Muestreo de personas, redes y registros

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Course Overview

What You'll Learn

  • Para hacer una buena recopilaci贸n de datos se necesitan buenas muestras.
  • Pero las muestras pueden elegirse de muchas maneras.
  • Pueden ser selecciones fortuitas o convenientes de personas, registros, redes u otras unidades, pero uno se cuestiona la calidad de tales muestras, especialmente c贸mo se relacionan estos m茅todos de selecci贸n con el hecho de sacar buenas conclusiones sobre una poblaci贸n tras la recopilaci贸n y el an谩lisis de los datos.

Para hacer una buena recopilaci贸n de datos se necesitan buenas muestras. Pero las muestras pueden elegirse de muchas maneras. Pueden ser selecciones fortuitas o convenientes de personas, registros, redes u otras unidades, pero uno se cuestiona la calidad de tales muestras, especialmente c贸mo se relacionan estos m茅todos de selecci贸n con el hecho de sacar buenas conclusiones sobre una poblaci贸n tras la recopilaci贸n y el an谩lisis de los datos. Las muestras pueden seleccionarse con m谩s cuidado seg煤n el criterio del investigador, pero entonces uno se pregunta si ese criterio puede estar sesgado por factores personales. Las muestras tambi茅n pueden extraerse de forma estad铆sticamente rigurosa y meticulosa, utilizando m茅todos de selecci贸n y control aleatorios para proporcionar una s贸lida representaci贸n y costos controlados. Este 煤ltimo tipo de muestras es el que se analizar谩 en este curso. Examinaremos el muestreo aleatorio simple que puede utilizarse para el muestreo de personas o registros, el muestreo por conglomerados que puede utilizarse para el muestreo de grupos de personas, registros o redes, la estratificaci贸n que puede aplicarse a las muestras aleatorias simples y por conglomerados, la selecci贸n sistem谩tica y las muestras estratificadas multietapa. El curso concluye con una breve descripci贸n de c贸mo estimar y resumir la incertidumbre del muestreo aleatorio.

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