Ajuste de la varianza en el diseño muestral de una encuesta de percepción 2014 en Lima mediante bootstrap suavizado: reducción de muestra y optimización de costos

Abstract

La presente tesis abarca el tema del muestreo en estudios de opinión pública, expone la forma en que los diseños muestrales influyen en la eficiencia de los resultados buscados y explica el conflicto que presentan estos diseños con los costos incurridos en la elaboración de los estudios de mercado, donde diseños complejos requerirán costos mayores para reducir el margen de error muestral debido a la necesidad de realizar muestras mayores que hagan significativos los resultados. Por ello, esta investigación busca reducir el tamaño de muestra en este tipo de estudios trabajando el estadístico de varianza del parámetro muestral tomando como base metodológica un comparativo entre el cálculo estadístico clásico, la metodología computacional Bootstrap y un nuevo tipo de remuestreo Bootstrap que trata el problema de la sobre estimación de la varianza presente en el Bootstrap clásico, de ese modo se puede obtener una varianza muestral más robusta y se puede obtener una menor muestra óptima que arroje la misma precisión en los resultados comparada con la muestra original. Esta investigación empieza detallando en el Capítulo I la realidad del estado del arte de las encuestas por muestreo, donde la bibliografía revisada muestra la problemática presente a causa del desconocimiento de las verdaderas distribuciones muestrales de los estimadores de interés. Se exponen investigaciones que han buscado diferentes formas de obtener estimadores robustos en diseños muestrales complejos, con la finalidad de, teniendo la confianza del estimador calculado, utilizarlo en nuevas propuestas investigativas. Además, se detallan los objetivos, la justificación y el alcance de la investigación. En el Capítulo II, se presenta el marco teórico, en el cual se exponen las basesteóricas de la estadística clásica y del remuestreo que permitirán entender los términos tratados en esta investigación. También se aborda los diferentes intentos de investigadores para encontrar, con ayuda del remuestreo, distribuciones más precisas que ayuden a reducir las varianzas de los estimadores y por ende reducir las muestras en los estudios de investigación. En el Capítulo III, se realiza una descripción detallada de la data, se presenta la metodología empleada, así como la operacionalización de variables, las hipótesis a contrastar y la justificación del trabajo. En el Capítulo IV, se muestran los resultados obtenidos, y finalmente en el Capítulo V, se exponen las conclusiones y se brindan algunas recomendaciones para posteriores estudios.