Muestreo en poblaciones finitas - Año 2014

Muestreo en poblaciones finitas - Año 2014
Números de créditos: 4
Horas de clase: 20
Objetivos
Introducir al estudiante en los distintos diseños muestrales utilizados en las encuestas por muestreo con
hincapié en las encuestas dirigidas a hogares, personas y empresas.
Se presentarán las ventajas y limitaciones a la hora de trabajar con muestras probabilísticas.
Se hará énfasis en la determinación del mejor diseño muestral a llevar a cabo en base al tipo de encuesta,
población objetivo, finalidad del estudio y recursos disponibles.
Se presentarán distintas técnicas de estimación en poblaciones finitas para distintos parámetros y el cálculo
de las precisiones de los mismos.
Metodología
Durante el curso, en cada tema se presentara el marco teórico y se incorporaran ejemplos y ejercicios
prácticos. Se insistirá fundamentalmente en la comprensión de cada concepto presentado, evitándose
demostraciones matemáticas en la medida que no sean imprescindibles para los objetivos señalados, sin
perder rigurosidad.
Se utilizará el programa estadístico R y/o planillas electrónicas para la selección de muestras utilizando las
distintas estrategias que abarca el curso así como en el cálculo de las estimaciones de los parámetros,
varianza e intervalos de confianza.
Forma de evaluación
Para aprobar el curso se requiere el 80 % de asistencia, la presentación de cuatro controles de lectura y un
trabajo final (proyecto) el cual deberá ser expuesto al final del curso por parte del estudiante.
Programa
1. Conceptos Básicos y definiciones.
1.1 Población objetivo.
1.2 Marcos muestrales (lista, Área y marcos múltiples).
1.3 Información auxiliar (matriz de valores poblaciones auxiliares).
1.4 Muestreo probabilístico.
1.5 Errores de muestreo.
2. Parámetros, estimadores e intervalos de confianza.
2.1 Estimador Horvitz Thompson.
3. Diseños muestrales.
3.1 Diseños muestrales sin información auxiliar disponible.
3.1.1
Muestreo aleatorio simple sin reposición.
3.1.2
Diseño Bernoulli.
3.1.3
Muestreo aleatorio simple con reposición.
3.1.4
Determinación del tamaño de muestra.
3.2 Diseños muestrales con información auxiliar disponible.
3.2.1
Diseño sistemático
3.2.2
Diseños con probabilidad de inclusión proporcional al tamaño (con y sin reposición).
Distintas estrategias para la selección de la muestra.
3.3 Muestreo estratificado.
3.3.1
Estrategias para la construcción de los estratos
3.3.2
Determinación del tamaño de muestra.
3.3.3
Asignación de los tamaños de muestra en los estratos (Proporcional, Optima y Power
allocation).
3.4 Muestreo por conglomerados
3.5 Muestreo en dos o más etapas de selección.
3.6 Muestreo en dos fases. El uso de las muestras maestras.
4. Estimación en dominios.
5. El uso de la información auxiliar en la etapa de estimación.
5.1.1
Estimador de razón
5.1.2
Estimadores de regresión
5.1.3
Estimadores calibrados.
Bibliografía
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