Una revisión de la metodología de estimación a través de muestreo por cadenas referenciales para las proporciones de una población oculta

Autores/as

  • Edna Carolina Moreno Profesor. Facultad de Estadística. Universidad Santo Tomás.

DOI:

https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2010.0001.02

Palabras clave:

Estimador asintóticamente insesgado, población oculta, RDS

Resumen

Este artículo pone en perspectiva algunos de los resultados más importantes acerca de un nuevo método de muestreo y estimación parapoblaciones donde no existe un marco muestral. Tal método es conocido como RDS, por sus siglas en inglés Respondent-Driven Sampling. Un análisis teórico basado en cadenas de Markov permite mostrar que este método reduce los sesgos generalmente asociados a las muestras por cadenas referenciales, además de producir estimadores asintóticamente insesgados. Se comprobó el potencial del método por medio de una simulación empírica.

Citas

Heckathorn, D. D. (1997), ‘Respondent-driven sampling: A new approach to thestudy of hidden populations’, Social Problems44(174-199).

Heckathorn, D. D. (2002), ‘Respondent-driven sampling ii: Deriving valid population estimates from chain-referral samples of hidden populations’, Social Problems 49(11-34).

Heckathorn, D. D. (2007), ‘Extensions of respondent-driven sampling: Analyzing continuous variables and controlling for differential recruitment’, Sociological Methodology37(151-208).

Salganik, M. J. & Heckathorn, D. D. (2004), ‘Sampling and estimation in hid-den populations using respondent-driven sampling’, Sociological Methodology 34(193-239)

Descargas

Publicado

2010-08-28

Cómo citar

Moreno, E. C. (2010). Una revisión de la metodología de estimación a través de muestreo por cadenas referenciales para las proporciones de una población oculta. Comunicaciones En Estadística, 3(1), 25–47. https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2010.0001.02

Número

Vol. 3 Núm. 1 (2010)

Sección

Artículos

Licencia

Los autores mantienen los derechos sobre los artículos y por tanto  son libres de compartir, copiar, distribuir, ejecutar y comunicar públicamente la obra bajo las condiciones siguientes:

Reconocer los créditos de la obra de la manera especificada por el autor o el licenciante (pero no de una manera que sugiera que tiene su apoyo o que apoyan el uso que hace de su obra).

Comunicaciones en Estadística está bajo una licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

La Universidad Santo Tomás conserva los derechos patrimoniales (copyright) de las obras publicadas, y favorece y permite la reutilización de las mismas bajo la licencia anteriormente mencionada.