A través del tiempo, la cantidad de temas investigados usando encuestas por muestreo se ha ampliado enormemente en la medida que los hacedores de políticas públicas e investigadores han aprendido a apreciar el valor de los datos cuantitativos, mientras que los muestristas -en respuesta a las demandas de la sociedad- han abordado tópicos previamente considerados inadecuados para estudio usando métodos de encuestas.  El rango de análisis con datos de encuestas también se ha expandido en la medida en que los usuarios se han vuelto más sofisticados y que el mayor poder computacional y software han simplificado los cálculos (Rao y Molina, 2015).

El curso pretende introducir a los asistentes en los fundamentos de muestreo de las encuestas a gran escala y su aplicación con el uso de software libre.  A través de una inmersión teórica y práctica el participante adquirirá las destrezas para entender la lógica de la inferencia estadística y del muestreo, así como las herramientas necesarias para el análisis adecuado de las encuestas por muestreo. 

La capacitación -a través de varios talleres- aborda tópicos que van desde la estadística inferencial, manipulación de encuestas con R, distintos tipos de muestreo y estimadores, análisis de encuestas oficiales, hasta la estimación de áreas pequeñas

Contenido

• Introducción
  • Visión general del método estadístico
  • ¿Qué es el muestreo? 
  • Principales definiciones
    
• Inferencia estadística
  • Teorías de inferencia poblacional
  • Estimadores y distribución muestral
  • Teorema del Límite Central
  • Estimación de parámetros

• Manipulación de encuestas con R
  • Repaso de vectores, secuencias, data frames, factores.
  • Funciones y loops.
  • Principales paquetes para la manipulación de encuestas. 

• Muestreo aleatorio simple (M.A.S.) 
  • Selección de muestra
  • Estimadores de totales, medias y proporciones
  • Tamaño de muestra
• Estimadores de razón y regresión (bajo M.A.S.)
  • Uso de variable auxiliar
  • Estimadores

• Muestreo estratificado
  • Estimadores de totales, medias y proporciones
  • Distribución de la muestra a los estratos
  • Tamaño de muestra
  • Estimadores de razón en muestreo estratificado
• Muestreo de conglomerados y bietápico
  • Necesidad de marcos de muestreo
  • Ventajas
  • Estimadores
• Encuestas complejas
  • Revisión del diseño de algunas encuestas oficiales de hogares
  • Estimación de indicadores 
  • Cálculo de la varianza
• Introducción a la estimación de áreas pequeñas
  • Importancia de los métodos SAE. Definición de área pequeña
  • Estimadores indirectos: sintéticos, compuestos y basados en modelos (área y unidad)
  • Modelo de Fay-Herriot
• Taller final