“Proyecto Manhattan y la estimación desagregada con encuestas de hogares” fue el título de la presentación que hizo el experto regional en estadísticas sociales de Cepal y PhD en Estadísticas de la Universidad Nacional de Colombia, Andrés Gutiérrez, durante la novena conferencia técnica del Instituto Nacional de Estadísticas (INE) de Chile. El encuentro marcó el cierre del ciclo de conferencias de 2021, que tuvo entre sus objetivos proporcionar espacios de capacitación para funcionarios del INE Chile y de servicios públicos ligados al Sistema Estadístico Nacional (SEN), en materias asociadas a la producción y metodología estadística.

En su exposición, Gutiérrez se refirió a la forma en que se pueden realizar, actualmente, estimaciones confiables en áreas pequeñas, recordando que esto se utiliza cuando el tamaño muestral de las encuestas no es suficiente para sustentar la inferencia estadística requerida para algunos subgrupos de interés.

“Incrementar el tamaño de las muestras es una solución que eleva los costos y puede ser inviable. Por ello, se pueden utilizar metodologías estadísticas que involucren información auxiliar externas para obtener estimaciones confiables, no directas, en los subgrupos de interés, mientras se mantiene el tamaño de la muestra”, sostuvo.

En ese marco, explicó la metodología SAE (small áreas estimation) que emplean en la Cepal, que se compone de estimaciones directas y de modelos indirectos o basados en estimaciones, a los que se llega a través de modelos explícitos e implícitos, y la vinculó con la idea del Proyecto Manhattan. 

“Paradójicamente, gracias al desarrollo de la bomba atómica se pudo dar solución al problema de las distribuciones difíciles”, comentó, al señalar que una de las mentes de ese proyecto descubrió que “era mucho más simple tener una idea de un resultado general haciendo pruebas múltiples y contando las proporciones de los resultados, que calcular todas las posibilidades”.