El documento describe los pasos para diseñar e implementar una encuesta estadística. Estos incluyen: 1) definir objetivos claros para la encuesta; 2) definir cuidadosamente la población objetivo; 3) seleccionar un marco y diseño de muestra que proporcione información suficiente; 4) decidir el método de medición como entrevistas o cuestionarios; 5) especificar las mediciones y preguntas; y 6) implementar controles de calidad. El propósito es obtener información confiable sobre la población a través de una

1. El medio para la inferencia es la muestra, la cual
es un subconjunto de mediciones seleccionadas
de la población.
La información de la muestra se utiliza para
hacer inferencia acerca de la población.
Las encuestas de opinión son la base de muchas
de las noticias que divulgan los diversos medios
de noticias.

3. De la encuesta de una manera clara y concisa.
Remítase a estos objetivos conforme se vaya
progresando en el diseño e instrumentación de
la encuesta.
Mantenga los objetivos suficientes simples, de
tal manera que sean entendidos por quienes
trabajan en la encuesta y sean logrados
exitosamente cuando se complete la encuesta.

4. Defina cuidadosamente la población que va a
ser muestreada.
Ej. Va a muestrear adultos, defina adulto(todos
aquellos con más de 18 años de edad), y
establecer que tipo de adultos están
incluidos(todos los residentes permanentes de
una ciudad).

5. Seleccione el marco de tal manera que la lista de
unidades muestrales y la población objetiva
concuerde lo más posible.
Tenga en cuenta qué marcos múltiples pueden
hacer el muestreo más eficiente.
Ej. Los residentes de una ciudad pueden ser
muestreados de una lista de manzanas de la
ciudad, relacionada con una lista de residentes
dentro de las manzanas.

6. Seleccione el diseño de muestreo, incluyendo el
número de elementos en la muestra, de tal
manera que la muestra proporcione suficiente
información para los objetivos de la encuesta.
Muchas encuestas producen poca o inútil
información porque no fueron propiamente
diseñadas.

7. Decida sobre el método de medición,
usualmente uno o más.
Entrevistas personales, entrevista por
teléfono, cuestionarios enviados por correo
postal o electrónico u observación directa.

8. Especificar cuidadosamente que medición va
a ser obtenida. Si va a usar un cuestionario,
planee las preguntas de tal manera que se
minimice la no respuesta y el riesgo por
respuesta incorrecta.

9. Seleccionar cuidadosamente y adiestrar a los
investigadores de campo, sobre que
mediciones van a hacer y cómo hacerlas.
Las respuestas son afectadas por el estilo
personal y el tono de voz del entrevistador.

10. Seleccionar una pequeña muestra para una
prueba piloto.
Permite probar en campo el cuestionario y otros
instrumentos de medición, calificar a los
entrevistadores y verificar el manejo de las
operaciones de campo.
Los resultados de la prueba usualmente sugieren
algunas modificaciones antes de realizar el
muestreo a escala completa.

11. Planear a detalle el trabajo de campo.
Cualquier encuesta grande implica un gran
número de personas trabajando como
entrevistadores, coordinadores o personal
dedicado al manejo de datos. Antes de que
inicie la encuesta deben organizarse
cuidadosamente los diferentes trabajos y
establecerse claramente las líneas de
autoridad.

12. Elaborar un esquema de cómo se debe
manejar cada pieza de información para todas
las etapas de la encuesta.
Las grandes encuestas generan gran cantidad
de información. Debe incluir pasos para el
proceso de los datos. Desde el momento en
que se hace una medición hasta el análisis
final. También un esquema de control de
calidad para verificar correlación entre os
datos procesados y los recolectados en
campo.

13. Defina los análisis que deben realizar
especificando a detalle los análisis que deben
ser ejecutados.
Se puede también listar los temas que serán
incluidos en el reporte final.

15. Si un tamaño de muestra n es seleccionado de
una población de tamaño N de tal manera que
cada muestra posible de tamaño n tiene la
misma probabilidad de ser seleccionado, el
procedimiento de muestreo se denomina
muestreo irrestricto aleatorio. A la muestra así
obtenida se le llama irrestricta aleatoria.

17. Una muestra por conglomerados es una
muestra aleatoria en la cual cada unidad de
muestreo es una colección, o conglomerado,
de elementos.

18. Es la obtenida mediante la separación de los
elementos de la población en grupos que no
se presenten traslapes, llamados estratos y la
selección posterior de una muestra irrestricta
aleatoria simple de cada estrato.

20. Una muestra obtenida al seleccionar
aleatoriamente un elemento de los
primeros k elementos en el marco y
después cada k-ésimo elemento se
denomina muestra sistemática de 1 en k.

24. • Al establecer un criterio de decisión sobre la
hipótesis nula, el investigador puede ponderar los
errores que podría cometer en su decisión sobre la hipótesis
nula. Una primer forma de error (se conoce como el error
tipo I) consiste en rechazar una hipótesis nula verdadera, es
decir, descartar el azar como explicación cuando los
resultados podrían explicarse razonablemente con base en el
mismo.
• Este es el error que comete el investigador que ve más lo que
hay en los datos; es decir, el investigador concluye en que
existe una relación real o verdadera entre las variables
independiente y dependiente de la investigación, cuando en
realidad la relación observada se puede explicar
razonablemente como resultado del azar.

25. Es el error del investigador que se apresura a
concluir a favor de su hipótesis de investigación.
Pues la prueba de la hipótesis nula para él no
era otra cosa que un freno a la tendencia natural
de un investigador a creer que hipótesis ha sido
confirmada por el simple hecho de que los
resultados de la investigación siguen la misma
dirección de la hipótesis.
• rechazar una hipótesis nula verdadera.

26. Consiste en no rechazar una hipótesis nula
falsa, es decir, no descartar el azar aun cuando
éste no constituye una explicación razonable
de los datos. Este es el error que comete el
investigador que ve menos que lo que hay en
los datos; por miedo a rechazar
incorrectamente el azar, el investigador puede
exponerse al riesgo de pasar por alto una
relación real o verdadera entre las variables de
su investigación.

27. Equivale a la magnitud del riesgo que está dispuesto a
correr el investigador, de cometer el error de rechazar
una hipótesis nula verdadera (el llamado error tipo I).
Para la mayoría de los propósitos, el nivel de
significación previamente establecido suele ser de
0.05, aunque en áreas de investigación más rigurosas
se trabaja con un nivel de significación de 0.01.
Suponiendo que se trabaja con un nivel de significación
de 0.05, se rechazaría la hipótesis nula siempre que la
probabilidad de explicar los resultados obtenidos en
una investigación como si fueran obra del azar sea igual
o menor que 0.05.

28. Se le conoce como alfa al error tipo I y beta al
error tipo II; a partir de este último tipo de
error, introdujeron el concepto de "poder de
una prueba estadística", el cual se refiere a su
capacidad para evitar el error tipo II, y está
definido por 1-beta, y en estrecha relación con
éste se ha desarrollado el concepto de
"tamaño del efecto" que algunos han
propuesto como sustituto de los valores p en
los informes de investigación científica.

29. Los dirigentes del consejo estudiantil de la UV-SEA-
Poza Rica, requieren realizar una encuesta para
poder determinar la proposición de los estudiantes
que están a favor de proponer un código de honor.
Como se tienenen N=2000 estudiantes, es casi
imposible realizar la encuesta en un fin de semana
Determine el tamaño de la muestra (estudiantes a
entrevistar) para estimar p con un limite para el
error de estimación de magnitud B=0.05.
Suponiendo que no se cuanta con más información.

30. Cuando se cuenta con información previa,
podemos aproximar los tamaños de muestra
requeridos . Estimando p= 0.5 tenemos que:
𝐷 =
𝐵2
4
=
(0.05)2
4
= 0.000625
Por lo tanto:
n=
𝑁 𝑝𝑞
𝑁−1 𝐷+𝑝𝑞
=
(2000)(0.5)(0.5)
(1999)(0.000625)+(0.5)(0.5)
=
500
1.499
= 333.56
Esto es 334 estudiantes de la UV-SEA-Poza Rica deben ser
entrevistados para estimar la proporción de estudiantes que
está a favor de una propuesta de código de honor, con un
límite de error de estimación de B=0.5