Aplicación del muestreo equilibrado en la selección de la muestra de la encuesta demográfica y de salud familiar

• Autor: Risco Guevara, Allen William
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional Federico Villarreal
• Repositorio: UNFV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unfv.edu.pe:20.500.13084/3868
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13084/3868
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: muestreo; varianza; sesgo; precisión; estimaciones; muestra equilibrada; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.00.00

El presente informe explica el método de muestreo apropiado para realizar la selección de la muestra en la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar, que es una de las más importantes investigaciones estadísticas de salud en el país, sobre niños menores de 5 años y mujeres de 15 a 49 años. El objetivo principal de este informe es dar a conocer la técnica de muestreo equilibrado para la selección de la muestra en la encuesta Demográfica y de Salud Familiar, con la finalidad de obtener una mayor cantidad de casos de las poblaciones objetivo para la encuesta, en especial para niños menores de 5 años. Para la selección de los conglomerados y viviendas que integran la muestra de la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar se empleó el método de selección equilibrada o muestreo equilibrado, también conocido como el método del cubo. El muestreo equilibrado respeta el diseño de la muestra y su distribución. La única diferencia es que elige la muestra más representativa y con varianza mínima, entendiendo como muestra representativa aquella que estima, sin sesgo, los totales poblacionales. El informe logro concluir que el uso del muestreo equilibrado en la selección, aumentó la cobertura de las poblaciones objetivos de la encuesta, principalmente en niños menores de 5 años, obteniendo más de 24 000 niños por año y de esta manera mejoró las precisiones estadísticas en las estimaciones, en todos los dominios geográficos de estudio, mejorando los errores relativos de muestreo, es decir los coeficientes de variación menores al 15% y una reducción importante de costos y ahorro de viviendas para encontrar a la población con la característica buscada.