MUESTREO
Curso
“MUESTREO”
Con crédito para Postgrado
Dra. Viviana Beatriz Lencina
Prof. Esp. Matías Rivero Goytía
Organizado en el marco de los cursos del Magister en Estadística Aplicada. Instituto de
Investigaciones Estadísticas, Facultad de Ciencias Económicas.
Carga Horaria: 25 horas.
Coordinadora Académica: Prof. Dra. Viviana Beatriz Lencina, Doctora en Estadística
de la Universidad de San Pablo, Brasil. Profesora de Inferencia Estadística y codirectora
del Magister en Estadística Aplicada de la Facultad de Ciencias Económicas de la
Universidad Nacional de Tucumán.
Profesor Responsable del Dictado: Prof. Esp. Matías Rivero Goytia. El Profesor
Rivero Goytia es Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del
Conocimiento (Maestría en Data Mining & Knowledge Discovery) Facultad de
Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de Buenos Aires, Argentina.
Profesor de la Especialización en Estadística para Ciencias de la Salud de la Facultad de
Ciencias Exactas y Naturales de la UBA, Buenos Aires, Argentina. Profesor de la
Facultad de Economía y Administración de la Universidad Católica de Salta, Salta,
Argentina.
DESCRIPCIÓN DEL CURSO:
Objetivos Generales: a) Brindar el conocimiento teórico y desarrollar su capacidad
práctica para el estudio de las principales técnicas de selección y estimación
involucradas en el muestreo, b) Capacitar en la implementación de dichas técnicas,
definiendo (mediante una rigurosa aplicación de principios tanto matemáticos como
estadísticos) los aspectos metodológicos principales dentro de la teoría del muestreo
probabilístico en poblaciones finitas, Orientar en la lectura de investigaciones
especializadas, garantizando los elementos necesarios para logar una mirada crítica de
los mismos.
Objetivos Específicos: a) Ofrecer las herramientas básicas para aplicar las técnicas de
selección y estimación en muestras probabilísticas, b) Estimular el empleo de
información auxiliar en ambas etapas (selección de una muestra y estimación), para
mejorarlas combinando lo metodológico con lo empírico, c) Fortalecer el
reconocimiento y la precisión de los errores muestrales en las estimaciones para
diferentes diseños, d) Estimular aquellas habilidades necesarias para diseñar un plan de
muestreo, “maximizando el resultado final” en base a los recursos disponibles en la
realización de estudios sociodemográficos y/o socioeconómicos por muestreo.
CONTENIDOS MÍNIMOS:
Unidad 1. Introducción y breve historia del muestreo. Los principales paradigmas en el
muestreo: la ‘representatividad’ de la muestra. Diferenciar entre la teoría estadística
clásica y la teoría de muestreo en poblaciones finitas. Fundamentos de la Teoría de
muestreo. Etapas y elementos de un Plan de Muestreo. El marco muestral. Distintos
tipos de marcos muestrales. Probabilidades de inclusión y de selección. Noción de
estimador, estimación, precisión y error muestral. El estimador de Borvitz-Thompson y
sus propiedades.
Unidad 2. Diseños muestrales más importantes sin información auxilar y de tamaño fijo.
El muestreo simple al azar y muestreo sistemático. Estimadores y elementos para
evaluar la precisión en las estimaciones. Margen de error y nivel de confianza. Cálculo
del tamaño de la muestra para totales, proporciones y medias. Estimadores que utilizan
información auxiliar: estimador de razón y de regresión. Estimadores para
subpoblaciones.
Unidad 3. Diseños Muestrales más usuales con información auxiliar I: el muestreo
estratificado. Estimadores y cálculo de precisión. Estrategias y algoritmos básicos para
estratificar. Determinación del tamaño de la muestra. Distintos tipos de Asignación de
la muestrea. Post-estratificación.
Unidad 4. Diseño Muestrales más usuales con información auxiliar. El Muestreo
Proporcional a Tamaño con y sin reposición. Métodos de selección con tamaño fijo y
aleatorio: Poisson, Madow, Labiri-Midzuno, Sampford, entre otros. La problemática del
cálculo de la precisión y la selección de un método.
Unidad 5. Muestreo por Conglomerados en una y dos etapas. Ventajas y desventajas de
estos diseños. Notación y definición de las unidades. Componentes del error muestral:
entre y dentro conglomerados. Selección de conglomerados de igual tamaño a
probabilidades iguales, selección proporcional según tamaño de los conglomerados de
distinto tamaño. El rol del Efecto de Diseño. Cálculo de ponderadores para la expansión
de los datos. Estimadores alternativos de variancia.
Evaluación: La modalidad de evaluación será a través de la evaluación del trabajo en
clases y de una evaluación final teórico-práctica. El alumno aprobará el curso con una
nota mínima de 6 (seis).
Fechas del dictado: Del 11 de octubre al 14 de noviembre de 2025.
Horarios: Los viernes de 15:00 a 17:30 y sábados de 11:00 a 13:30
Destinatarios: Estudiantes, profesores e investigadores que tengan conocimiento de
Estadística Descriptiva o similar.
Arancel: $ 240.000 (pesos doscientos cuarenta mil).
Cupo: 20 (veinte) alumnos.
Fecha límite de Inscripción: 12 horas del jueves 9 de octubre de 2025.
PARA MAYOR INFORMACIÓN E INSCRIPCIÓN: dirigirse al Instituto de
Investigaciones Estadísticas (INIE), Facultad de Ciencias Económicas, Avda.
Independencia 1900 de nuestra ciudad, teléfono. 410-7548, mail:
