Posts tagged muestreo indirecto

Siguiendo la teoría clásica de muestreo, el estadístico selecciona muestras de individuos, negocios, y otras unidades de muestreo para obtener información deseada acerca del comportamiento de la población. La selección de muestras se hace siguiendo un esquema de probabilístico de selección de un marco de lista, también llamado marco de muestreo, de la población objetivo. En la práctica los marcos de muestreo no están siempre disponibles y en el mejor de los casos, el estadístico sólo tiene acceso a diferentes marcos de lista, que están indirectamente relacionados con la población objetivo, pero le es muy dificil acceder al marco de muestreo de la población objetivo. Al proceso de selección de muestras bajo las anteriores condiciones se le llama Muestreo Indirecto. Bajo el muestreo indirecto, la producción de estimaciones de simples totales o medias se puede volver una pesadilla para el estadístico. Para resolver este problema se apela al Método De Ponderación Generalizada, caracterizado por su simplicidad y cuyos estimadores comparten la buena propiedad del insesgamiento, incluso bajo muestreo indirecto. Cada vez más vemos cómo realizar un diseño de muestreo probabilístico se vuelve un proceso más laxo. Qué vaina tan buena!!!

Por otra parte, se han propuesto nuevos avances en el uso de la información auxiliar en el proceso de estimación, es así como los Estimadores De Calibración han sido usados ampliamente en la mayoría de agencias estadísticas. Un estimador de calibración tiene la envidiable propiedad de estimar el total poblacional de las variables auxiliares con varianza nula. Sin embargo, algunas veces, estos estimadores están sujetos a grandes cambios en los factores de expansión, llegando algunas veces a ser negativos; además se pierde el factor de expansión inducido por el diseño de muestreo. Utilizando la teoría clásica del muestreo, se define un Diseño De Muestreo Balanceado si el estimador de Horvitz-Thompson de las variables auxiliares equivale al total poblacional de las mismas. Nótese que éste es un proceso de muestreo. Las varianzas de los estimadores para las variables de interés se reducen significativamente, dependiendo de la correlación con las variables auxiliares.

Sí se pueden hacer encuestas probabilísticas en TODAS sus etapas, cada vez la teoría se acerca más y más a las situaciones prácticas.