TY - BOOK AU - Lohr,Sharon L. TI - Muestreo : : diseño y análisis / SN - 9706860177 PY - 2000/// CY - México : PB - Thomson, KW - MUESTREO KW - MUESTRAS KW - MUESTREO ESTRATIFICADO KW - MUESTREO POR CONGLOMERADOS KW - ENCUESTAS COMPLEJAS KW - ANALISIS DE DATOS KW - REGRESION LOGISTICA N1 - 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 ER -