La buena recopilación de datos se basa en buenas muestras. Pero las muestras se pueden elegir de muchas formas. Las muestras pueden ser una selección aleatoria o conveniente de personas, registros, redes u otras unidades, pero uno cuestiona la calidad de tales muestras, especialmente lo que estos métodos de selección significan para sacar buenas conclusiones sobre una población después de que se realiza la recolección y análisis de datos.
Las muestras se pueden seleccionar con más cuidado en función del juicio de un investigador, pero luego se cuestiona si ese juicio puede estar sesgado por factores personales.
Las muestras también se pueden extraer de formas estadísticamente rigurosas y cuidadosas, utilizando métodos de control y selección aleatorios para proporcionar una representación sólida y control de costos. Son estos últimos tipos de muestras las que se discutirán en este curso.
Examinaremos el muestreo aleatorio simple que se puede usar para muestrear personas o registros, muestreo de conglomerados que se puede usar para muestrear grupos de personas o registros o redes, estratificación que se puede aplicar a muestras aleatorias simples y de conglomerados, selección sistemática y multietapa estratificada. muestras. El curso concluye con una breve descripción general de cómo estimar y resumir la incertidumbre del muestreo aleatorio.
Lo que aprenderás:
- Módulo 1: El muestreo como herramienta de investigación
- Mera aleatorización
- Ahorrar dinero con el muestreo por conglomerados
- Usar datos auxiliares para ser más eficiente
- Muestreo simplificado
- Tirando de todo junto
¿Cómo obtengo el curso?
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