujeres optan por olvidar este tipo de eventos debido a que emocionalmente resultan ser difíciles de compartir con el personal que aplica los cuestionarios de la Encuesta.

Table 5. Median Age at First Birth by Cohort Country

Ivory Coast Kenya Senegal Bangladesh Nepal Sri Lanka Paraguay Mexico Haiti Trinidad & Tobago

20-24 A

25-29 B

Cohort 30-34 35-39 C D

40-44 E

45-49 F

18.4

18.8

18.7

19.2

19.5

19.7

18.9 18.7 16.8 20.3  22.1 21.5 23.3

18.8 18.6 16.5 19.9 24.9 21.6 21 22.5

18.6 17.6 16.5 20.1 22.3 21.7 20.6 22.4

18.8 17.7 16.8 20.7 21.6 21.4 20.4 21.5

19.5 18 17 21 21 20.5 20.4 21.5

20.4 18.6 17.4 21.2 20.7 21.1 21 23.5

23.1

22.1

21.4

20

20

20.2

Cuadro 5: Información obtenida de Goldman, N. (1984b: 40).

31

Figura 15: Elaboración propia con información de (Goldman, 1984b: 40)

El Cuadro 5 muestra la edad mediana del primer nacimiento para cohortes quinquenales, mismas que fueron calculadas a partir de la técnica de tabla de vida. La información del Cuadro 5 permite detectar errores de desplazamiento, en particular si se trata de efecto Potter , de efecto Brass , o bien, errores no estructurados. La presencia del Efecto Potter en la edad mediana del primer nacimiento se caracteriza por tener la forma de una 'U'. Es decir que existe sobre estimación del pasado distante, una subestimación en el pasado reciente y la información del presente es correcta. Bajo el supuesto de fecundidad constante, se esperaría que las edades medianas de las mujeres de la distintas cohortes fuera la misma. Si la fecundidad está en descenso, entonces se espera un incremento paulatino de la edades mediana de las mujeres de cohortes más jóvenes con respecto a las más antiguas. En ese sentido, a dirección de análisis es de derecha (donde están las cohortes más antiguas) a izquierda (donde se ubica las cohortes más jóvenes).

África En Costa de Marl se espera que la edad mediana al primer hijo se mantenga sin cambios a lo largo de las cohortes debido a que este país presenta fecundidad constante. No obstante, se puede observar tanto en el Cuadro 5 como en la Figura 15 que la edad mediana al primer hijo es mayor en la cohorte más antigua (19.7 años) con respecto a la más joven (18.4 años). El comportamiento de este indicador es monótonamente decreciente desde la cohorte de 45 a 49 años (19.7 años) hasta la cohorte de 30 a 34 años (18.7 años), no obstante, en el grupo de 25 a 29 años, la edad incrementa ligeramente a 18.8 años. Dado que el patrón de la edad mediana al primer hijo no es estrictamente 32

decreciente conforme la cohorte es más joven, entonces se descarta el efecto Brass y se concluye que este país tiene un error no estructurado. En el caso de Kenya, donde existe fecundidad constante al igual que en Costa de Marl, se esperaría que las edades no cambiaran en las cohortes. Sin embargo, se aprecia que la edad mediana al primer hijo inicia en la cohorte con mayor edad es de 20.4 años. Dicha edad presenta un patrón de comportamiento en forma de 'U' (ver Figura 15) cuyo valor mínimo corresponde a la edad mediana de la cohorte central, es decir, de 30 a 34 años (18.6 años). Tomando en cuenta lo anterior, se puede decir que este país presenta un error de desplazamiento de tipo Potter . Senegal, al igual que Costa de Marl y Kenya, se trata de un país de fecundidad constante, por tanto, no se esperan cambios en la edad mediana al primer hijo. A pesar de ello, se aprecia un patrón de comportamiento en forma de 'U' (ver Figura 15), donde la edad mediana al primer hijo es de 17.6 años y corresponde a la cohorte central (de 30 a 34 años). Esto implica que los datos de Senegal tienen un efecto Potter .

Análisis de la región (África) Se puede decir que la región de África se caracteriza por países de fecundidad constante donde existen fuertes errores de desplazamiento. A pesar de que el patrón esperado de la edad mediana al primer hijo era constante con respecto a las cohortes, en dos de los países (Kenya y Senegal) se encontró el efecto Potter mientras que Costa de Marl errores no estructurados.

Asia y Pacíco En el caso de Bangladesh, donde no se esperan cambios en las edades dado que es un país con fecundidad constante, se aprecia que la edad mediana al primer hijo obedece tiene un patrón en forma de 'U' (ver Figura 15), donde los valores más altos del indicador se alcanzan tanto en la cohorte más antigua (17.4 años) como en las más joven (16.8 años). En este país, el valor mínimo de la edad mediana es de 16.5 años y corresponde a las cohortes de 25 a 29 y de 30 a 34 años. Dado que el patrón observado es en forma de 'U', es clara la presencia del efecto Potter . En Nepal, país asiático con fecundidad constante, la evidencia muestra la presencia del efecto Potter ya que la edad mediana al primer hijo obedece a una forma de 'U' (ver Figura 15) donde el valor mínimo se alcanza en la cohorte de 25 a 29 años. En el caso de Pakistán, también se aprecia un patrón de comportamiento de las edades medianas en forma de 'U', donde, el valor mínimo de la curva es de 17.9 años y corresponde a la cohorte de 40 a 44 años (ver Figura 15), por lo tanto, estos datos tienen un error por desplazamiento, en particular se trata de un efecto Potter en los datos. Sri Lanka destaca por ser un país de fecundidad en descenso, donde se espera que la edad mediana al primer hijo incremente conforme las cohortes sean más jóvenes, es decir, se espera un comportamiento monótonamente creciente con respecto a la edad de las cohortes a la fecha de la encuesta. A pesar de que los datos cumplen el patrón esperado (ver Figura 15), el cambio de la edad mediana observado de la cohorte de 30 a 34 años (donde la edad mediana es de 22.3 años) 33

a la cohorte de 25 a 29 años (cuya edad mediana asciende a 24.9 años) es de más del 11.6 %, lo cual contrasta de manera importante con los incrementos que se había presentado en cohortes anteriores5 y es anormalmente alto, por tanto, existe un efecto Brass en las edades medianas al primer hijo.

Análisis de la región (Asia y el Pacíco) Los datos analizados para Asia y el Pacíco demuestran que la región tiene errores estructurados de desplazamiento, principalmente el efecto Potter. Es importante señalar que dos de los países tienen fecundidad constante y solo un país con fecundidad en descenso. Por otra parte, Bangladesh destaca por ser uno de los países con edades medianas al primer hijo más bajas de la región seguido de Nepal (ver Figura 15). En contraste, Sri Lanka es uno de los países con edades medianas al primer hijo más altas de los países desarrollados que se analizan en este trabajo.

América Latina y el Caribe Paraguay es un país latinoamericano con fecundidad constante, por tanto, no se esperan cambios en la edad mediana al primer hijo a lo largo de las cohortes. No obstante, al apreciar los datos tanto del Cuadro 5 como de la Figura 15, se puede observar una tendencia de las edades en forma de zig-zag, por lo que se trata de errores no estructurados. Por otro lado, México es un país con fecundidad en descenso, por lo tanto, se esperaría un incremento en la edad mediana al primer hijo conforme la cohorte sea más joven. Sin embargo, se aprecia que el comportamiento de la edad mediana es en forma de 'U' (ver Figura 15) ya que dicho indicador asciende a 21.0 años para la cohorte 45-49, 20.4 años para las cohortes de 40-44 y de 35-39 años y, 20.6 años para la cohorte de 30 a 34 años. Tomando en cuenta la evidencia anterior, se puede concluir que México tiene errores de desplazamiento que corresponden a un efecto Potter . En lo que se reere a Haití, se espera que las edades no tengan cambios dado que este país tiene fecundidad constante. A pesar de ello, la Figura 15 reeja claramente que las edades medianas siguen un patrón en forma de 'U' a lo largo de las cohortes. Dado que el comportamiento de las edades medianas al primer hijo dieren del patrón esperado y siguen un patrón en forma de 'U', el desplazamiento de los datos corresponde a un efecto Potte r. Trinidad y Tobago corresponde a un país con fecundidad constante, por tanto, no se esperan cambios en las edades medianas al primer hijo. Al observar el comportamiento de los datos, se aprecia un problema de desplazamiento (ver Figura 15) ya que la forma de las edades corresponde a una 'U' con un valor mínimo de 20.0 años en la cohorte de 40 a 44 años, por tanto, estos desplazamientos corresponden a un efecto Potter . 5 Por ejemplo, la edad mediana de la cohorte de 45-49 a 40-44 fue de 1.45%, de 40-44 a 35-39 de 2.86% y de 35-39 a 30-34 de 3.24%. Es importante señalar que los porcentajes de incremento en la edad mediana al primer hijo fueron creciendo conforme las cohortes eran más jóvenes lo que refuerza la presencia del efecto Brass.

34

Análisis de la región (América Latina y el Caribe) La región de América Latina y el Caribe se caracterizó por tener errores de desplazamiento que corresponden al efecto Potter (exceptuando el caso de Paraguay, donde se encontraron errores no estructurados). Es importante señalar que, a pesar de que México, Haití y Trinidad & Tobago tienen un efecto Potter en sus datos, las características de estos efectos son distintos ya que las curvas en forma de 'U' tienen particularidades que invitan a profundizar en la naturaleza de los errores por desplazamiento.

35

Table 6. Cumulative Fertility By Age for the Three Oldest Cohorts Cohortes

15-19 A

20-24 B

45-49 40-44 35-39

0.3 0.35 0.37

1.42 1.54 1.65

45-49 40-44 35-39

0.33 0.4 0.49

45-49 40-44 35-39

25-29 C

Edad 30-34 D

Ivory Coast

35-39 E

40-44 F

45-49 G

2.87 3.09 3.23

4.23 4.56 4.76

5.47 5.88 5.87

6.4 6.73 

6.86  

1.46 1.61 1.87

3.01 3.24 3.72

4.59 5.03 5.44

6.16 6.56 6.82

7.29 7.59 

7.88  

0.3 0.44 0.55

1.6 1.8 1.9

3.05 3.28 3.39

4.53 4.77 4.82

5.8 6.05 5.94

6.78 6.8 

7.16  

45-49 40-44 35-39

0.74 0.82 0.9

2.05 2.29 2.39

3.47 3.83 4.13

4.76 5.35 5.81

5.89 6.53 6.7

6.61 7.06 

6.79  

45-49 40-44 35-39

0.15 0.16 0.23

1.02 1.06 1.2

2.35 2.41 2.62

3.64 3.75 4.02

4.75 4.87 5.08

5.5 5.52 

5.77  

45-49 40-44 35-39

0.32 0.3 0.33

1.39 1.32 1.25

2.79 2.68 2.61

4.16 3.97 3.83

5.22 4.88 4.61

5.72 5.26 

5.86  

45-49 40-44 35-39

0.19 0.24 0.24

1.19 1.37 1.18

2.66 2.84 2.46

4.05 4.19 3.69

5.28 5.22 4.59

6.08 5.8 

6.26  

45-49 40-44 35-39

0.3 0.33 0.34

1.39 1.55 1.63

2.95 3.19 3.32

4.44 4.77 4.88

5.74 6 6.01

6.51 6.63 

6.75  

45-49 40-44 35-39

0.09 0.16 0.22

0.67 1.05 0.95

1.88 2.47 2.19

3.32 3.86 3.46

4.59 4.9 4.52

5.51 5.58 

5.94  

45-49 40-44 35-39

0.35 0.33 0.31

1.56 1.55 1.56

3.07 3.16 2.97

4.45 4.33 3.87

5.34 4.95 4.3

5.72 5.2 

5,81  

Kenya

Senegal

Bangladesh

Nepal

Sri Lanka

Paraguay

México

Haití

Trinidad & Tobago

Cuadro 6: Información obtenida de Goldman, N. (1984b: 41-43).

El Cuadro 6 muestra una medida acumulada que es el número de hijos nacidos vivos reportados por grupos quinquenales para tres cohortes de mujeres (de 45 a 49, de 40 a 44 y de 35 a 39 años a la fecha de la encuesta). Esta información nos permite ver tanto omisiones como la declaración de una fecha errónea de localización del nacimiento. Las cohortes estudiadas en este Cuadro se muestran en el siguiente Diagrama de Lexis: 36

Diagrama de Lexis de las cohortes 35-39, 40-44 y 45-49 años a la fecha de la Encuesta

Figura 16: Elaboración propia con información de (Fátima, 2015)

Si la fecundidad es constante, se esperaría que la fecundidad acumulada de las tres cohortes fuera la misma para cada grupo quinquenal de edad, o bien, que la diferencia entre el número de hijos nacidos vivos de cohortes subsecuentes sea igual a cero. En cambio, si la fecundidad está en descenso, se espera que las cohortes adyacentes inferiores tengan una menor fecundidad acumulada. Las omisiones se detectan en los últimos grupos de edad (ver columnas E y G de Cuadro 6). Estas omisiones se maniestan cuando la fecundidad acumulada de la cohorte de 45 a 49 es menor a la de 40 a 44 años, o bien, la de 40 a 44 años es menor que la de la cohorte de 35 a 39 años. Adicionalmente, se detectan las omisiones ocurridas en el pasado lejano, es decir, cuando las cohortes que están por concluir su periodo reproductivo eran más jóvenes (de 15 a 19 años). Por otra parte, los desplazamientos se detectan cuando el diferencial de la fecundidad acumulada entre dos cohortes sucesivas es mayor en los grupos jóvenes (columnas A, B, C y D del Cuadro 6) que en los grupos con mayor edad (columnas E, F, G de Cuadro 6).

África

37

Diferencias entre la fecundidad acumulada de las cohortes 45-49 y 40-44 años y entre 40-44 y 35-39 años Diferencias grácas

Diferencias numéricas Ivory Coast

Grupos de edad Diferencia 40-44 y 45-49 Diferencia 35-39 y 40-44

15-19 0.05 0.02

Grupos de edad Diferencia 40-44 y 45-49 Diferencia 35-39 y 40-44

15-19 0.07 0.09

Grupos de edad Diferencia 40-44 y 45-49 Diferencia 35-39 y 40-44

15-19 0.14 0.11

20-24 0.12 0.11

25-29 0.22 0.14

30-34 0.33 0.2

35-39 0.41 -0.01

40-44 0.33 -

20-24 0.15 0.26

25-29 0.23 0.48

30-34 0.44 0.41

35-39 0.4 0.26

40-44 0.3 -

20-24 0.2 0.1

25-29 0.23 0.11

30-34 0.24 0.05

35-39 0.25 -0.11

40-44 0.02 -

Kenya

Senegal

Figura 17: Elaboración propia con información de Goldman, N. (1984b: 41-43).

Se inicia el análisis con Costa de Marl cuya fecundidad es constante, por tanto, se esperaría que las diferencias de la fecundidad acumulada sea igual a cero entre las tres cohortes. Dado que la fecundidad acumulada de Costa de Marl para la cohorte de 45 a 49 (6.4 hijos) es menor que la reportada para la cohorte de 40 a 44 años (6.73 hijos) en el periodo comparable6 (ver columna F de la Tabla 6), se puede decir que este país tiene errores de omisión. Como se observa en la Figura 17, la diferencia entre la cohorte 40-44 y 45-49 es de 0.33 hijos y, posteriormente, los diferenciales resultan tener una tendencia hacia la baja conforme la edad es más joven con excepción del grupo de 35 a 39. Dado que la diferencia de la fecundidad acumulada de las cohortes de 40 a 44 y 45 a 49 son mayores cuando ambas tenían 35 a 39 años (0.41) que cuando tenían 40 a 44 años (0.33 hijos), se puede decir que en dicha edad existe un error de desplazamiento. Para el caso de las cohortes de 35-39 y 40-44 se observa que, cuando ambas cohortes tienen 35 a 39 años, la diferencia de la fecundidad acumulada es de -0.01, lo cual no es atribuible a una omisión, pues en su caso, la omisión ocurriría en la cohorte más antigua. A partir de las diferencias entre dichas cohortes de 30 6

Es decir, cuando ambas tenían de 40 a 44 años.

38

a 34 años, se observa que la tendencia es hacia la baja conforme la edad de las cohortes se acerca al grupo de 15 a 19 años (ver Figura 17). Para el caso de Kenya (país con fecundidad constante), se aprecia que la diferencia de las cohortes de 45-49 y de 40-44 años cuando ambas tenían entre 40 y 44 años ascendió a 0.3 niños, por tanto, es un país con error de omisión por parte de la cohorte más vieja. Dicha diferencia creció de manera paulatina hasta el grupo de 30 a 34 años (donde el diferencial era de 0.44 hijos) y, posteriormente, se observa un declive que culmina en el grupo de 15 a 19 años (con una diferencia de 0.07 hijos), por lo tanto, este país tiene errores tanto de omisión como de desplazamiento. Para las cohortes de 35-39 y de 40-44 años se observa un comportamiento similar. Es decir que, existe un error de omisión ya que la diferencia cuando ambas cohortes tenían entre 35 y 39 años era de 0.26 hijos. Asimismo, las diferencias entre la fecundidad de ambas cohortes fue creciente desde el grupo de 35-39 años hasta que tenían de 25 a 29 años (0.48 hijos), por lo que este país tiene errores de desplazamiento en dichas edades (ver Figura 17). Con respecto a Senegal (país con fecundidad constante), se observa que la diferencia entre las dos cohortes más antiguas7 es de 0.02 hijos cuando ambas tenían de 40 a 44 años, lo que reeja omisión en el reporte de nacimientos por parte de las mujeres con mayor edad. Dado que el resto de las diferencias resultan ser mayores a 0.02, se puede decir que este país tiene un número considerable de desplazamientos.

Análisis de la región (África) Tomando en cuenta la información analizada, se puede concluir que la región tiene tanto errores de omisión como de desplazamiento, mismos que fueron detectados a partir aquellas diferencias de la fecundidad acumulada de dos cohortes consecutivas a edades comparables que diferían de cero (que era el resultado esperado dado que los tres países analizados tienen fecundidad constante).

Asia y Pacíco 7

Es decir, aquellas de 40 a 44 y de 45 a 59 años.

39

Diferencias entre la fecundidad acumulada de las cohortes 45-49 y 40-44 años y entre 40-44 y 35-39 años Diferencias grácas

Diferencias numéricas Bangladesh Grupos de edad Diferencia 40-44 y 45-49 Diferencia 35-39 y 40-44

15-19 0.08 0.08

Grupos de edad Diferencia 40-44 y 45-49 Diferencia 35-39 y 40-44

15-19 0.01 0.07

Grupos de edad Diferencia 40-44 y 45-49 Diferencia 35-39 y 40-44

15-19 -0.02 0.03

20-24 0.24 0.1

25-29 0.36 0.3

30-34 0.59 0.46

35-39 0.64 0.17

40-44 0.45 -

20-24 0.04 0.14

25-29 0.06 0.21

30-34 0.11 0.27

35-39 0.12 0.21

40-44 0.02 -

20-24 -0.07 -0.07

25-29 -0.11 -0.07

30-34 -0.19 -0.14

35-39 -0.34 -0.27

40-44 -0.46 -

Nepal

Sri Lanka

Figura 18: Elaboración propia con información de Goldman, N. (1984b: 41-43).

Bangladesh es un país con fecundidad constante, por tanto, se espera que las diferencias en la fecundidad acumulada de las tres cohortes sea igual a cero en todos los grupos de edad en ausencia de omisión y desplazamientos. Para este país se observa que las diferencias entre las cohortes de 45 a 49 y de 40 a 44 años cuando ambas tenían de 40 a 44 años asciende a 0.45 hijos, lo cual reeja omisión en la declaración de hijos por parte de la cohorte más antigua. Posteriormente, la diferencia cuando ambas cohortes tenían entre 35 y 39 años incrementó a 0.64 hijos lo cual puede ser atribuible a un desplazamiento. Posterior a esta edad, se observa una tendencia decreciente en las diferencias por edad comparable de ambas cohortes, la cual culmina en 0.08 hijos para el grupo de 15 a 19 años (ver Figura 18). En cuanto a las diferencias entre las cohortes de 35 a 39 y de 40 a 44 años se aprecia un error de omisión por parte de la cohorte más antigua, el cual pudo detectarse debido a que la diferencia cuando ambas tenían entre 35 y 39 años ascendió a 0.17 hijos. En este par de cohortes8 también se pueden apreciar errores de desplazamiento debido a que la diferencia en la fecundidad cuando ambas cohortes tenían entre 30 y 34 años resultó ser de 0.46 hijos (el 8

De 35-39 y de 40-44 años.

40

cual resulta ser mayor al 0.17 mencionado anteriormente). Finalmente se aprecia que el diferencial cuando ambas cohortes tenían entre 15 y 19 años (0.08 hijos) resultó ser menor al calculado en la edad de 35 a 39 años (0.17 hijos). Con respecto a Nepal (país con fecundidad constante), se aprecia que la fecundidad acumulada de las cohortes de 40-44 y de 45-49 años es de 0.02 hijos, lo que se traduce como un error de omisión por parte de la cohorte más antigua. No obstante, cuando las mujeres de ambas cohortes tienen entre 35 y 39 años, esta diferencia incrementa a un 0.12 hijos (ver Figura 18) y, posteriormente, este comportamiento es disminuye a medida que las cohortes disminuyen su edad, lo que puede originarse por errores de desplazamiento. Finalmente se observa que la diferencia cuando ambas cohortes tienen entre 15 y 19 años (0.01 hijos) es menor con respecto a las edades entre 40 y 44 años (0.02 hijos). En lo que respecta a las cohortes de 35-39 y de 40 a 44 años, se aprecia nuevamente un error de omisión debido a que el diferencial cuando ambas tenían entre 35 y 39 años es positivo y distinto de cero (0.21 hijos). Este diferencial incrementa a 0.27 hijos para edades entre 30 y 34 años (ver Figura 18) y, posteriormente, disminuye de manera paulatina conforme la edad de ambas cohortes disminuye, siendo el grupo entre 15 a 19 años quien presentó el nivel más bajo (0.07 niños). Considerando las observaciones anteriores, se podría concluir que este país tiene tanto errores de omisión como de desplazamiento. Sri Lanka es un país que destaca en la región asiática y del Pacíco por tratarse de un país con fecundidad en descenso, donde se esperaría que la fecundidad de la cohorte subsecuente inferior (40 a 44 o 35 a 39 años según sea el caso) fuera menor a la subsecuente superior. En ese sentido, se aprecia que la diferencia en términos absolutos es de 0.46 hijos cuando las cohortes de 40-44 y de 45-49 años tienen entre 40 y 44 años. El valor absoluto de estas diferencias decrecen conforme la edad de ambas cohortes disminuyen (ver Figura 18), por tanto, no se detectan errores de omisión ni desplazamiento entre estas cohortes. Por otra parte, en las cohortes de 35 a 39 y de 40 a 44 años, se aprecia nuevamente un comportamiento decreciente en términos absolutos de las diferencias conforme se disminuye la edad de ambas cohortes (con excepción del grupo de 15 a 19 años, donde la diferencia fue positiva y ascendió a 0.03 hijos, lo cual podría ser atribuible a un desplazamiento). En términos generales, Sri Lanka no tiene errores de omisión y, posiblemente solo tenga un error relativamente pequeño de desplazamiento ubicado cuando ambas cohortes tenían entre 15 y 19 años.

Análisis de la región (Asia y el Pacíco) La región se caracteriza por tener dos países de fecundidad constante y uno de fecundidad en descenso. Es importante señalar que los errores más comunes corresponden a omisión y desplazamiento de los nacimientos.

41

América Latina y el Caribe Diferencias entre la fecundidad acumulada de las cohortes 45-49 y 40-44 años y entre 40-44 y 35-39 años Diferencias grácas

Diferencias numéricas Paraguay Grupos de edad Diferencia 40-44 y 45-49 Diferencia 35-39 y 40-44

15-19 0.05 0

Grupos de edad Diferencia 40-44 y 45-49 Diferencia 35-39 y 40-44

15-19 0.03 0.01

20-24 0.18 -0.19

25-29 0.18 -0.38

30-34 0.14 -0.5

35-39 -0.06 -0.63

40-44 -0.28 -

20-24 0.16 0.08

25-29 0.24 0.13

30-34 0.33 0.11

35-39 0.26 0.01

40-44 0.12 -

México

Figura 19: Elaboración propia con información de Goldman, N. (1984b: 41-43).

Paraguay es un país con fecundidad constante, por lo tanto, se esperaría que la diferencia en la fecundidad acumulada de las diversas cohortes fuera igual a cero en ausencia de omisión y desplazamientos. Para este país, se observa que la diferencia entre la fecundidad de la cohorte de 45 a 49 y de 40 a 44 años en periodos comparables (cuando ambas tenían entre 40 y 44 años) ascendió a -0.28, por lo tanto, no se aprecian errores de omisión en la cohorte más antigua, sin embargo, este resultado tampoco es consistente al tratarse de un país con fecundidad constante. A partir del grupo entre 30 y 34 años se observa que las diferencias cambian de signo (ver Figura 18) y obedecen a un comportamiento en forma de 'U' invertida, lo que sugiere un posible error no estructurado. Para el caso de México (país con fecundidad en descenso), se observa que el diferencial entre las cohortes de 40 a 44 y de 45 a 49 años fue de 0.12 hijos cuando ambas tenían entre 40 y 44 años (ver Figura 19). Debido a que las omisiones corresponden a un error de memoria, se esperaría que esta ocurriera en el pasado remoto, es decir, cuando ambas cohortes tenían entre 15 y 19 años. En dicha edad, se aprecia que la diferencia es de 0.03 hijos (ver Figura 19), lo que conrma la omisión de nacimientos en la cohorte más antigua. Por otro lado, las diferencias entre la fecundidad de las cohortes de 40 a 44 y de 45 a 49 años tiene se incrementa a un 0.26 hijos para edades entre 35 y 39 42

años. A partir de este punto, el comportamiento de las diferencias disminuye conforme las edades de ambas cohortes es más chica. El comportamiento anteriormente descrito no puede ser explicado por omisión, por tanto, se sospecha que existan errores de desplazamiento para México. Diferencias entre la fecundidad acumulada de las cohortes 45-49 y 40-44 años y entre 40-44 y 35-39 años Diferencias grácas

Diferencias numéricas Haití Grupos de edad Diferencia 40-44 y 45-49 Diferencia 35-39 y 40-44

15-19 0.07 0.06

20-24 0.38 -0.1

25-29 0.59 -0.28

30-34 0.54 -0.4

35-39 0.31 -0.38

40-44 0.07 -

Grupos de edad Diferencia 40-44 y 45-49 Diferencia 35-39 y 40-44

15-19 -0.02 -0.02

20-24 -0.01 0.01

25-29 0.09 -0.19

30-34 -0.12 -0.46

35-39 -0.39 -0.65

40-44 -0.52 -

Trinidad y Tobago

Figura 20: Elaboración propia con información de Goldman, N. (1984b: 41-43).

Haití es un país del Caribe con fecundidad constante. En ese sentido, se aprecia que la diferencia para las cohortes de 40 a 44 años es de 0.07 hijos (ver Figura 19), por lo tanto, existe un error de omisión por parte de las mujeres de la cohorte con mayor edad. Es interesante observar que el valor de esta diferencia se repite cuando ambas cohortes tienen entre 15 y 19 años, lo que podría sugerir que la tendencia desigual de los diferenciales en los grupos de edad intermedios9 son atribuibles a errores de desplazamiento. En lo que respecta a la cohorte entre 35-39 y 40-44 años, se aprecia que la diferencia cuando ambas cohortes tenían entre 35 y 39 años es negativa (-0.38 de acuerdo con la Figura 19), por tanto, no existen errores de omisión. Para el resto de las edades, se observa que estas diferencias continúan siendo negativas para las edades entre 30 y 34 años hasta el grupo entre 20 y 24 años, no obstante, en el intervalo de 15 a 19 años, esta diferencia cambia de signo (0.06 hijos), por lo que se piensa que este país tiene errores de desplazamiento. Finalmente, Trinidad & Tobago es un país con fecundidad constante, es decir que se esperaría que las diferencias en la fecundidad de las mujeres de tres distintas cohortes sea igual a cero. Por 9

Es decir, cuando ambas cohortes tienen entre 20-24 años hasta la edad entre 35 y 39 años. 43

otra parte, se aprecia que la diferencia cuando ambos grupos tomaban clase de 40 a 44 años era menor a cero (-0.52 años), por lo tanto, esto no puede atribuirse a errores de fantasmas. También se observa que las diferencias tienen una tendencia a la baja que converge a -0.02 (grupo de 15 a 19 años).

Análisis de la región (América Latina y el Caribe) En términos generales, la región tiene errores de desplazamiento y omisiones. En el caso de la magnitud de los errores, es importante señalar que existen países de la región donde el error de desplazamiento es tan fuerte que existe un cambio de signo en los diferenciales por grupo de edad de las tres cohortes (tal es el caso de Paraguay, Haití y Trinidad & Tobago). Una seria consecuencia de los desplazamientos es, en mayor medida, la concentración de los nacimientos en cohortes centrales, lo cual genera una estimación espuria de la caída de la fecundidad (Goldman, 1984b: 17).

Table 7. Cumulative Fertility up to Age Group 30-34 for Periods 0-4, 5-9, 10-14 and 15-19 Years Prios to Survey País Ivory Coast

Kenya Senegal Bangladesh Nepal Sri Lanka Paraguay Mexico Haiti Trinidad & Tobago

A 0-4 4.9 5.2 4.9 4.5 4.1 2.4 3.2 4.1 3.2 2.4

B 5-9 5 5.5 4.8 6.2 4.2 3.1 3.5 4.6 3.3 2.9

C 10-14 4.8 5.7 4.9 6 4 3.7 3.7 4.8 3.5 3.9

D 15-19 4.6 5.1 4.9 5.2 3.8 3.9 4 4.7 3.8 4.6

Cuadro 7: Información obtenida de Goldman, N. (1984b: 45).

44

Figura 21: Elaboración propia con información de Goldman, N. (1984b: 45).

El Cuadro 7 muestra la fecundidad acumulada hasta la edad de 35 años para distintas cohortes. Esta medida es de periodo y podría interpretarse como una Tasa Global de Fecundidad truncada o incompleta puesto que le faltan 10 años de experiencia reproductiva al grupo con edades entre 30 y 34 años. Dado que la información contenida en el Cuadro 7 no corresponde a las mujeres que han nalizado su periodo reproductivo, solo es posible identicar errores de desplazamiento, particularmente si estos se tratan de un efecto Potter, efecto Brass, o bien, errores no estructurados. Para identicar con mayor precisión a las mujeres que se consideran en esta información, se elaboró el siguiente Diagrama de Lexis (ver Figura 22):

45

Diagrama de Lexis de las cohortes 35-39, 40-44 y 45-49 años a la fecha de la Encuesta

Figura 22: Elaboración propia con información de (Fátima, 2015)

Para los países con fecundidad constante y ausencia de desplazamientos, se esperaría que la fecundidad acumulada de las mujeres de 30 a 34 años fuera igual para los cuatro periodos. En caso de que el país o región en cuestión tenga fecundidad en descenso, se esperaría que, en ausencia de desplazamientos, la fecundidad acumulada reciente disminuyera con respecto al pasado.

África En el caso de Costa de Marl es un país con fecundidad constante, por tanto, no se esperan cambios en la fecundidad acumulada de los cuatro periodos. Sin embargo, el Cuadro 7 y la Figura 21, revelan que el comportamiento de la fecundidad acumulada por periodo tiene un patrón en forma de 'U' invertida (ya que la fecundidad era de 4.6 hijos en el periodo de 15 a 19 años previos a la encuesta, posteriormente, subió hasta un valor de 5.0 hijos en el periodo de 5 a 9 años y, nalmente, bajó a 4.9 hijos para el periodo de 0 a 4 años previos a la entrevista), lo que implica que existen errores de desplazamiento y se trata del efecto Potter . Kenya al igual que Costa de Marl es un país con fecundidad constante, sin embargo, se observa que la medida acumulada por periodo del Cuadro 7 también tiene un comportamiento en forma de 'U' invertida (ya que la fecundidad era de 5.1 hijos en el periodo de 15 a 19 años previos a la encuesta, posteriormente, subió hasta un valor de 5.7 hijos en el periodo de 10 a 14 años y, nalmente, bajó a 5.2 hijos para el periodo de 0 a 4 años previos a la entrevista), por tanto, este país también presenta el efecto Potter . Senegal también es un país con fecundidad constante donde no se esperan cambios en la fecundidad acumulada de los cuatro periodos. Este patrón se cumple en la mayor parte de los periodos (15 a 19, 10 a 14 y de 0 a 4 años donde la fecundidad es de 4.9 hijos), sin embargo, en el periodo de 5 a 9 años previos a la Encuesta, se observa una disminución a 4.8 hijos, lo cual corresponde a un error relativamente pequeño y no estructurado.

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Análisis de la región (África) La información de Costa de Marl y Kenya revela la presencia del efecto Potter de distintas magnitudes, siendo Kenya el país con desplazamientos más pronunciados (ver Figura 21). En el caso de Senegal, la información reveló un error relativamente pequeño, el cual no es atribuible a desplazamientos en las fechas de nacimiento.

Asia y Pacíco En Bangladesh (país con fecundidad constante), la tasa de fecundidad acumulada es de 5.2 hijos en el pasado remoto (de 15 a 19 años previos a la encuesta), posteriormente tuvo un incremento paulatino hasta alcanzar 6.2 hijos por mujer en el periodo de 5 a 9 años y, nalmente, se presenta una caída en el periodo de 0 a 4 años de 4.5 hijos. Lo anterior revela claramente la presencia de errores de desplazamiento (lo cual puede ser reiterado con la Figura 21), en particular, del efecto Potter . En Nepal, cuya fecundidad es constante, se observa la presencia de errores por desplazamiento debido a que la fecundidad parte de 3.8 hijos en el periodo de 15 a 19 años previos a la encuesta, posteriormente incrementa paulatinamente hasta alcanza los 4.2 hijos por mujer en el periodo de 5 a 9 años previos a la encuesta y, posteriormente, existe un descenso a 4.1 hijos en el periodo más reciente. La trayectoria en forma de 'U' invertida revela la presencia del efecto Potter . En Sri Lanka, con fecundidad en descenso, se observa que la tendencia de la fecundidad de las mujeres entre 30 y 34 años disminuye paulatinamente conforme el periodo es más reciente, lo cual es acorde con los resultados esperados en caso de ausencia de errores por desplazamiento (ver Figura 21).

Análisis de la región (Asia y Pacíco) En términos generales, la región tiene errores de desplazamiento, particularmente el efecto Potter. Sin embargo, Sri Lanka es un país que destaca por cumplir el patrón esperado para un país con fecundidad en descenso. .

América Latina y el Caribe Paraguay es un país con fecundidad constante, por tanto, se espera que la fecundidad acumulada de las mujeres entre 30 y 34 años para los cuatro periodos no cambie. No obstante, se observa que la fecundidad reportada tiene un comportamiento decreciente conforme el periodo de observación es más reciente. En términos más detallados, se observa tanto en el Cuadro 7 como en la Figura 21 que la fecundidad es de 4.0 hijos para el periodo de 15 a 19 años previos a la Encuesta. Posteriormente, se observa una disminución paulatina que culmina en una tasa de 3.2 hijos para el periodo de 0 a 4 años. Dado que la fecundidad reportada disminuye en lugar de permanecer constante, los errores en esta medida son no estructurados. En México (país con fecundidad en descenso), se aprecia que la tasa de fecundidad inicia en 4.7 hijos en el periodo de 15 a 19 años previos a la encuesta, posteriormente incrementa a 4.8 para el 47

periodo de 10 a 14 años y, nalmente, disminuye de manera paulatina hasta llegar a 4.1 hijos en el periodo de 0 a 4 años, lo cual reeja claramente la presencia del efecto Potter . Haití es un país con fecundidad constante, por tanto, no se esperarían cambios en las tasas de fecundidad de los distintos periodos. A pesar de ello, el indicador tiene una disminución desde el periodo de 15 a 19 años (3.8 hijos) hasta el periodo de 0 a 4 años (3.2 hijos), por lo tanto, existe un error no estructurado para este país. Esto se puede conrmar al analizar la Figura 21). En Trinidad & Tobago (país con fecundidad constante), se observa que la tasa de fecundidad tiene un comportamiento en descenso conforme el periodo de análisis es más reciente (ver Figura 21), por lo tanto, este país está afectado por errores de desplazamiento no estructurados.

Análisis de la región (América Latina y el Caribe) El análisis regional muestra la presencia de errores por desplazamiento en la mayor parte de los países. Los errores más comunes en esta región son de tipo Potter y no estructurados.

Table 8. Total Fertility Rates (TFR) for Five-Year Period Prior to Survey and for Recent Period Which is comparable to External Estimates (where available) Estimaciones de la WFS Estimaciones externas TGF de 5 años previos a la WFS Año TGF Fuente/Año TGF Ivory Coast (1980-81) Kenya (1978) Senegal (1978) Bangladesh (1975) Nepal (1976) Sri Lanka (1975) Paraguay (1979) Mexico (1976) Haiti (1977) Trinidad & Tobago (1977)

7.3 8.2 7.1 6.1 6.1 3.7 4.9 6.1 5.4 3.2

*

7.9

Survey (1977)/*

8

1975 * 1974 1976-78 *

5.4 6.3 3.5 5 5.6

Survey (1974)/* Survey (1976)/* Vital Stat/1974 Survey (1977)/* Survey (1978)/*

4.8 6.4 3.5 5.0 5.2

1974-76

3.2

Vital Stat/ 1974-76

3.2

Cuadro 8: Elaboración propia con información de Goldman, N. (1984b: 46-48)

El Cuadro 9 muestra las estimaciones de la Tasa Global de Fecundidad (TGF) para el periodo correspondiente a 5 años previos a la Encuesta Global de Fecundidad y para el periodo reciente, con la cual se pueden hacer comparaciones con las estimaciones realizadas con fuentes externas. Este Cuadro nos permite comparar las estimaciones de la fecundidad estimada con la Encuesta vs las estimaciones hechas con otras fuentes como censos, estadísticas vitales y encuestas ajenas a la WFS. El criterio utilizado para determinar qué fuente tiene una calidad relativamente mejor es el valor de la TGF. Una mayor tasa implicaría que la captación de la información es más conable y, se esperaría que la Encuesta Global de Fecundidad fueran las más altas puesto que el personal que aplicó los cuestionarios estaba altamente capacitado para comunicarse con la entrevistada de tal suerte que se minimizan los errores atribuibles a malas interpretaciones de las preguntas. Asimismo, se parte del supuesto de que las mujeres pueden llegar a olvidar declarar algún hijo pero no declarar más hijos de los que realmente tuvo. 48

África Para el caso de África únicamente se puede analizar Kenya, puesto que Costa de Marl y Senegal no reportaron las estimaciones de la TGF con fuentes externas. En el caso de Kenya se aprecia que la TGF estimada para el periodo previo a la Encuesta fue de 8.2 hijos por mujer, mientras que la estimación con fuentes externas es de 8.0 hijos por mujer. Dado los supuestos señalados al inicio de este apartado, las mujeres podrían olvidar declarar hijos, más no sobre estimar dicho número, por lo que las estimaciones realizadas con la Encuestas Global de Fecundidad (mismas que resultaron ser mayores que la de fuentes externas) es de mejor calidad.

Análisis de la región (África) En la mayor parte de los países de la región no se cuenta con fuentes externas con la cual se pueda comparar las estimaciones de la Tasa Global de Fecundidad hechas con información de la Encuesta Global de Fecundidad. El caso de Kenya (donde sí existen fuentes externas con las cuales comparar), se observó que la estimación realizada por la Encuesta Global de Fecundidad es de mejor calidad que la calculada por fuentes externas bajo los supuestos correspondientes. .

Asia y Pacíco En el caso de Bangladesh, se aprecia que la TGF estimada 5 años previos a la Encuesta Global de Fecundidad fue de 6.1 hijos por mujer, lo cual resulta mayor que las estimaciones más recientes elaboradas con la misma fuente (5.4 hijos por mujer) y, más aún, que la TGF calculada con la fuente externa (4.8 hijos por mujer). Bajo este escenario, se podría decir que la información de la Encuesta Global de Fecundidad es mejor, no obstante, al apreciar la nota al pie de página que se tiene para la TGF estimada con fuentes externas, se aprecia que una corrección de esta tasa con el método P/F implicaría una TGF de 7.2 hijos por mujer, en cuyo caso, se concluiría que la estimación realizada con fuentes externas es mejor que la elaborada con la Encuesta Global de Fecundidad. Para Nepal se observa que la TGF calculada con fuentes externas (6.4 hijos por mujer) es mayor a cualquiera de las dos estimaciones realizadas con la Encuesta Global de Fecundidad, por lo que puede concluirse que la medida con fuentes externas es de mejor calidad. Con respecto a Sri Lanka, se aprecia que las estimaciones para 5 años previos a la WFS muestran una TGF de 3.7 hijos por mujer, lo cual resulta ser mayor a la de fuentes externas (3.5 hijos por mujer), por lo que se puede decir que el dato estimado con la Encuesta Global de Fecundidad es de mejor calidad.

49

Análisis de la región (Asia y Pacíco) En términos generales, la región presenta resultados diversos ya que el análisis realizado muestra que las conclusiones sobre Bangladesh son un tanto ambiguas pues dependen de la estimación externa que se tome como referencia (por ejemplo, si se considera 4.8 hijos por mujer, la WFS es de mejor calidad pero si se toma como referencia 7.2 hijos, la fuente externa es de mejor calidad). Con respecto al resto de los países, se encontró que en uno de ellos (Nepal) la estimación con fuentes externas era de mejor calidad, mientras que en Sri Lanka sucede lo opuesto, es decir que las estimaciones con la WFS son de mejor calidad.

América Latina y el Caribe En lo que respecta a Paraguay, se aprecia que la TGF estimada con la WFS en un periodo reciente es de 5.0 hijos por mujer, cifra que coincide con la estimación realizada con cifras externas. Analizando ambos indicadores se podría decir que la calidad de la información de este país es igualmente buena con ambas fuentes. En el caso de México se observa que la TGF estimada con información de la WFS para 5 años previos es de 6.1 hijos por mujer, cifra que resulta ser mayor a las estimaciones realizadas con fuentes externas (5.2 hijos), por lo que se puede concluir que las estimaciones de la WFS con mejores que las de fuentes externas. Para Haití no hay fuentes externas con la cual comparar las estimaciones de la WFS. En cuanto a Trinidad y Tobago, se observa que tanto las estimaciones realizadas por la WFS como la de fuentes externas es la misma (3.2 hijos por mujer), por lo que la calidad de la información es la misma para todas las fuentes de información.

Análisis de la región (América Latina y el Caribe) En términos generales, las estimaciones realizadas con la WFS son de la misma calidad que las realizadas con fuentes externas (como el caso de Paraguay y Trinidad & Tobago) aunque uno de los países reveló que las estimaciones con la WFS resultaban ser de mejor calidad (México). .

Table 9. P/F Ratios by Age at Survey and duration since rst Birth at survey, for 0.4 years prior to survey Edad Años desde primer nacimiento País 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 5-9 10-14 15-19 20-24 25-29 Ivory Coast Kenya Senegal Bangladesh Nepal Sri Lanka Paraguay Mexico Haiti Trinidad & Tobago

0.99 1.05 0.99 1.19 1.03 1.14 1.02 1.02 1.02 1.08

0.95 1.06 1.02 1.26 1.02 1.18 1.04 1.04 1.06 1.13

0.97 1.08 1.08 1.25 0.98 1.34 1.09 1.07 1.06 1.30

0.98 1.04 0.99 1.24 0.98 1.43 1.12 1.11 1.06 1.50

0.99 1.00 1.01 1.19 0.94 1.46 1.24 1.15 1.13 1.66

0.94 0.93 1.00 1.11 0.94 1.57 1.29 1.13 1.11 1.80

1.01 1.01 1.02 1.08 0.99 1.04 1.01 1.02 0.96 1.04

1.02 1.02 1.01 1.14 1.00 1.08 1.05 1.06 1.01 1.11

1.03 1.03 0.98 1.16 0.99 1.14 1.12 1.09 1.04 1.32

Cuadro 9: Elaboración propia con información de Goldman, N. (1984b: 46-48) 50

1.06 1.05 0.97 1.17 1.02 1.22 1.15 1.12 1.06 1.45

1.10 1.00 1.01 1.13 1.07 1.29 1.33 1.16 1.18 1.62

El Cuadro 9 muestra las razones Ppi /Fpi , es decir, el cociente entre la fecundidad acumulada de cohorte de la cohorte i en el periodo p (Ppi ) y la fecundidad acumulada del grupo de edad ien el periodo p (Fpi ) para distintos grupos de edad. que sean menor que 1 indica que la fecundidad reciente es mayor que la del pasado. La información de este cuadro se analiza de izquierda a derecha y permite dar cuenta de la existencia de subestimaciones y omisiones. Dado que Ppi es una medida del pasado y Fpi es del presente, se espera que el cociente P/F sea igual a uno en todos los grupos de edad. En caso de que la región tenga fecundidad en descenso, se espera que l´ımedad→∞ (P/F ) → ∞ o dicho en otras palabras, que el cociente tenga un comportamiento creciente conforme las edades se incrementan. Como dato relevante se destaca que las omisiones se detectan al nal del periodo reproductivo (de 45 a 49 años). Una subestimación de la fecundidad se detecta cuando todos los cocientesP/F están por debajo de 1, pues esto signicaría que las medidas del pasado son incorrectas. Para complementar el análisis de este Cuadro, se muestra a continuación una gráca de los cocientes P/F :

Figura 23: Elaboración propia con información de Goldman, N. (1984B: 46-48)

África Costa de Marl, Kenya y Senegal son países africanos con fecundidad constante, por lo tanto, se esperaría que los cocientes P/F fueran igual a uno en todos los grupos de edad. En el caso de Costa de Marl se observa que el cociente P/F inicia con 0.99 para el grupo de 20 a 24 años, disminuye a 0.95 en el grupo de 25 a 29 años y, posteriormente, se eleva a 0.97 para el grupo de 30 a 34 años. A partir del grupo entre 30 y 34 años se observa un incremento paulatino en los grupos de edad subsecuentes (0.98 y 0.99 para los grupos de 35 a 39 y de 40 a 44 años respectivamente). Este comportamiento en forma de zig-zag , sugiere la presencia de errores no estructurados. Finalmente, se observa una disminución en el cociente del último grupo de edad (45 a 49 años) a un valor de 0.94, lo que sugiere la presencia de omisiones por parte de las mujeres 51

con mayor edad. Es importante señalar que el valor del P/F fue menor a uno en todos los casos, lo que signica la presencia de subestimación de la fecundidad del pasado. Con respecto a Kenya, se observa que el P/F inicia con un valor de 1.05 para el grupo de 20 a 24 años. Posteriormente, se observa un crecimiento en este indicador que prevalece hasta el grupo de 30 a 34 años (1.08). Posteriormente, vuelve a bajar hasta llegar a 0.97 en el último grupo de edad. Este comportamiento irregular no es atribuible a subestimaciones, sino a la presencia de errores no estructurados. Por otra parte, el cociente del grupo entre 45 y 49 años de edad (0.97) resulta ser menor al del grupo anterior (1.00) por lo que se conrma la existencia de errores por omisión. En cuanto a Senegal, se aprecia un comportamiento en zig-zag desde la edad de 20 a 24 años (donde el P/F era de 0.99) hasta llegar al último grupo de edad (1.00), lo que sugiere la presencia de errores no estructurados (ver Figura 23 para conrmar la trayectoria irregular del P/F ). Los valores del P/F oscilaban entre 0.99 (para el grupo de 20 a 24 años) hasta 1.08 (para el grupo de 30 a 34 años), por lo que se descarta una subestimación de la fecundidad del pasado. Por otra parte, el P/F del grupo que naliza su periodo reproductivo (45 a 49 años con un P/F de 1.00) es menor al del grupo anterior (donde P/F = 1.01), por lo que se conrma la existencia de errores por omisión.

Análisis de la región (África) La región africana tiene fecundidad constante, por tanto, se esperaba que los cocientes

P/F

fueran

iguales a uno en todos los grupos de edad. Sin embargo, este comportamiento no se cumplió. El análisis de los indicadores de la región sugiere la presencia de errores de omisión y errores no estructurados. La subestimación de la fecundidad del pasado fue evidente para uno de los países de la región.

Asia y Pacíco Tanto Bangladesh como Nepal son países con fecundidad constante, por lo tanto, se esperaría que el cociente P/F fuera igual a uno para todos los grupos de edad. En el caso de Bangladesh, se aprecia que el P/F parte de 1.19 para el grupo con menor edad (20 a 24 años), posteriormente incrementa a 1.26 para el grupo de 25 a 29 años. A partir de dicho grupo, el comportamiento del cociente es decreciente. Dado que todos los cocientes son mayores a 1 bajo un supuesto de fecundidad constante, se podría decir que existe una subestimación de la fecundidad del presente. Adicionalmente, existen errores de omisión puesto que el P/F del grupo de 45 a 49 años (1.11) es menor al del grupo anterior (1.19). En lo que respecta a Nepal, se observa que el P/F del grupo de 20 a 24 años es de 1.03. Posteriormente, este indicador presenta un comportamiento decreciente hasta llegar al grupo de 30 a 34 años (donde el P/F es de 0.98). Dado que el cociente en edades jóvenes es distinto a uno, se podría sospechar de la mala calidad de la información. En el grupo de 45 a 49 años el P/F es igual al del grupo de 40 a 44 años (0.94), por lo que no existen errores de omisión. Sri Lanka es un país con fecundidad en descenso, por lo que se esperaría que el comportamiento del P/F fuera creciente a mayores edades. En ese sentido, los cocientes de este país tienen el 52

comportamiento esperado por lo que se conrma que es un país con fecundidad en descenso, sin errores de omisión ni subestimación.

Análisis de la región (Asia y Pacíco) La información de la región muestra una baja propensión a errores de omisión. En los países con fecundidad constante no se cumple el patrón esperado del comportamiento del

P/F .

Asimismo, se

observa presencia de errores no estructurados y de subestimación de la fecundidad del presente.

América Latina y el Caribe En esta región, se considera a Paraguay como país con fecundidad constante, en tanto que México, Haití y Trinidad & Tobago son países con fecundidad en descenso. Para los países con fecundidad constante, se espera que el P/F sea igual a 1 en todos los grupos de edad. Para las regiones con fecundidad en descenso, se esperaría que dicho cociente incrementara conforme el grupo de edad se hace mayor. Bajo el supuesto de que Paraguay es un país con fecundidad constante, el comportamiento decreciente del P/F resultaría inconsistente e incluso se podría concluir la existencia de un error no estructurado, o bien, la conrmación de que se trata de un país con fecundidad en descenso. No se detectaron errores de subestimación ni omisiones para Paraguay. En el caso de México, se aprecia que el cociente P/F tiene un comportamiento que crece conforme la edad de las mujeres se incrementa, por lo tanto, se cumple el patrón esperado para países con fecundidad en descenso. No hay errores de subestimación ni omisiones en este país. En Haití se observa que el P/F pasa de 1.02 a 1.06 en los grupos 20 a 24 y 25 a 29 años respectivamente. Posteriormente, el cociente permanece constante (en 1.06) hasta llegar al grupo entre 35 y 39 años de edad. Para el grupo entre 40 y 44 años el P/F se incrementa a 1.13 y vuelve a caer para el grupo de 45 a 49 años a 1.11 (esto conrma la presencia de omisiones). Por otra parte, el hecho de que los cocientes sean mayores a 1, sugiere una subestimación de la fecundidad del presente. En Trinidad & Tobago se observa que el P/F tiene un comportamiento creciente con respecto a la edad de las mujeres, como si se tratara de un país con fecundidad en descenso en lugar de un país con fecundidad constante. No se muestran errores de omisiones.

53

Cohort period rates, cumulative cohort and period fertility, and P/F rates, by age at survey MEXICO, 1976 Age group of cohort at end of period PANEL A

Number of women in cohort

Years prior to the survey 10-14 15-19 20-24 25-29 30-34

0-4

5-9

0.000 0.039 0.216 0.292 0.273 0.226 0.125 0.048

0.001 0.049 0.232 0.325 0.312 0.246 0.154

10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

0.000 0.198 1.330 2.923 4.555 6.010 6.629 6.754

0.004 0.250 1.461 3.191 4.879 6.002 6.512

10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

0.000 0.194 1.274 2.736 4.100 5.231 5.858 6.100

0.004 0.249 1.410 3.033 4.595 5.827 6.595

0.004 0.301 1.557 3.244 4.825 6.129

10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

0.000 1.020 1.044 1.068 1.111 1.149 1.132 1.107

1.000 1.001 1.037 1.052 1.062 1.030 0.987

1.000 1.000 1.007 1.023 0.989 0.937

10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

PANEL B

PANEL C

PANEL D

0 485 1707 1415 1140 1053 820 682

Cohort-period fertility rates 0.001 0.059 0.251 0.337 0.316 0.261

0.001 0.068 0.258 0.328 0.299

0.002 0.065 0.245 0.310

0.003 0.063 0.219

0.002 0.059

Cumulative fertility of cohorts at end of period (p) 0.004 0.301 1.586 3.317 4.771 5.743

0.004 0.312 1.631 3.189 4.440

0.010 0.339 1.549 2.946

0.014 0.326 1.394

Cumuative fertility within periods (F) 0.004 0.307 1.598 3.238 4.732

0.010 0.334 1.558 3.109

P/F Ratio 1.000 1.000 1.017 1.014 1.020 0.994 0.985 0.948 0.938

0.010 0.301

0.014 0.330 1.424

0.010 0.303

1.000 0.986 0.979

1.000 0.992

Cuadro 10: Elaboración propia con información de (Hobcraft & Goldman, 1982)

El Cuadro 10 muestra medidas acumulativas de fecundidad del pasado (P o de cohorte) y del presente (F o de periodo) así como el cociente P/F . La ventaja de utilizar información acumulativa es la disminución de errores que la información pudiera tener, adicionalmente, este Cuadro muestra la historia completa de la fecundidad que los Cuadros anteriores no mostraban. Con la información de los Paneles A, B, C, D y E se pueden identicar tanto errores de omisión como de desplazamiento. El análisis se comienza con el Panel C, el cual nos permitirá vericar si la fecundidad desciende o no. Para lograr este propósito se procede a calcular la Tasa Global de Fecundidad del periodo de 5 a 9 y de 10 a 14 años previos a la encuesta, con el supuesto de que no hay diferencia sustancial 54

entre las tasas especícas del grupo de edad ubicado en el periodo más reciente. Para tener mayor claridad sobre este procedimiento y el supuesto, los cálculos de estas tasas se muestran en el Cuadro 11:

Cálculo de la Tasa Global de Fecundidad por periodo, México 1976

Años previos a la encuesta TGF hasta 40 a 44 años TGF hasta 45 a 49 años

0a4

5.858 6.10

5a9

6.595 6.595 + 0.048 ∗ 5 = 6.835

10 a 14

6.129 + 0.154 ∗ 5 = 6.899 6.899 + 0.048 ∗ 5 = 7.139

Cuadro 11: Elaboración propia.

Tomando en cuenta los resultados del Cuadro 11, la fecundidad en México aparentemente está en descenso. Posteriormente procedemos a analizar el resto de las tasas de fecundidad acumulada de periodo por grupo de edad (ver Panel C). Si la fecundidad está en descenso, entonces se esperaría ver una caída en las tasas de fecundidad acumulada de todos los grupos de edad (análisis horizontal de derecha a izquierda). En ese sentido observamos lo siguiente: En el grupo entre 40 y 44 años se observa un descenso ininterrumpido desde el periodo de 10 a 14 años (donde la tasa es de 6.899) hasta el de 0 a 4 años (cuya tasa global de fecundidad es de 5.858). Para el grupo de 35 a 39 años también de observa una disminución ininterrumpida desde el periodo de 10 a 14 años (donde la tasa de fecundidad acumulada es de 6.129) hasta el periodo más reciente (donde se aprecia una tasa de fecundidad acumulada de 5.231) En el grupo de 30 a 34 años se observa que la tasa de fecundidad acumulada inicia en 4.732 (periodo de 15 a 19 años previos a la encuesta), sin embargo, sube a 4.825 después de 5 años (periodo de 10 a 14 años) y, posteriormente experimenta una caída en periodos más recientes, lo que implica un efecto Potter . En el grupo de 25 a 29 años también se observa un incremento en la tasa de fecundidad acumulada desde el periodo de 20 a 24 años previos a la encuesta (donde la tasa es de 3.109) hasta el periodo de 5 a 9 años (donde la tasa adquiere un valor máximo de 3.033). Posteriormente, tiene una disminución en el periodo de 0 a 4 años (2.736). Este patrón de comportamiento en la tasa de fecundidad acumulada por periodo es atribuible a un efecto Potter . En el grupo de 20 a 24 años se observa que la tasa de fecundidad acumulada tiene un comportamiento creciente paulatino desde el periodo de 25 a 29 años previos a la encuesta (donde la tasa es de 1.424) hasta llegar a un valor máximo en el periodo de 10 a 14 años (donde la tasa es de 1.557). Posteriormente existe un descenso que culmina en una tasa de 1.274 en el periodo de 0 a 4 años. Dado que el patrón de la tasa se asemeja a una 'U' invertida, se puede decir que existe un efecto Potter . Para el grupo de 15 a 19 años también se observa que la tasa de fecundidad acumulada tiene un comportamiento creciente desde el periodo de 30 a 34 años previos a la encuesta (donde 55

la tasa era de 0.303) hasta el periodo de 15 a 19 años (cuya tasa de fecundidad acumulada es de 0.307). Posteriormente, existe un descenso, lo que implica nuevamente la presencia del efecto Potter . Tomando en cuenta el comportamiento observado en las tasas de fecundidad acumuladas por edad en los distintos periodos, se puede decir que este país tiene errores importantes de desplazamiento de tipo Potter . Una vez analizado lo anterior, se procede a revisar el Panel B, el cual muestra las tasas de fecundidad acumuladas por edad de las distintas cohortes. Este Panel nos permite ver si existen omisiones y, de ser así, cuándo ocurrieron. Es importante reiterar que las omisiones son atribuibles a errores de memoria, por tanto, se analiza a las cohortes de las mujeres con mayor edad. Para identicar las omisiones, procedemos a comparar las tasas de fecundidad acumuladas hasta la edad 40 a 44 de las cohortes de 45 a 49 años (cuya tasa es de 6.512) y de 40 a 44 (que tiene una tasa de 6.629). Dado que la tasa de fecundidad acumulada es mayor en la cohorte de 40 a 44, se puede asegurar que existen omisiones. Posteriormente procedemos a contrastar las tasas de fecundidad acumuladas hasta la edad de 35 a 39 de las cohortes de 40 a 44 años (6.002) y de la cohorte de 35 a 39 años (6.010). Debido a que la tasa de fecundidad acumulada hasta las edades de 35 y 39 años de la cohorte de 40 a 44 años es menor que la tasa de la cohorte de 35 a 39 años, se conrma la existencia de omisión. La siguiente interrogante por contestar sería ¾cuándo sucedieron estas omisiones? Para contestar esta pregunta se comparan las tasas de fecundidad acumulada de las cohortes de 40 a 44 y de 45 a 49 años a edades comparables. Por ejemplo, se compara la fecundidad acumulada hasta edad 15 a 19 años de las cohortes de 40 a 44 y de 45 a 49, mismas que ascienden a 0.326 y 0.301 respectivamente (esto conrma que la omisión ocurrió en el pasado remoto). Esta comparación se realiza para el resto de las edades, donde se continúa observando que las tasas de fecundidad acumuladas de la cohorte de 45 a 49 años son menores que las de la cohorte de 40 a 44 años. Un análisis similar se hace con las cohortes de 35 a 39 y 40 a 44 años. Al comparar las tasas de fecundidad acumuladas hasta la edad de 15 a 19, se observa que la cohorte de 35 a 39 años (0.339) tiene una tasa mayor a la de la cohorte de 40 a 44 años (0.326), lo que conrma que la omisión ocurrió en el pasado remoto. Al realizar este mismo análisis en el resto de las tasas acumuladas en edades comparables, se continúa observando que las tasas de la cohorte de 35 a 39 años son mayores a las de la cohorte subyacente inferior. Finalmente, se procede a analizar el Panel D, el cual muestra los cocientes de las tasas de fecundidad acumuladas por cohorte entre las de periodo. El objetivo de este análisis es concluir si la fecundidad en esta región se mantiene constante o desciende. Un descenso en la fecundidad se identica en el Panel D como un gradiente que incrementa conforme la edad crece. En cambio, si la fecundidad es constante, se esperaría que todos los cocientes fueran uno independientemente del grupo de edad. Para México, se observa que el cociente P/F tiene un comportamiento creciente desde el grupo de 15 a 19 años (1.020) hasta el de 35 a 39 años (1.149), lo que sugiere que, en efecto, la fecundidad 56

está en descenso. No obstante, se observa que a partir del grupo de 40 a 44 años hay una disminución que se hace más pronunciada en el último grupo de edad, donde el P/F es de 1.107. Sin embargo, México tiene problemas de omisión de datos, por lo que se esperaría que en las edades con mayor edad el P/F disminuyera. Para conrmar que se trata de una omisión, se comparan los cocientes P/F de las cohortes de 40 a 44 años y 45 a 49 años. Debido a que prevalece el comportamiento que se describió anteriormente a lo largo de los periodos (es decir, en el periodo de 25 a 29 años, se observa que el P/F de la cohorte de 40 a 44 años (0.986) es mayor a la de la cohorte de 45 a 49 años (0.948), por lo tanto, se puede corroborar la omisión ocurrida en el pasado). Finalmente se observan uctuaciones entre los valores del P/F si se mira desde vertical y horizontalmente, lo cual es atribuible a errores de desplazamiento que se habían encontrado en el Panel C. La conclusión para México es que es un país con errores de desplazamiento y omisión importantes, sin embargo, la evidencia sustenta que existe una clara caída de la fecundidad en el periodo de 1970 a 1975.

57

Cohort period rates, cumulative cohort and period fertility, and P/F rates, by age at survey JORDANIA, 1976 Age group of cohort at end of period PANEL A

Number of women in cohort

Years prior to the survey 10-14 15-19 20-24 25-29 30-34

0-4

5-9

0.000 0.035 0.254 0.370 0.350 0.297 0.188 0.073

0.000 0.060 0.290 0.392 0.362 0.328 0.209

10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

0.000 0.176 1.570 3.698 5.616 7.083 8.398 8.640

0.001 0.301 1.850 3.867 5.608 7.459 8.276

10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

0.000 0.175 1.444 3.292 5.041 6.524 7.464 7.027

0.001 0.300 1.752 3.710 5.518 7.158 8.205

0.002 0.394 1.915 3.082 5.938 7.619

10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

0.000 1.004 1.007 1.123 1.104 1.086 1.125 1.104

1.000 1.005 1.056 1.042 1.015 1.042 1.009

1.000 1.009 0.997 0.997 0.980 0.949

10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

PANEL B

PANEL C

PANEL D

4 325 596 789 628 543 435 372

Cohort-period fertility rates 0.000 0.078 0.304 0.394 0.411 0.336

0.001 0.075 0.284 0.411 0.372

0.003 0.079 0.257 0.365

0.002 0.083 0.287

0.002 0.083

Cumulative fertility of cohorts at end of period (p) 0.002 0.398 1.909 3.792 5.818 7.229

0.006 0.388 1.824 3.763 5.548

0.015 0.403 1.707 3.690

0.010 0.422 1.864

Cumulative fertility within periods (F) 0.006 0.379 1.000 3.856 5.715

0.015 0.408 1.693 3.519

P/F Ratio 1.000 1.000 1.025 0.987 1.013 1.008 0.976 1.049 0.971

0.009 0.430

0.010 0.423 1.857

0.009 0.426

1.000 0.998 1.004

1.000 1.009

Cuadro 12: Elaboración propia con información de (Hobcraft & Goldman, 1982)

La información del Cuadro 12 nos permitirá hacer un diagnóstico sobre las tendencias de la fecundidad en Jordania debido a que se incluyen la información sobre la fecundidad acumulada por cohorte y por periodo. En principio, se procede a analizar el Panel C, el cual incluye las tasas de fecundidad acumuladas por grupo de edad para cada uno de los periodos representados por las columnas. Para ello, se procede a calcular la Tasa Global de Fecundidad de periodo utilizando las tasas especícas del mismo grupo de edad pero ubicadas en el periodo anterior. Este procedimiento se muestra con más detalle en el siguiente Cuadro 13: 58

Cálculo de la Tasa Global de Fecundidad por periodo, Jordania 1976

Años previos a la encuesta TGF hasta 40 a 44 años TGF hasta 45 a 49 años

0a4

7.464 7.027

5a9

8.205 8.205 + 0.073 ∗ 5 = 8.570

10 a 14

7.619 + 0.209 ∗ 5 = 8.664 8.664 + 0.073 ∗ 5 = 9.029

Cuadro 13: Elaboración propia.

Como se aprecia en el Cuadro anterior, la Tasa Global de Fecundidad tiene un comportamiento decreciente, por lo que podría decirse de manera preliminar que existió una caída en la fecundidad de Jordania. Para complementar este análisis, se procede a revisar de manera horizontal (y de derecha a izquierda) la información del Panel C, las tendencias que han tenido estas tasas de fecundidad acumulada por grupo de edad. Con la nalidad de tener mayor claridad en este análisis, se muestra a continuación un listado con los hallazgos más relevantes: Para el grupo de 40 a 44 años se observa que la Tasa Global de Fecundidad tuvo una disminución de 8.664 en el periodo de 10 a 14 años previos a la Encuesta a 7.464 en el periodo más reciente. Para el grupo de 35 a 39 igualmente se aprecia una disminución ininterrumpida de la fecundidad, puesto que en el periodo de 10 a 14 años era de 7.619 mientras que en el periodo de 0 a 4 años fue de 6.524 hijos. En el grupo de 30 a 34 años se aprecia claramente un efecto Potter puesto que la tasa de fecundidad inicia en 5.715 en el periodo de 15 a 20 años, incrementa a 5.938 en el periodo de 10 a 14 años y, posteriormente tiene una tendencia hacia la baja que termina en una tasa de 5.041 para el periodo más reciente (de 0 a 4 años previos a la Encuesta). En lo que respecta al grupo de 25 a 29 años, se observa una tendencia en zig-zag , con valores altos en los periodos de 15 a 19 y de 5 a 9 años, por tanto, se aprecia un error de desplazamiento no estructurado. Para el grupo de 20 a 24 años igualmente se se observa un patrón en zig-zag , con valores máximos en el periodo 25 a 29 años (1.857) y de 10 a 14 años (1.1915), mientras que los valores mínimos se ubican en los periodos de 15 a 19 y 0 a 4 años previos a la Encuesta. Considerando lo anterior, se puede decir que los errores de desplazamiento para este grupo de edad son no estructurados Con respecto al grupo de 15 a 19 años se aprecia un comportamiento decreciente desde el periodo de 30 a 34 años (0.426) hasta el de 15 a 19 años previos a la Encuesta (0.379). A partir de ahí, el comportamiento de la tasa es decreciente, por lo que existen errores no estructurados. Finalmente, en el grupo de 10 a 14 años se observa claramente la presencia de errores de desplazamiento de tipo Potter , ya que la tasa tiene un comportamiento creciente desde el 59

periodo de 30 a 34 años previos a la encuesta (0.009) hasta el periodo de 20 a 24 años (donde la tasa es de 0.015) y, a partir de ese punto se inicia un declive ininterrumpido. Tomando en cuenta el comportamiento observado en las tasas de fecundidad acumuladas por edad en los distintos periodos, se puede decir que este país tiene errores importantes de desplazamiento de tipo Potter . Ahora se procede a revisar el Panel B del Cuadro 12, el cual muestra las tasas de fecundidad acumuladas por edad para distintas cohortes y nos permitirá vericar si existen omisiones y, de ser así, cuándo ocurrieron. Al igual que en el caso de México, se procede a comparar las tasas de fecundidad acumuladas hasta la edad 40 a 44 de las cohortes de 45 a 49 años (cuya tasa es de 8.276) y de 40 a 44 (que tiene una tasa de 8.398). Dado que la tasa de fecundidad acumulada es mayor en la cohorte de 40 a 44, se encuentra evidencia de omisiones en los nacimientos. El siguiente paso es contrastar las tasas de fecundidad acumuladas hasta la edad de 35 a 39 de las cohortes de 40 a 44 años (7.459) y de la cohorte de 35 a 39 años (7.083). Debido a que la tasa de fecundidad acumulada es mayor en la cohorte de 40 a 44 años, no se concluye con la existencia de omisión para dichas cohortes. La siguiente interrogante para las cohortes de 40 a 45 y de 45 a 49 sería ¾cuándo sucedieron estas omisiones? Para contestar esta pregunta se comparan las tasas de fecundidad acumulada de las cohortes de 40 a 44 y de 45 a 49 años a mismas edades. Es decir, se compara la fecundidad acumulada hasta edad 15 a 19 años de las cohortes de 40 a 44 y de 45 a 49, mismas que ascienden a 0.422 y 0.430 respectivamente (esto conrma que la omisión ocurrió en el pasado remoto, cuando estas cohortes eran jóvenes). Esta comparación se realiza para el resto de las edades, donde se continúa observando que las tasas de fecundidad acumuladas de la cohorte de 45 a 49 años son menores que las de la cohorte de 40 a 44 años. Finalmente, se procede a analizar el Panel D, el cual muestra los cocientes de las tasas de fecundidad acumuladas por cohorte entre las de periodo. Bajo el supuesto de fecundidad constante, los cocientes P/F tendrían que ser iguales a uno. En cambio, si la fecundidad está en descenso, se tendría que observar un gradiente creciente conforme incrementan las edades de los grupos. Para Jordania, se observa que el cociente P/F tiene un comportamiento creciente desde el grupo de 15 a 19 años (1.004) hasta el grupo de 25 a 29 años (1.123). Posteriormente, este cociente disminuye hasta llegar a 1.085 en el grupo de 35 a 39 años. Una vez ahí, el P/F vuelve a incrementar a un nivel de 1.125 para el grupo de 40 a 44 y, nalmente, disminuye a 1.104. Este comportamiento sugiere que pudiera existir una caída en la fecundidad (debido a que el P/F del grupo de 40 a 44 es mayor a la del grupo de 25 a 29 años), sin embargo, existe un grave error en desplazamientos y omisiones para este país, en parte detectado desde los Paneles analizados anteriormente. Estos problemas de desplazamiento y omisiones se conrman con las uctuaciones de los valores del P/F analizadas por renglones y columnas. La conclusión nal para este país es que existe una disminución en la fecundidad acompañada de un problema grave con desplazamiento (que en su mayoría son no estructurados) y omisiones. 60

Conclusiones África Las conclusiones por país se muestran a continuación: La evidencia desarrollada en este trabajo muestra que la calidad de la información de Costa de Marl es de grado intermedio tomando en consideración que los factores culturales, las tasas de analfabetismo y el desarrollo económico de la región a la que pertenecen pudo haber mermado de forma más dramática la calidad de los datos recabados en la Encuesta. Con respecto a la omisión y desplazamiento en los nacimientos, se observó que una parte de los errores fueron no estructurados. El efecto Potter es uno de los errores de desplazamiento más comunes en este país.

1. Costa de Marl:

Para este país, la evidencia sugiere que la calidad de sus datos es relativamente buena considerando que es un país con una gran diversidad cultural y de lenguaje, con alto porcentaje de analfabetismo y altos índices de pobreza. En lo que concierne a errores de omisión y desplazamiento, se observó un número considerable de indicadores con errores no estructurados. Con respecto a la mortalidad infantil, se encontró una subestimación de las muertes por parte de las madres adolescentes. Adicionalmente, este país presenta de manera recurrente la presencia del efecto Potter .

2. Kenya:

Este país africano destaca por la buena calidad de sus datos, sin embargo, existieron algunos errores por desplazamiento que eran no estructurados (como en el caso del índice de masculinidad).

3. Senegal:

La conclusión a nivel regional es que, la calidad de la información es intermedia, existen errores no estructurados (principalmente encontrados en el índice de masculinidad) y el efecto de desplazamiento más común fue el de tipo Potter .

Asia y Pacíco Las conclusiones por país se muestran a continuación: 1. Bangladesh :

La evidencia mostrada en este trabajo sugiere que la calidad de la información de este país es mala, lo cual puede ser atribuible al rezago social y económico del país. Asimismo, se encontró omisión de nacimientos selectiva por sexo, lo cual pudiera estar asociado con el valor cultural de las mujeres en esta sociedad. En Bangladesh no se observaron subestimaciones ni omisiones en la declaración de las muertes. Los errores de desplazamiento más comunes fueron los de tipo Potter .

2. Nepal :

En términos generales, la calidad de la información de este país es relativamente mala con una gran cantidad de errores no estructurados (como es el caso del índice de masculinidad). Para este país no se detectan omisiones en la declaración de muertes. Los errores de desplazamiento más comunes fueron de tipo Potter . 61

Este país destaca debido a que la calidad de su información es muy buena. No se encontraron errores de desplazamiento u omisión importantes. Asimismo, es de los pocos países que presentó un efecto Brass .

3. Sri Lanka:

La conclusión a nivel regional es que calidad de la información es mala puesto que dos de los países analizados (Bangladesh y Nepal) muestran una cantidad considerable de errores que no se observan en Sri Lanka, a quien se recomendaría considerar como un caso aislado de la región.

América Latina y el Caribe Las conclusiones por país se muestran a continuación: En términos generales, la evidencia muestra que la calidad de la información es buena. En menor medida existe omisión selectiva de nacimientos para las mujeres. Existen errores de omisión en la declaración de muertes infantiles y, en términos generales hay subestimación de la fecundidad del pasado.

1. Paraguay:

Para México, se podría considerar que la calidad de la información es intermedia, puesto que existen errores importantes de desplazamiento. En el tema de omisiones, es importante señalar que no se encontró un patrón de selectividad por sexo, no se encontraron subestimaciones ni omisiones en la mortalidad infantil. Asimismo, los errores de desplazamiento más comunes cumplen el patrón del efecto Potter .

2. México:

3. Haití :

La calidad de la información de Haiti podría considerarse como buena. Los errores no estructurados se encontraron al analizar el índice de masculinidad, existen omisiones en la declaración de muertes infantiles y, en términos generales, los errores son de tipo Potter y no estructurados para este país.

La evidencia desarrollada en el presente trabajo muestra que la calidad de la información de este país es buena. No se encontraron omisiones ni subestimaciones en la mortalidad infantil, se encontraron errores de desplazamiento no estructurados y de tipo Potter .

4. Trinidad y Tobago:

La conclusión a nivel regional es que la calidad de la información es de intermedia a buena, particularmente si esta se compara con las regiones africanas y asiáticas. Existe una tendencia a omitir los nacimientos femeninos de acuerdo con el análisis observado en el índice de masculinidad. Adicionalmente, el error de desplazamiento más común fue el de tipo Potter .

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