Coeficiente de homogamia: tamaño muestral y nivel de confianza

Resumen

RESUMEN El coeficiente de homogamia (H) mide la correlación entre variantes de los dos sexos (carácter: nativo del lugar). Partiendo de la estructura de parejas de la población de Cachi, se fijaron diferentes valores de error para cada categoría y se calculo el tamaño de la muestra. Asimismo, se definió el tamaño de la muestra y se estimo el error para cada caso. Se exploro la alternativa de fijar el error máximo. Se puso a prueba la propuesta validando los resultados obtenidos a partir de la muestra comparándolos con los de la población. Se generaron 1000 repeticiones sin reposición que permitieron estimar: media e intervalo de confianza para cada categoría de pareja y de H. Para evaluar los resultados del procedimiento se simulo la toma de una muestra aleatoria (193 parejas) en la población de Cachi y a partir de esta se obtuvieron 10.000 muestras del mismo tamaño con reposición (bootstrap). Se estimaron la frecuencia media y los intervalos de confianza de las categorías y de H. El coeficiente de homogamia se construyo a partir de la diferencia entre valores observados y esperados de las categorías de parejas. Una prueba de significación adecuada seria la de Chi cuadrado y si la muestra es pequeña, el test exacto de Fisher. Se propone la utilización de software para la evaluación de la significación de H.

ABSTRACT Homogamy coefficient (H) measures the correlation of variants from both sexes (native in the village). Basing on the mating structure of the population of Cachi, different errors in each category and sample size were estimated. Results were tested comparing those obtained from the sample and the population. With 1000 repetitions without reposition, means and confidence intervals were estimated for each category and H. From a random sample of 193 couples from the population of Cachi, 10.000 samples of the same size were obtained with reposition (bootstrap). Means and confidence intervals were estimated for each category and H. X2 and Fisher are suggested as significance tests for H and the use of software to assess H signification is proposed.