2012-11-222012-11-222012-11-22http://hdl.handle.net/2133/2124The parameter estimates in some domains or areas could have some problems when the simple size corresponding to those domains is reduced as the “direct estimates” could be unstable. The random effects models are a methodological alternative to improve these estimates. In this article the random effects models are used to estimate the rate of unemployment in small domains with the data provided by the Permanent Household Survey (EPH) corresponding to the Gran Rosario region. A simulation study is performed to extend the results to other scenarios of analysis. The results founded demonstrate the convenience of the use of the estimates based on models when the sample size of a group and their variability are small.La estimación de parámetros en áreas o dominios particulares puede ser problemática cuando el tamaño muestral correspondiente a dichos dominios es reducido ya que las “estimaciones directas” suelen ser inestables. Los modelos de efectos aleatorios constituyen una alternativa metodológica apropiada para mejorar estas estimaciones. En este trabajo se utilizan estos modelos para estimar la tasa de desocupación en dominios pequeños con información proporcionada por la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) correspondiente al Aglomerado Gran Rosario. Se realiza, además, un estudio por simulación a fin de ampliar los resultados a diferentes escenarios de análisis. Los resultados hallados muestran la conveniencia del uso de la estimación basada en modelos toda vez que el tamaño de la muestra de los subgrupos sea reducido y la variabilidad entre ellos no sea demasiado importante.application/pdftext/htmlLos autores otorgan autorización exclusiva y sin límite de tiempo para que los artículos enviados sean publicados en la revista SaberEs.StatisticsSmall areas; Random effects models; Smoothing estimatesÁreas pequeñas; Modelos de efectos aleatorios; Suavizado de estimaciones