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1. Introducción
Concepto de
población, marco y muestra. Muestreo probabilístico y otros tipos de
muestreo. Muestreo por
cuotas. Otros
conceptos básicos. Conveniencias y limitaciones del muestreo. Resumen de
algunos métodos
de muestreo.
2. Diseño de una
encuesta
Objetivos y
especificaciones de una encuesta. Condiciones, recursos y limitaciones.
Características deseables
en investigaciones
muestrales y de carácter censal. Proceso de creación de un cuestionario.
Tipos de preguntas.
Proceso de
codificación. Control de la muestra. Grabación de los datos. Métodos de
recogida.
3. Muestreo
aleatorio simple
Definiciones y
notación. Propiedades de las estimaciones. Varianzas de las
estimaciones. Límites de
confianza. Muestreo
aleatorio con restitución. Estimación de una razón. Estimaciones de
medias en subpoblaciones.
Estimaciones de
totales en subpoblaciones. Muestreo para proporciones y porcentajes.
Estimación
del tamaño de la
muestra.
4. Muestreo
estratificado
Definiciones.
Estimadores lineales insesgados: aplicación a medias, proporciones y
totales.. Varianzas de
los estimadores.
Estimadores de las varianzas. Número de estratos y sus límites.
Afijación de la muestra.
Estimación de la
ganancia en precisión a partir de la muestra. Determinación del tamaño
de muestra.
Comparaciones.
Estratificación a posteriori. Selección controlada. Estratificación de
doble entrada.
5. Muestreo por
conglomerados
Definiciones.
Estimadores y varianzas. Efecto de diseño y tamaño óptimo de la muestra.
Conglomerados de
distintos tamaños.
6. Muestreo
sistemático
Introducción.
Estimadores y varianzas. Varianza del estimador de la media en función
del coeficiente de
correlación intra-muestral.
Cálculo aproximado de los errores de muestreo. Comparación con el
muestreo
estratificado.
Comparación con el muestreo aleatorio simple. Muestreo sistemático bi y
pluridimensional.
7. Otros tipos de
muestreo
Muestreo por áreas.
Muestreo polietápico. Estimación autosuficiente: Bootstrap. Método
herramental
(Jackknife).
Muestreos no probabilísticos.
8. Sesgos y
errores en la encuesta
Fuentes de errores
en la encuesta. La no cobertura. La no respuesta. Remedios para la no
respuesta.
9. Análisis
básicos de los datos
Plan de tabulación.
Análisis descriptivo. Proceso de tabulación.
10. Análisis
avanzado de los datos
Análisis de
residuos. Pruebas de asociación. Pruebas de significación con la
distribución
t
de Student.
Correlaciones.
Análisis de la varianza. Técnicas de reducción de datos. Redes
neuronales.
11. Fiabibilad
La teoría clásica de
las mediciones. Error típico de medición. Estimaciones de la fiabilidad.
Factores que
afectan a la
fiabilidad. Validez.
12. Encuestas de
satisfacción de los clientes
Introducción.
Desarrollo de las dimensiones de calidad. El enfoque del incidente
crítico. La generación de
incidentes críticos.
13. Teoría de la
decisión con información muestral
Criterios de
decisión. Teoría de la conveniencia. Árboles de decisiones. Regla de
Bayes y árboles de decisión.
Decisiones cuando
hay información muestral.
14. Muestreo de
aceptación
Por atributos. Por
variables. Muestreos de Dodge-Roming. Muestreos encadenados. Skip-plot. |