Muestreo : diseño y análisis /
Lohr, Sharon L.
Muestreo : diseño y análisis / Sharon L. Lohr. - México : Thomson, 2000 - 480 p.
Incluye CD-ROM, nº inv. RE0097
CONTENIDO
CAPITULO 1 Introducción
1.1 Una controversia muestral
1.2 Requisitos de una buena muestra
1.3 Sesgo de selección
1.4 Sesgo de medición
1.5 Diseño de cuestionarios
1.6 Errores de muestreo y que no son de muestreo
1.7 Ejercicios
CAPITULO 2 Muestras de probabilidad simples
2.1 Tipos de muestras de probabilidad
2.2 Marco de referencia para el muestreo de probabilidad
2.3 Muestreo aleatorio simple
2.4 Intervalos de confianza
2.5 Estimación del tamaño de la muestra
2.6 Muestreo sistemático
2.7 Resultados de la teoría de aleatorización para el muestreo aleatorio simple
2.8 Un modelo para el muestreo aleatorio simple
2.9 ¿Cuándo se debe utilizar una muestra aleatoria simple?
2.10 Ejercicios
CAPITULO 3 Estimación por razones y por regresión
3.1 Estimación por razones
3.2 Estimación por regresión
3.3 Estimación en dominios
3.4 Modelos para la estimación por razones y por regresión
3.5 Comparación
3.6 Ejercicios
CAPITULO 4 Muestreo estratificado
4.1 ¿Qué es el muestreo estratificado?
4.2 Teoría del muestreo estratificado
4.3 Pesos de muestreo
4.4 Distribución de observaciones en los estratos
4.5 Definición de los estratos
4.6 Un modelo para el muestreo estratificado
4.7 Estratificación a posteriori
4.8 Muestreo con cuotas
4.9 Ejercicios
CAPITULO 5 Muestreo por conglomerados con probabilidades idénticas
5.1 Notación para el muestreo por conglomerados
5.2 Muestreo por conglomerados en una etapa
5.3 Muestreo por conglomerados en dos etapas
5.4 Uso de pesos en las muestras por conglomerados
5.5 Diseño de una muestra por conglomerados
5.6 Muestreo sistemático
5.7 Modelos para el muestreo por conglomerados
5.8 Resumen
5.9 Ejercicios
CAPITULO 6 Muestreo con probabilidades diferentes
6.1 Muestreo de una unidad primaria de muestreo
6.2 Muestreo en una etapa con reemplazo
6.3 Muestreo en dos etapas con reemplazo
6.4 Muestreo con probabilidades diferentes sin reemplazo
6.5 Ejemplos de muestras con probabilidades diferentes
6.6 Resultados y demostraciones de la teoría de aleatorización
6.7 Modelos y muestreo con probabilidades diferentes
6.8 Ejercicios
CAPITULO 7 Encuestas complejas
7.1 Integración de los componentes del diseño
7.2 Pesos de muestreo
7.3 Estimación de una función de distribución
7.4 Graficación de datos de una encuesta compleja
7.5 Efectos del diseño
7.6 La encuesta nacional de víctimas de delitos
7.7 Muestreo y diseño de experimentos
7.8 Ejercicios
CAPITULO 8 Ausencia de respuesta
8.1 Efectos por ignorar la ausencia de respuesta
8.2 Diseño de encuestas para reducir errores que no son de muestreo
8.3 Callbacks y muestreo en dos etapas
8.4 Mecanismos para la ausencia de respuesta
8.5 Métodos de ponderación para la ausencia de respuesta
8.6 Imputación
8.7 Modelos paramétricos para la ausencia de respuesta
8.8 ¿Qué es una tasa de respuesta aceptable?
8.9 Ejercicios
CAPITULO 9 Estimación de la varianza en encuestas complejas
9.1 Métodos de linealización (series de Taylor)
9.2 Métodos de grupos aleatorios
9.3 Métodos de remuestreo y réplicas
9.4 Funciones generalizadas de varianza
9.5 Intervalos de confianza
9.6 Resumen y software
9.7 Ejercicios
CAPITULO 10 Análisis de datos categóricos en encuestas complejas
10.1 Pruebas ji cuadrada con muestreo multinomial
10.2 Efectos del diseño de la muestra sobre las pruebas ji cuadrada
10.3 Correcciones alas pruebas ji cuadrada
10.4 Modelos log-lineales
10.5 Ejercicios
CAPITULO 11 Regresión con datos de encuestas complejas
11.1 Regresión basada en el modelo para muestras aleatorias simples
11.2 Regresión en encuestas complejas
11.3 ¿Hay que utilizar los pesos en la regresión?
11.4 Modelos mixtos para muestras por conglomerados
11.5 Regresión logística
11.6 Estimación generalizada por regresión para los totales de la población
11.7 Ejercicios
CAPITULO 12 Otros temas de muestre
12.1 Muestreo en dos etapas
12.2 Estimación por captura y recaptura
12.3 Revisión de la estimación en dominios
12.4 Muestreo para eventos raros
12.5 Respuesta aleatorizada
12.6 Ejercicios
APENDICE A Conceptos de probabilidad utilizados en muestreo
A.1 Probabilidad
A.2 Variables aleatorias y valor esperado
A.3 Probabilidad condicional
A.4 Esperanza condicional
APENDICE B Conjuntos de datos
APENDICE C Código de computadora usado para los ejemplos
APENDICE D Tabla estadística
Bibliografia
Indice de autores
Indice analítico
9706860177
MUESTREO
MUESTRAS
MUESTREO ESTRATIFICADO
MUESTREO POR CONGLOMERADOS
ENCUESTAS COMPLEJAS
ANALISIS DE DATOS
REGRESION LOGISTICA
519.243 L823
Muestreo : diseño y análisis / Sharon L. Lohr. - México : Thomson, 2000 - 480 p.
Incluye CD-ROM, nº inv. RE0097
CONTENIDO
CAPITULO 1 Introducción
1.1 Una controversia muestral
1.2 Requisitos de una buena muestra
1.3 Sesgo de selección
1.4 Sesgo de medición
1.5 Diseño de cuestionarios
1.6 Errores de muestreo y que no son de muestreo
1.7 Ejercicios
CAPITULO 2 Muestras de probabilidad simples
2.1 Tipos de muestras de probabilidad
2.2 Marco de referencia para el muestreo de probabilidad
2.3 Muestreo aleatorio simple
2.4 Intervalos de confianza
2.5 Estimación del tamaño de la muestra
2.6 Muestreo sistemático
2.7 Resultados de la teoría de aleatorización para el muestreo aleatorio simple
2.8 Un modelo para el muestreo aleatorio simple
2.9 ¿Cuándo se debe utilizar una muestra aleatoria simple?
2.10 Ejercicios
CAPITULO 3 Estimación por razones y por regresión
3.1 Estimación por razones
3.2 Estimación por regresión
3.3 Estimación en dominios
3.4 Modelos para la estimación por razones y por regresión
3.5 Comparación
3.6 Ejercicios
CAPITULO 4 Muestreo estratificado
4.1 ¿Qué es el muestreo estratificado?
4.2 Teoría del muestreo estratificado
4.3 Pesos de muestreo
4.4 Distribución de observaciones en los estratos
4.5 Definición de los estratos
4.6 Un modelo para el muestreo estratificado
4.7 Estratificación a posteriori
4.8 Muestreo con cuotas
4.9 Ejercicios
CAPITULO 5 Muestreo por conglomerados con probabilidades idénticas
5.1 Notación para el muestreo por conglomerados
5.2 Muestreo por conglomerados en una etapa
5.3 Muestreo por conglomerados en dos etapas
5.4 Uso de pesos en las muestras por conglomerados
5.5 Diseño de una muestra por conglomerados
5.6 Muestreo sistemático
5.7 Modelos para el muestreo por conglomerados
5.8 Resumen
5.9 Ejercicios
CAPITULO 6 Muestreo con probabilidades diferentes
6.1 Muestreo de una unidad primaria de muestreo
6.2 Muestreo en una etapa con reemplazo
6.3 Muestreo en dos etapas con reemplazo
6.4 Muestreo con probabilidades diferentes sin reemplazo
6.5 Ejemplos de muestras con probabilidades diferentes
6.6 Resultados y demostraciones de la teoría de aleatorización
6.7 Modelos y muestreo con probabilidades diferentes
6.8 Ejercicios
CAPITULO 7 Encuestas complejas
7.1 Integración de los componentes del diseño
7.2 Pesos de muestreo
7.3 Estimación de una función de distribución
7.4 Graficación de datos de una encuesta compleja
7.5 Efectos del diseño
7.6 La encuesta nacional de víctimas de delitos
7.7 Muestreo y diseño de experimentos
7.8 Ejercicios
CAPITULO 8 Ausencia de respuesta
8.1 Efectos por ignorar la ausencia de respuesta
8.2 Diseño de encuestas para reducir errores que no son de muestreo
8.3 Callbacks y muestreo en dos etapas
8.4 Mecanismos para la ausencia de respuesta
8.5 Métodos de ponderación para la ausencia de respuesta
8.6 Imputación
8.7 Modelos paramétricos para la ausencia de respuesta
8.8 ¿Qué es una tasa de respuesta aceptable?
8.9 Ejercicios
CAPITULO 9 Estimación de la varianza en encuestas complejas
9.1 Métodos de linealización (series de Taylor)
9.2 Métodos de grupos aleatorios
9.3 Métodos de remuestreo y réplicas
9.4 Funciones generalizadas de varianza
9.5 Intervalos de confianza
9.6 Resumen y software
9.7 Ejercicios
CAPITULO 10 Análisis de datos categóricos en encuestas complejas
10.1 Pruebas ji cuadrada con muestreo multinomial
10.2 Efectos del diseño de la muestra sobre las pruebas ji cuadrada
10.3 Correcciones alas pruebas ji cuadrada
10.4 Modelos log-lineales
10.5 Ejercicios
CAPITULO 11 Regresión con datos de encuestas complejas
11.1 Regresión basada en el modelo para muestras aleatorias simples
11.2 Regresión en encuestas complejas
11.3 ¿Hay que utilizar los pesos en la regresión?
11.4 Modelos mixtos para muestras por conglomerados
11.5 Regresión logística
11.6 Estimación generalizada por regresión para los totales de la población
11.7 Ejercicios
CAPITULO 12 Otros temas de muestre
12.1 Muestreo en dos etapas
12.2 Estimación por captura y recaptura
12.3 Revisión de la estimación en dominios
12.4 Muestreo para eventos raros
12.5 Respuesta aleatorizada
12.6 Ejercicios
APENDICE A Conceptos de probabilidad utilizados en muestreo
A.1 Probabilidad
A.2 Variables aleatorias y valor esperado
A.3 Probabilidad condicional
A.4 Esperanza condicional
APENDICE B Conjuntos de datos
APENDICE C Código de computadora usado para los ejemplos
APENDICE D Tabla estadística
Bibliografia
Indice de autores
Indice analítico
9706860177
MUESTREO
MUESTRAS
MUESTREO ESTRATIFICADO
MUESTREO POR CONGLOMERADOS
ENCUESTAS COMPLEJAS
ANALISIS DE DATOS
REGRESION LOGISTICA
519.243 L823