Informações sobre o curso

Para hacer una buena recopilación de datos se necesitan buenas muestras.  Pero las muestras pueden elegirse de muchas maneras.  Pueden ser selecciones fortuitas o convenientes de personas, registros, redes u otras unidades, pero uno se cuestiona la calidad de tales muestras, especialmente cómo se relacionan estos métodos de selección con el hecho de sacar buenas conclusiones sobre una población tras la recopilación y el análisis de los datos.  Las muestras pueden seleccionarse con más cuidado según el criterio del investigador, pero entonces uno se pregunta si ese criterio puede estar sesgado por factores personales.  Las muestras también pueden extraerse de forma estadísticamente rigurosa y meticulosa, utilizando métodos de selección y control aleatorios para proporcionar una sólida representación y costos controlados.  Este último tipo de muestras es el que se analizará en este curso.  Examinaremos el muestreo aleatorio simple que puede utilizarse para el muestreo de personas o registros, el muestreo por conglomerados que puede utilizarse para el muestreo de grupos de personas, registros o redes, la estratificación que puede aplicarse a las muestras aleatorias simples y por conglomerados, la selección sistemática y las muestras estratificadas multietapa.  El curso concluye con una breve descripción de cómo estimar y resumir la incertidumbre del muestreo aleatorio.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Nível iniciante

Aprox. 26 horas para completar

Espanhol

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Certificados compartilháveis

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Nível iniciante

Aprox. 26 horas para completar

Espanhol

Instrutores

James M Lepkowski

Research Professor

Survey Research Center, Institute for Social Research

10.755 aprendizes

3 Cursos

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

1

Semana 1

4 horas para concluir

Módulo 1: El muestreo como herramienta de investigación

4 horas para concluir

10 vídeos (Total 145 mín.), 10 leituras

10 videos

1.0 Introducción al curso15min

1.1 Diseño de la investigación y muestreo. Parte 119min

1.1 Diseño de la investigación y muestreo. Parte 216min

1.2 Encuestas y muestreo12min

1.3 ¿Por qué tomar muestras? Parte 116min

1.3 ¿Por qué tomar muestras? Parte 210min

1.4 ¿Por qué deberíamos aleatorizar y cómo podríamos hacerlo?15min

1.5 ¿Qué ocurre cuando aleatorizamos?14min

1.6 ¿Cómo se evalúa la calidad de una muestra?13min

1.7 ¿Qué tipo de cosas podemos muestrear?9min

10 leituras

Queremos saber más sobre ti.10min

Cómo hacer que el instructor responda tus preguntas en los foros de debate.10min

Notas de clase10min

Notas de clase para ambos videos10min

Notas de clase10min

Notas de clase para ambos videos10min

Notas de clase10min

Semana

2

Semana 2

6 horas para concluir

Mera aleatorización

6 horas para concluir

7 vídeos (Total 121 mín.), 7 leituras, 2 testes

7 videos

2.1 Muestreo aleatorio simple (SRS)19min

2.2 Mera aleatorización: Una breve historia17min

2.3 La distribución de muestreo SRS. Parte 19min

2.3 La distribución de muestreo SRS. Parte 222min

2.4 Tamaño de la muestra18min

2.5 Margen de error18min

2.6 Tamaño de la muestra y de la población16min

7 leituras

Notas de clase10min

Aviso para los alumnos de auditoría: Envío de tareas10min

1 exercício prático

Semana 230min

Semana

3

Semana 3

5 horas para concluir

Ahorrar dinero mediante el muestreo por conglomerados

5 horas para concluir

10 vídeos (Total 168 mín.), 6 leituras, 2 testes

10 videos

3.1 Muestreo complejo simple. Elección conglomerados enteros. Parte 126min

3.1 Muestreo complejo simple. Elección de conglomerados enteros. Parte 219min

3.2 Efectos de diseño y correlación intraclase. Parte 118min

3.2 Efectos de diseño y correlación intraclase. Parte 215min

3.3 Muestreo en dos etapas16min

3.4 Diseño del muestreo en dos etapas. Parte 115min

3.4 Diseño del muestreo en dos etapas. Parte 28min

3.5 Enfrentarse al mundo real. Conglomerados de distinto tamaño. Parte 115min

3.5 Enfrentarse al mundo real. Conglomerados de distinto tamaño. Parte 210min

3.6 Fracción de muestreo20min

6 leituras

Notas de clase10min

1 exercício prático

Semana 330min

Semana

4

Semana 4

3 horas para concluir

Utilizar datos auxiliares para ser más eficiente

3 horas para concluir

6 vídeos (Total 81 mín.), 6 leituras, 1 teste

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Conquistas e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá participar como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

Muestreo de personas, redes y registros