Disclosure risk estimation in household sample surveys

Introdução: Este artigo tem por objetivo estimar o risco de revelação – a probabilidade de se descobrir a identidade da unidade respondente em um banco de dados disseminado – de um arquivo de uso público da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua. Método: A estimação foi realizada por meio de um modelo probabilístico, mais especificamente, o modelo Benedetti e Franconi, coloquialmente chamado de “abordagem italiana”. Resultados: Observou-se que, embora a maioria dos registros possua um risco de revelação muito baixo, existem alguns que requerem maior atenção com relação à sua disseminação, devido ao alto risco. Isto ocorre mesmo para recortes geográficos de divulgação mais agregados. Conclusão: As estimativas do risco de revelação apresentadas apontam que técnicas de Controle Estatístico de Confidencialidade são ferramentas fundamentais para auxiliar os produtores de informação, em sua missão de garantir a confidencialidade das informações.Introduction: This article aims to estimate the disclosure risk – the probability of discovering the identity of the respondent unit in a disseminated database – from the Continuous National Household Sample Survey public use file. Method: The estimation was carried out using a probabilistic model, more specifically, the Benedetti and Franconi model, colloquially called the “Italian approach”. Results: It was observed that although most records have a very low disclosure risk, there are some that require greater attention regarding their dissemination, due to the high risk. This occurs even for more aggregated geographical dissemination areas. Conclusions: The estimates of disclosure risk presented indicate that Statistical Disclosure Control techniques are fundamental tools to help information producers in their mission to guarantee the confidentiality of information

O uso da estatística de qui-quadrado no controle de processos

Dois gráficos de controle são, usualmente, utilizados no monitoramento da média e da variância de um processo. em geral, utiliza-se o gráfico de Xbarra para a detecção de alterações da média, e o gráfico de R para a sinalização de aumentos da variabilidade. Neste artigo, propõe-se o uso de uma única estatística e, portanto, de um único gráfico, como alternativa à prática comum do monitoramento de processos por meio de dois gráficos de controle. O gráfico proposto, baseado na estatística de Qui-quadrado não-central, tem se mostrado mais eficiente que os gráficos de Xbarra e R. Além disso, se as decisões sobre as condições dos parâmetros do processo são baseadas no histórico das observações e não apenas na última observação, então o uso da estatística de Qui-quadrado não-central é indicado para a detecção de pequenas perturbações. Neste estudo, são também apresentados os gráficos de controle da média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) baseados na estatística Qui-quadrado não-central.It is standard practice to use joint charts in process control, one designed to detect shifts in the mean and the other to detect changes in the variance of the process. In this paper, we propose the use of a single chart to control both mean and variance. Based on the noncentral chi square statistic, the single chart is faster in detecting shifts in the mean and increases in variance than its competitor, the joint Xbar and R charts. The noncentral chi square statistic can also be used with the EWMA procedure, particularly in the detection of small mean shifts, accompanied or not by slight increases in variance.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq

Gráfico de controle de VMAX para o monitoramento da matriz de covariâncias The VMAX control chart for monitoring the covariance matrix

Neste artigo é proposto, para o monitoramento de processos normais bivariados, um gráfico de controle baseado nas variâncias amostrais de duas características de qualidade. Os pontos plotados no gráfico correspondem ao valor da maior variância amostral. O gráfico proposto, denominado gráfico de VMAX, tem um desempenho superior ao do gráfico da variância amostral generalizada |S| e, além disso, tem uma melhor capacidade de diagnóstico, ou seja, com ele é mais fácil identificar a variável que teve sua variabilidade alterada pela ocorrência da causa especial. Quando a amostragem dupla está em uso o gráfico proposto também tem um desempenho superior ao do gráfico de |S|, exceto em alguns casos em que o tamanho da segunda amostra é muito grande.<br>In this paper a control chart based on sample variances from two quality characteristics for monitoring bivariate normal processes is proposed. The points plotted on the chart are the maximum of the values of these two statistics. The proposed chart (VMAX chart) detects process disturbances faster than the generalized variance |S| chart and has a better diagnostic feature, that is, with the VMAX chart it is easier to relate an out-of-control signal to the variable whose variability has moved away from its in-control state. When the double sampling scheme is used the proposed chart has also a better performance, except in a few cases in which the size of the samples at the second stage is very large