¿Cómo estudiamos una población? Se puede estudiar una población utilizando uno de dos enfoques: tomar un censo o seleccionar una muestra.
Es importante tener en cuenta que se usa un censo o una muestra, ambos proporcionan información que puede usarse para sacar conclusiones sobre toda la población.
La información de las unidades muestreadas se utiliza para estimar las características de toda la población de interés. ¿Cuándo usar un censo o una muestra? Una vez que se ha identificado a una población, se debe tomar una decisión sobre si tomar un censo o seleccionar una muestra será la opción más adecuada. Existen ventilaciones y desventajas de usar un censo o muestra para estudiar una población:
- Proporciona una medida verdadera de la población (sin error de muestreo)
- Se pueden obtener datos de referencia para futuros estudios
- Es más probable que la información detallada sobre los subgrupos pequeños dentro de la población esté disponible
- Puede ser difícil enumerar todas las unidades de la población dentro del tiempo disponible
- costos más altos, tanto en el personal como en términos monetarios, que para una muestra
- generalmente lleva más tiempo recopilar, procesar y liberar datos que de una muestra
- Los costos generalmente serían más bajos que para un censo
- Los resultados pueden estar disponibles en menos tiempo
- Si se utilizan buenas técnicas de muestreo, los resultados pueden ser muy representativos de la población real
- Los datos pueden no ser representativos de la población total, particularmente cuando el tamaño de la muestra es pequeño
- a menudo no es adecuado para producir datos de referencia
- Como los datos se recopilan de un subconjunto de unidades e inferencias realizadas sobre toda la población, los datos están sujetos a un error de ‘muestreo’
- La disminución del número de unidades reducirá la información detallada disponible sobre los subgrupos dentro de una población
Una muestra debe ser robusta en su diseño y lo suficientemente grande como para proporcionar una representación confiable de toda la población. Los aspectos a considerar al diseñar una muestra incluyen el nivel de precisión requerido, el costo y el momento. El muestreo puede ser aleatorio o no aleatorio.
¿Qué diferencia hay entre censo y encuestas por muestreo?
El censo y la encuesta son métodos de recopilación de datos que implican adquirir y registrar sistemáticamente información sobre los miembros. La principal diferencia entre el censo y la encuesta es que el censo recopila información de cada miembro de la población, mientras que la encuesta recopila información de una muestra de la población.
Un censo es un tipo de método de recopilación de datos que involucra a toda la población; En un censo, se recopila información de cada miembro de la población. No se utiliza ningún método de muestreo en un censo; De hecho, puede decir que se está utilizando una muestra del 100% en un censo. Dado que todos los miembros han participado en el censo, los datos recopilados son más precisos y detallados. Los datos detallados y precisos que son representativos de toda la población son una de las mejores ventajas de un censo.
Sin embargo, también hay un inconveniente en esta recopilación de datos. Un censo puede ser un proyecto que lleva mucho tiempo y costoso, ya que involucra a toda la población. La recopilación de datos de una población más grande implica un procedimiento largo y un marco de tiempo de publicación más largo.
El censo de término se asocia principalmente con censos nacionales de población y vivienda. Como las Naciones Unidas definen el censo debe llevarse a cabo al menos cada diez años. No es posible realizar censos con frecuencia, ya que implican procedimientos muy largos y costosos. El censo generalmente es llevado a cabo por el gobierno de un país.
¿Qué diferencia hay entre censo y encuesta por muestreo?
La principal diferencia entre el censo y la encuesta es que el censo recopila información sobre cada miembro de la población, mientras que la encuesta recopila información de una muestra de población.
El censo y la encuesta son dos métodos de recopilación de datos que se utilizan para registrar información sobre los miembros. El censo es el tipo de recopilación de datos que recopila información sobre cada miembro de la población; Por otro lado, la encuesta recopila información solo de una muestra de población. El censo contiene más información y es más preciso, por otro lado, la encuesta no es tan precisa o confiable como un censo. Se utiliza el método de muestreo de NOá en el censo, mientras que usamos una muestra en la encuesta para representar a toda la población. El censo requiere más tiempo para completar mientras que; La encuesta se puede completar en un período de tiempo más corto. Es más costoso llevar a cabo un censo mientras realizar una encuesta es menos costoso. El censo es comúnmente realizado por el gobierno, por otro lado, cualquiera puede realizar una encuesta. Como el censo es una toma más tiempo y un proceso costoso, por lo que no se puede realizar con frecuencia, por otro lado, ya que una encuesta es menos tiempo tardada y un proceso menos costoso, por lo que se puede realizar con más frecuencia.
Un tipo de método de recopilación de datos que cubre a toda la población se conoce como censo. Recopila información de cada miembro de la población. La recopilación de datos no tiene ningún método de muestreo; Podemos decir que se usa una muestra del 100 por ciento en el censo. Es significa que tiene datos más detallados y precisos sobre una población que son las mejores ventajas de un censo. Pero es un proceso de tiempo y costoso porque involucra a toda la población, que es un procedimiento largo e implica un período de tiempo de publicación más largo. Es por eso que no es fácil realizar un censo con frecuencia. Se asocia principalmente con censos de vivienda y población nacional. Según las Naciones Unidas, el censo debe llevarse a cabo al menos cada diez años porque la información se desactiva. Su objetivo es contar todas las unidades y personas de vivienda en los Estados Unidos. Generalmente es llevado a cabo por el gobierno del país.
¿Qué es un censo y qué es un muestreo?
El muestreo de la encuesta ayuda a la Oficina del Censo a proporcionar estimaciones oportunas y rentables de las características de la población. Las encuestas de muestra demográfica estiman las características de personas o hogares como empleo, ingresos, pobreza, salud, cobertura de seguro, logro educativo o victimización del delito. Las encuestas de muestras económicas estiman las características de las empresas como la nómina, el número de empleados, la producción, las ventas, los ingresos o el inventario. El muestreo de la encuesta ayuda a la Oficina del Censo a evaluar la calidad de cada censo decenal. Las estimaciones se producen mediante el uso de técnicas de estimación basadas en el diseño o técnicas de estimación basadas en modelos. Los métodos y temas en las tres áreas del programa (demográfica, económica y decenal) incluyen: diseño de muestra, estimación y uso de información auxiliar (por ejemplo, marco de muestreo y registros administrativos), metodología de ponderación, ajustes para la no respuesta, uso adecuado de la población de la población Estimaciones como controles de ponderación, estimación de varianza, efectos de la imputación en las variaciones, muestreo y estimación de medición de cobertura, evaluación de medición de cobertura, evaluación de las operaciones del censo, usos de los registros administrativos en las operaciones del censo, la mejora en el procesamiento del censo y los análisis que ayudan a aumentar la respuesta del censo .
- Cómo diseñar y analizar encuestas de muestra de «marcos» determinados por datos de observación de muestreo no probabilísticamente para lograr una cobertura de población representativa. Para hacer que los productos de datos del censo se basen conjuntamente en datos administrativos y de encuestas completamente representativos de la población general, como lo son nuestras encuestas actuales, deberán desarrollarse nuevos diseños de muestreo y métodos de análisis.
- ¿Cómo se puede modelar conjuntamente la inclusión en las listas observacionales o administrativas con el indicador y el modo de respuesta de la encuesta, de modo que los métodos de encuesta tradicionales se pueden extender a la encuesta fusionada y los datos no entre la encuesta?
- ¿Se pueden utilizar métodos de diseño no tradicionales como el muestreo adaptativo para mejorar la estimación de características y poblaciones raras?
- ¿Cómo se pueden utilizar series de tiempo y métodos espaciales para mejorar las estimaciones de ACS o explicar los patrones en los datos?
- ¿Se pueden formular y resolver los métodos de ponderación generalizados como problemas de optimización para evitar las ambigüedades resultantes de múltiples paso de ponderación y para permitir explícitamente la calibración inexacta?
- ¿Qué modelos pueden ayudar a evaluar el efecto combinado de todas las fuentes de muestreo y error de muestreo, incluidos los errores de cobertura de cuadros y los errores de medición, en las estimaciones de la encuesta de muestras?
- ¿Qué experimentos y análisis pueden informar el desarrollo de métodos de divulgación para mejorar la respuesta del censo?
- ¿Se pueden tener en cuenta la induplicación y los errores de correspondencia en el modelado de la cobertura del marco en censos y encuestas de muestra?
- ¿Cómo se puede utilizar el área pequeña u otros métodos basados en modelos para mejorar las estimaciones de intervalos en las encuestas de muestra, para diseñar métodos de recolección de encuestas con costos reducidos o para mejorar los métodos de imputación de la oficina censal?
- ¿Pueden los métodos clásicos en no paramétricos (por ejemplo, usar rangos) mejorar las estimaciones de las encuestas de muestra?
- ¿Cómo podemos medir y presentar la incertidumbre en las clasificaciones de unidades basadas en estimaciones de encuestas de muestras?
- ¿Puede Big Data mejorar los resultados de los censos y las encuestas de muestra?
- ¿Cómo desarrollar y usar métodos de arranque para expresar incertidumbre en las estimaciones del muestreo de probabilidad?
- Métodos para estimar las variaciones para las estimaciones de la encuesta que combinan estimaciones basadas en el modelo y el diseño, y los estudios de simulación de sesgo cuando los métodos basados en el diseño incluyen métodos de replicación en dominios con pequeños tamaño de muestra (Slud, Trudell)
- Análisis que respaldan la mejora de las listas de los hogares para los no respondedores del censo que se proyecta que se ocupan y tienen registros administrativos de alta calidad. (Mulry).
- Mejore las estimaciones y reduzca los costos de las encuestas domésticas mediante la introducción de nuevos métodos de diseño y estimación.
- Producir estimaciones de área pequeña mejorada de ACS Extraño el uso de series de tiempo y métodos espaciales, donde esos métodos mejoran los métodos de área pequeña utilizando covariables recodificadas de información temporal y espacial.
- Agilice la documentación y haga que la metodología de ponderación sea más transparente aplicando el mismo software de ajuste de ponderación de no respuesta y calibración en diferentes encuestas.
- Nuevos procedimientos para ajustar pesos o valores reportados en las encuestas comerciales mensuales y encuestas de empleo gubernamental, basados en la identificación estadística de valores atípicos y valores influyentes, para mejorar la precisión de la estimación de nivel mensual y del cambio mensual.
- Proporcione una síntesis del efecto de los errores de muestreo en las estimaciones del error de cobertura del censo neto, enumeraciones erróneas y omisiones e identifique los tipos de errores no muestreadores que tienen los mayores efectos. Emplee registros administrativos para mejorar las estimaciones del error de cobertura del censo.
- Medir e informar la incertidumbre en las clasificaciones en encuestas de muestras domésticas y económicas.
- Desarrolle los métodos de arranque para expresar la incertidumbre como una fuente alternativa de estimaciones de varianza publicadas y como una verificación de los métodos existentes para producir variaciones en las encuestas de muestras de la oficina censal.
- Contribuyó al desarrollo del equipo de métodos para producir tabulaciones de censo decenales diferencialmente privadas que se ajusten a la divulgación gratuita de errores legalmente obligatorias de los totales de población a nivel de bloque según la Ley Pública 94, así como a los requisitos del Título 13 para la no divulgación de datos a nivel individual.
- Desarrolló nuevos métodos de ajuste de ponderación basados en la optimización basados en datos parcialmente faltantes, junto con diagnósticos basados en variables post-estratificación de clasificaciones cruzadas.
- Demostró el potencial de una segmentación de mercado de una fuente externa para mejorar los modelos de propensión a la respuesta de auto-respuesta utilizando datos del censo de 2010 y la encuesta de la comunidad estadounidense.
- Demostró que la segmentación del mercado de una fuente de fuente externa para proporcionar información útil sobre problemas en la enumeración del censo de niños pequeños.
- Limitaciones teóricas establecidas en la estimación consistente de los parámetros del componente de varianza a partir de datos de encuesta complejos de muestreo informativo basados solo en pesos de inclusión única.
- Desarrolló una medida simple y novedosa de incertidumbre para una clasificación estimada con la teoría, utilizando el tiempo de viaje de la encuesta de la comunidad estadounidense para trabajar los datos y con una visualización.
- Extendió la metodología actual de proporciones iguales al apelar a los resultados de muestreo de probabilidad.
- Desarrolló un algoritmo de asignación de muestra óptimo exacto general con costo limitado y tamaños de muestra de estrato limitado.
- Los sesgos de documentos de las estimaciones de varianza basadas en el diseño SDR para los totales ponderados por la encuesta en dominios pequeños, y de qué diseño de encuestas y características de atributos en las que dependen.
- Continúe la investigación sobre la metodología de ajuste de peso post-estratificada y la evaluación de los pesos, con aplicación a encuestas de probabilidad de baja respuesta y recopilación de datos no probabilidad como en la encuesta de seguimiento.
- Extienda la investigación sobre la metodología de estratificación para las encuestas económicas basadas en múltiples variables MOS y resultados múltiples.
- Continuar la investigación sobre técnicas alternativas para el control estadístico de no divulgación motivado por técnicas de respuesta al azar
- Desarrolle un software que sea reutilizable y sea fácilmente implementable para la predicción de área pequeña dentro de los grupos minoritarios de idiomas en relación con las determinaciones de la asistencia en el lenguaje de la votación por parte de la jurisdicción y el área de los indios americanos bajo la Sección 203 de la Ley de Derechos de Voto.
- Investigue más a fondo las implicaciones estadísticas y los supuestos de los métodos de privacidad formal (por ejemplo, privacidad diferencial) para comprender cómo los métodos pueden afectar el uso de productos de datos y desarrollar estimaciones de variabilidad de los datos liberados que se ha privatizado por la infusión de ruido.
- Desarrollar métodos estadísticos y teoría relacionadas con el uso de privacidad diferencial para liberar datos de encuestas de muestreo de probabilidad desigual. Un enfoque específico de esta investigación estaría en cómo explicar las probabilidades/pesos de muestreo en la planificación del presupuesto de privacidad.
- Desarrollar métodos de muestreo de probabilidad dirigidos al complemento de una base de datos de registros administrativos dentro de un marco de encuesta, como el MAF; Esta investigación requerirá combinar modelos estadísticos para la dependencia conjunta de registros administrativos y la respuesta de encuesta o censo, que se incorporará a nuevos modelos de propensión de respuesta en términos de los cuales se pueden analizar los datos de la encuesta.
- Desarrollar modelos espaciales y técnicas asociadas de estimación de área pequeña en términos de modelos mixtos lineales generalizados (GLMM) con covariables recodificadas para incorporar efectos geográficos/demográficos/económicos espaciales locales, y comparar el rendimiento de estos modelos con modelos jerárquicos de Bayes que actualmente se están desarrollando en otro lugar en otros lugares en otro lugar en La Oficina del Censo utilizando datos de encuestas de la comunidad estadounidense. Dichos modelos espaciales GLMM también pueden ser aplicables a la evaluación de los cambios de estado y abordación de estado en el MAF.
Klein, M., Wright, T. y Wieczorek, J. (2018). «Una simple región de confianza conjunta para una clasificación de las poblaciones K: aplicación a los datos de viaje de la encuesta de la Comunidad Americana para trabajar», Serie de Informes de Investigación (Estadísticas #2018-04), Centro de Investigación y Metodología Estadística, Oficina del Censo de los Estados Unidos, Washington, D.C.
¿Qué tipo de muestreo se utiliza en un censo?
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La Oficina del Censo usó muestreo estadístico
En la encuesta de 1937 de desempleo.
Foto cortesía de la Administración del Seguro Social.
La Oficina del Censo utilizó por primera vez los métodos de muestreo estadístico en la encuesta de prueba de 1937 de desempleo («Censo de verificación enumerativa»). Esta encuesta de prueba no solo estimó el alcance del desempleo en los Estados Unidos durante la Gran Depresión, sino que también sirvió como un «control» en un esfuerzo del censo voluntario a gran escala que intenta medir lo mismo.
La Oficina del Censo implementó un muestreo estadístico en un censo decenal por primera vez en 1940. El muestreo hizo posible hacer preguntas detalladas adicionales de la población sin aumentar indebidamente los costos o la carga de los encuestados. Los enumeradores hicieron una muestra aleatoria de la población (aproximadamente 5 por ciento) un conjunto de preguntas adicionales. La Oficina del Censo usó la muestra para extrapolar datos demográficos para todo Estados Unidos.
El muestreo se convirtió en un accesorio de los censos decenales, con un cierto porcentaje de la población que se requiere que complete cuestionarios más largos con preguntas más detalladas, hasta finales del siglo XX. De hecho, debido a que la encuesta de la comunidad estadounidense es ahora el instrumento utilizado para recopilar información larga de formularios, el censo de 2010 será el primero desde 1930 en el que no se hagan preguntas adicionales sobre una muestra de la población.
¿Qué diferencia hay entre población muestra y muestreo?
El censo implica la lista completa de los objetos de examen, mientras que la muestra contiene la lista del subgrupo de los elementos seleccionados para la participación. Estos dos métodos de encuesta a menudo se comparan. Por lo tanto, en este artículo, se intenta aclarar las diferencias entre el censo y el muestreo de muestras en detalle. Echar un vistazo.
Un procedimiento bien organizado para recopilar, registrar y analizar información sobre la población se denomina censo. Es un recuento oficial y completo del universo, con cada unidad individual del universo incluida en la recopilación de datos. Aquí el universo incluye todas las regiones (ciudad o país), un grupo de personas a través del cual se pueden registrar los datos.
Con esta tecnología, la lista de la población se lleva a cabo teniendo en cuenta a toda la población. Por lo tanto, este método requiere mucho dinero, tiempo y trabajo para recopilar información. Este método es útil para determinar la relación entre hombres y mujeres, la relación de los educados con los analfabetos, la relación entre los habitantes de la ciudad y las personas en las zonas rurales.
Como muestra, definimos el proceso en el que la población se selecciona de tal manera que represente las características del grupo más grande. Este método se utiliza para pruebas estadísticas en las que no se pueden tener en cuenta todos los miembros u observaciones, ya que el tamaño de la población es muy grande.
Dado que las infecciones estadísticas se basan en las encuestas de muestra, la selección de la muestra representativa apropiada es de suma importancia. Por lo tanto, la muestra seleccionada debe mostrar todo el universo y no debe tener una determinada sección. Sobre la base de los datos recopilados de las muestras representativas, la conclusión se extrae de toda la población. Por ejemplo: una empresa ordena un pedido para la materia prima simplemente revisando la muestra.
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