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ESTUDIOS DE PÚBLICO, CONSUMO

Y OFERTA

26 de junio de 2004

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Características individuales

vs.

Características agregadasEjemplo: “familiaridad con la estadística”

Conocimiento acumulativo

“Riqueza” vs. “Tolerancia”

Panorama taller

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IntroducciónEstudios de Público

Programas “Hacia un país de lectores” “Red Nacional de Bibliotecas” Preservación del Patrimonio

Dependencias Entidades coordinadas CONACULTA, INAH, INBA,

Cineteca Nacional, Canal 22, etc.

Objetivos de investigación

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Introducción 2

Objetivos del estudio

Teórico y conceptualMetodológicoDiseñoTécnico

PrácticoRecursos disponibles

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CONCEPCIÓN DE LA ESTADÍSTICA 1

Derivó del vocablo “Estado”Función tradicional de llevar registros de

población, nacimientos, defunciones, cosechas, impuestos, etc.

Definición tradicional: compilación, organización, resumen,

presentación y análisis de datos numéricos.

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CONCEPCIÓN DE LA ESTADÍSTICA 2

Transformar datos informacióny mediante un proceso de análisis, evaluación y conclusiones útiles

se convierta en conocimiento.

MUY IMPORTANTE:

la información sea una representación de la realidad

IMPORTANCIA DE LO CONCEPTUAL

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Fuentes directas o primarias: datos captados directamente por el investigador . Ejemplo: registros de encuestas o programas o proyectos,

historias clínicas, registros de laboratorio clínico, información de la comunidad, entre otros.

Fuentes indirectas o secundarias: datos recolectados y procesados por otra fuente primaria Estadísticas de morbilidad y mortalidad, informes de

investigaciones, censos.

CONCEPCIÓN DE LA ESTADÍSTICA 3

Fuentes de información

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Contar y medir datos genera muchas clases de datos numéricos

Tipos de escalas de mediciónNominalOrdinalDe intervaloDe razón

CONCEPCIÓN DE LA ESTADÍSTICA 4

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CONCEPCIÓN DE LA ESTADÍSTICA 5Compilación

Escalas de medición

•Nominal

•Ordinal

•De intervalo

•De razón

Ejemplos

•Sexo•Religión

•Escolaridad•Clase social autopercibida

•Temperatura

•Edad•Ingreso

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MUESTREO DE ENCUESTAS

Objetivos de la encuesta (Población Objetivo y variables de la encuesta)Métodos de observación (recolección y determinan la naturaleza de los datos)Precisión que se deseaMétodos de análisisUtilización de resultados

Proceso de selección, reglas y operaciones mediante las que se incluyen en la muestra algunos miembros de la población

Diseño de encuestas Diseño de muestras

Proceso de estimación, reglas para calcular las estadísticas de la muestra, que son estimaciones muestrales de valores de la población

IDEAS DE ENCUESTAS Y CUATRO TIPOS DE VARIABLES CON SU ESCALA DE MEDICIÓN

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PRINCIPIOS

GENERALES DEL

MUESTREO

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CENSO vs. MUESTRAFuentes de información

Censo

Valor poblacional

Muestra

Muestra Probabilística

Muestra NO Probabilística

Inferencia

Otras fuentes

Documentales

Estadísticas Vitales

Estimación

EJERCICIO ACERCA DE LOS SIGUIENTES CASOS DE INFORMACIÓN RECOLECTADA

Hábitos de lectura entre la niñez mexicana, con información

recolectada a todos los alumnos de registrados en tres salones de

clase de cinco escuelas primarias

Consumo de oferta cinematográfica, con entrevistas hechas fuera

de todos los cines de un municipio, a los asistentes a la función de

las seis de la tarde

Visita a las zonas arqueológicas del sureste del país, durante

cuatro de las 52 semanas de un año elegidas aleatoriamente, a una

de cada cinco familias que visitan la zona cada día de la semana en

estudio

Consumo de DVD’s a personas que salen por cada una de las

cuatro puertas que tienen dos plazas comerciales

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EJEMPLO

Población:

Edades:

Interés:

Promedio de edad:

10 personas

2 4 8 13 21 26 30 45 58 72

Conocer edad promedio

= 27.9 años

Hacer uso sólo de 4 de las 10 personas

para obtener la estimación

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Estimaciones extremas

2 4 8 13 21 26 30 45 58 72

2 4 8 13 21 26 30 45 58 72

Promedio estimado

6.75

51.25

Imaginemos que resultan elegidas las personas de las edades más bajas (en un caso) y de las edades más altas (en otro caso):

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17

2 4 8 13 21 26 30 45 58 72

2 4 8 13 21 26 30 45 58 72

Ahora supóngase que resultan elegidas las personas :

Promedio estimado

36.5

30.5

Existen 210 maneras posibles de seleccionar a las 4 personas a partir de las 10 que conforman la población, por lo tanto habría

210 estimaciones posibles de la edad promedio

SITUACIONES INTERMEDIAS

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RELACIÓN ENTRE PARÁMETRO Y ESTIMADOR

N n

Valor poblacional Valor muestral

INFERENCIA

Parámetros

Estimadores

y (barra) p

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DISTRIBUCION DE MUESTREO

Totalidad de valores posibles

Posibilidad de materialización

Forma de campana, dado que la mayoría de las estimaciones están

alrededor de un valor central y pocas se van a los extremos

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20

DISTRIBUCION DE MUESTREO

V6

52.5

50.0

47.5

45.0

42.5

40.0

37.5

35.0

32.5

30.0

27.5

25.0

22.5

20.0

17.5

15.0

12.5

10.0

7.5

30

20

10

0

Std. Dev = 9.20

Mean = 27.9

N = 210.00

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DISTRIBUCION DE MUESTREO 2

Dos elementos mínimos para describir la forma de una distribución son: 1) un valor central y 2) su dispersión alrededor de él

V6

52.5

50.0

47.5

45.0

42.5

40.0

37.5

35.0

32.5

30.0

27.5

25.0

22.5

20.0

17.5

15.0

12.5

10.0

7.5

30

20

10

0

Std. Dev = 9.20

Mean = 27.9

N = 210.00

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•Se puede demostrar que el promedio de las 210 medias estimadas, da lugar

al parámetro poblacional

•Y que una aproximación de la heterogeneidad poblacional, se obtiene a

partir de la variabilidad de todas las muestras posibles

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FUNDAMENTOS DEL MUESTREO

La teoría del muestreo tiene como objetivo:

Desarrollar métodos de selección

y estimaciones con suficiente precisión

al menor costo posible

Binomio

$ vs. PRECISION

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PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS

• Ley de los grandes números

• Ley de los grandes números

• Principios de muestreo• Principios de muestreo

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TAMAÑO DE MUESTRACRITERIOS

Bolsa con mil pelotas del mismo tamaño

Bolsa con mil pelotas todas de diferente tamaño

Directamente proporcional a la heterogeneidad y a la confianza,

inversamente proporcional al error deseado

TAMAÑO DE LA POBLACION

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EJERCICIO DE TAMAÑO DE MUESTRA

Confianza 95% 1.96

Error absoluto Error relativo 0.50.1 0.05 3840.2 0.1 960.05 0.025 1537

Confianza 90% 1.64

Error absoluto Error relativo 0.50.1 0.05 2690.2 0.1 670.05 0.025 1076

TAMAÑO DE MUESTRA PARA PROPORCIONES

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EJERCICIO DE TAMAÑO DE MUESTRA 2

Confianza 95% 1.96

Error absoluto Error relativo 0.90.1 0.09 430.2 0.18 110.05 0.045 171

Confianza 90% 1.64

Error absoluto Error relativo 0.90.1 0.09 300.2 0.18 70.05 0.045 120

TAMAÑO DE MUESTRA PARA PROPORCIONES

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EJERCICIO DE TAMAÑO DE MUESTRA 3

Confianza 95% 1.96

Error absoluto Error relativo 0.10.1 0.01 34570.2 0.02 8640.05 0.005 13830

Confianza 90% 1.64

Error absoluto Error relativo 0.10.1 0.01 24210.2 0.02 6050.05 0.005 9683

TAMAÑO DE MUESTRA PARA PROPORCIONES

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ESTRATEGIAS DE MUESTREO

2 4 8 13 21 26 30 45 58 72

niños edad media mayores

Estratificado

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ESTRATEGIAS DE MUESTREO 2

2 4 8 13 21 26 30 45 58 72 2 4 8 13 21 26 30 45 58 72

Promedio estimado

20.25

34.00

De nuevo imaginemos que resultan elegidas las personas de las edades más bajas (en un caso) y de las edades más altas (en otro caso):

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TAXONOMIA DE LOS PROCESOS DE SELECCIÓN

•Mesip Probabilidades desiguales

•Muestreo de elementos Muestreo de conglomerados

•Selección no estratificada Selección estratificada

•Selección aleatoria Selección sistemática

•Muestreo una fase Muestreo de dos fases

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MUESTREO DE MODELOS

Muestras casuales o fortuitas

(voluntarios)

Selección experta

(contabilidad de semanas típicas)

Muestreo de cuotas

(dependen del juicio experto encuestador)

Muestreo de poblaciones móviles

Dependen fuertemente de la validez de las suposiciones acerca del comportamiento de las variables de encuesta