Proponemos un procedimiento simple para dar cuenta de la incertidumbre que
se produce al tener disponible una multiplicidad de estimadores de indicadores de
mortalidad adulta en los análisis estadísticos. Consideramos situaciones donde hay
estimadores alternativos del mismo parámetro de población, cada uno depende de
un conjunto de supuestos que pueden superponerse, y algunos, o todos, podrían
caracterizar erróneamente el parámetro objetivo. La incertidumbre surge como resultado
de la sensibilidad variable de los estimadores a las violaciones de supuestos o la falta
de información sobre las condiciones que generan los datos utilizados para calcular
los estimadores. El procedimiento que aquí se propone permite al investigador utilizar
todos los estimadores (plausibles), en lugar de tener que elegir solo uno que ex ante se
considera “el mejor o el correcto”. Esto se logra asignando a cada estimador un puntaje
de precisión que depende de: i) errores conocidos debidos a la violación de supuestos en los que se basa el estimador, y ii) probabilidades (estimadas) de que los supuestos
se violen en un caso particular. Las subsiguientes inferencias sobre determinantes
o tendencias de la mortalidad pueden entonces basarse en todos los estimadores y
conducir a pruebas de hipótesis más robustas y conservadoras. Si bien la aplicación
que utilizamos como ilustración corresponde a la mortalidad, la metodología puede
aplicarse a cualquier tipo de parámetro demográfico.
