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 Estevao, V.M. y Särndal. C.E.(1999). The use of auxiliary information in design-based estimation for domains. Survey Methodology 25, 213-221. Estevao, V.M. y Särndal. C.E. (2000). A functional form approach to calibration. Journal of Official Statistics 16, 379-399. Lehtonen, R., Pahkinen, E. (2004). Practical Methods for Design and Analysis of Complex Surveys (2nd ed.). JohnWiley & Sons, Chichester, UK. Lumley, T. (2004) Analysis of complex survey samples. Journal of Statistical Software 9(1): 1-19 Lumley, T. (2009) survey: analysis of complex survey samples. R package version 3.11-2. Särndal. C.E., Swensson. B. y Wretman. J.H. (1992). Model Assisted Survey Sampling. New York: Springer Verlag. Särndal, C.E. (2007). The calibration approach in survey theory and practice. Survey Methodology 33, 99-119.