Muestreo estadístico

Muestreo estadístico

    • TEMA I: INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE MUESTRAS.
      • Consideraciones generales sobre muestreo.
        • Notas históricas. Concepto de población, marco y muestra. Ventajas y desventajas del muestreo. Etapas en un proceso muestral. Aplicaciones del muestreo. Tipos de muestreo.
      • Muestreo Probabilístico.
        • Introducción. Espacio muestral. Diseño muestral. Ejemplos de diseños muéstrales. Estadísticos, estimadores y sus propiedades. Distribución de un estimador en el muestreo. Selección de unidades con probabilidades iguales o distintas sin reposición: El estimador de Horvitz-Thompson. Selección de unidades con probabilidades iguales o distintas con reposición: El estimador de Hansen-Hurwitz. Sesgos e intervalos de confianza. La hipótesis de normalidad.
       
    • TEMA II: MUESTREO ALEATORIO SIMPLE.
      • Muestreo aleatorio simple.
        • Definición del diseño muestral y parámetros asociados. Estimación de parámetros poblacionales y propiedades de los estimadores. Determinación del tamaño muestral. Estimación en subpoblaciones. Muestreo aleatorio simple con remplazamiento. Comparación de los muestreos.
      • Estimación de proporciones y porcentajes en muestreo aleatorio simple.
        • Introducción al estudio de variables cualitativas. Estimadores y propiedades. Tamaño muestral. Intervalos de confianza simultáneos para proporciones sobre características no dicotómicas.
       
    • TEMA III: MUESTREO ESTRATIFICADO.
      • Muestreo aleatorio estratificado.
        • Introducción. Definición del diseño muestral y parámetros asociados. Estimación de parámetros poblacionales y propiedades. Distintas asignaciones de las muestras en los estratos (afijaciones) y la relación entre ellas.
      • Algunas consideraciones en el muestreo estratificado.
        • Efectos debido a la asignación óptima de Neyman. Efectos de los errores en los tamaños de los estratos. Ganancia debida a la estratificación. Formación de estratos: criterios, número de estratos y definición de los estratos. Post-estratificación.
       
    • TEMA IV: ESTIMACIÓN DE LA VARIANZA .
      • Técnicas de estimación de la varianza.
        • Introducción. Estimación de funciones de parámetros mediante una aproximación lineal: Aplicación a la estimación de razones y subpoblaciones. Técnicas de replicación para la estimación de la varianza: Método de los grupos aleatorios, Método de los conglomerados últimos, Aplicación al muestreo sistemático.
       
    • TEMA V: MUESTREO SISTEMÁTICO.
      • Muestreo sistemático.
        • Introducción. Definición del diseño muestral. Estimación de parámetros poblacionales y sus propiedades. Comparación del muestreo sistemático con el muestreo aleatorio simple y con el muestreo estratificado. Estimación del error de muestreo: basado en el muestreo estratificado, en técnicas de replicación.
       
    • TEMA VI: MÉTODOS DE ESTIMACIÓN INDIRECTOS.
      • Métodos de Razón.
        • Introducción. Definición de los estimadores de razón. Aplicación al m.a.s. y sus propiedades. Aplicación al m.a.e. y sus propiedades. Comparación con los estimadores directos.
      • Métodos de Regresión.
        • Definición de los estimadores de regresión. Aplicación al m.a.s. y sus propiedades. Aplicación al m.a.e. y sus propiedades. Comparación con los estimadores directos. Casos particulares.
       
    • TEMA VII: MUESTREO DE CONGLOMERADOS.
      • Muestreo de conglomerados en una etapa.
        • Introducción al muestreo de conglomerados. Diseño muestral en una etapa y parámetros asociados. Estimadores de los parámetros poblacionales y sus propiedades. Conglomerados de igual y distinto tamaño. Comparación con m.a.s.. Muestreo de conglomerados con probabilidades desiguales.
      • Muestreo de conglomerados en dos etapas.
        • Diseño muestral en dos etapas y parámetros asociados. Estimación de los parámetros poblacionales y propiedades. Los conglomerados su tamaño y probabilidad de selección. Comparación con m.c.m. y m.a.s..
       
    • TEMA VIII: TÉCNICAS DE MUESTREO ANTE LA FALTA DE INFORMACIÓN ADICIONAL.
      • Muestreo Doble.
        • Introducción. Diseño muestral y parámetros asociados. Aplicación a técnicas de estratificación, regresión y razón.
      • Muestreo en dos ocasiones.
        • Introducción. Diseño muestral y parámetros asociados. Estimador del cambio, propiedades. Estimador de la segunda ocasión.
       
    • TEMA IX: MODELOS DE RESPUESTA ALEATORIZADA.
      • Modelos de Respuesta Aleatorizada.
        • Introducción. Método de la pregunta relacionada. Método de la pregunta no relacionada.
       
    • TEMA X: ERRORES AJENOS AL MUESTREO.
      • Marcos imperfectos.
        • Introducción. El problema de las unidades vacías. El problema de las unidades repetidas.
      • La Falta de Respuesta.
        • Introducción. Efectos en el diseño muestral. Técnicas para reducir la no respuesta.
      • Técnicas de Imputación de datos.
        • Introducción al problema de datos missing. Efectos en el diseño muestral. Algunas técnicas de imputación.
       
    • TEMA XI: PRINCIPALES ENCUESTAS OFICIALES.
      • Encuestas Oficiales.
        • Descripción de las principales encuestas oficiales: Encuesta de Población Activa, Encuestas de Salarios, Encuesta de Presupuestos Familiares, Encuesta Industrial.Metodología y Planes de Muestreo.

BIBLIOGRAFÍA

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    • - FERNÁNDEZ GARCIA, MAYOR GALLEGO. "Ejercicios y Prácticas de Muestreo en Poblaciones". Finitas.. De. EUB 1995.
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