Aportaciones en encuestas no probabilísticas y encuestas web
- Autores: Héctor Salomón Mullo Guaminga
- Directores de la Tesis: Ismael Ramón Sánchez Borrego (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 2021
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: José Miguel Angulo Ibáñez (presid.), María Dolores Huete Morales (secret.), María Inmaculada Torres Castro (voc.), Sergio Martínez Puertas (voc.), María José Olmo Jiménez (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Estadística Matemática y Aplicada por la Universidad de Granada
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: DIGIBUG
- Resumen
Antecedentes: El propósito principal del muestreo estadístico es obtener conocimiento sobre una población utilizando un subconjunto pequeño y accesible de individuos seleccionados. Este objetivo generalmente se aborda al elegir una muestra representativa, utilizando la probabilidad de selección de cada individuo determinada por una lista completa de la población objetivo (marco muestral). Sin embargo, para muchas poblaciones ocultas o de difícil acceso importantes para la Salud pública y la Sociología, como las que están en riesgo de contraer VIH, la comunidad LGBTI, minorías étnicas, inmigrantes y niños de la calle, etc, la probabilidad de selección de los individuos no se puede determinar, debido a que no existe un marco muestral o su construcción es extremadamente costosa y poco práctica debido a su naturaleza. El muestreo dirigido por los participantes (RDS) se introdujo por Heckathorn 1997 y es uno de los métodos más utilizados cuando se toman muestras de poblaciones ocultas o de difícil acceso. La metodología RDS combina un esquema de muestreo de bola de nieve mejorado, con un modelo matemático que puede producir estimaciones no sesgadas de la población, cuando se cumplen algunas suposiciones sobre el proceso de reclutamiento. En RDS existen estrategias bien desarrolladas para estimar medias y prevalencias. Además, dentro del desarrollo de métodos de regresión, existen trabajos muy interesantes basados en la modelización que intentan considerar la agrupación de redes subyacentes a la muestra y la homofilia inherente al proceso de reclutamiento. Sin embargo, no se tiene un método estandarizado para el modelado de regresión utilizando datos recopilados a través de RDS. También, en la literatura de trabajos que aplican la metodología RDS apenas hay trabajos realizados para muestrear poblaciones de minorías étnicas.
Objetivos: El objetivo de esta tesis es doble. Primero, poner en práctica una encuesta no probabilística mediante la metodología RDS, para recoger información sobre poblaciones indígenas y otras minorías étnicas de relevancia en Sudamérica. En segundo lugar, formular expresiones de estimadores de covarianza y coeficientes de correlación en el contexto del muestreo de poblaciones difíciles de alcanzar.
Contribuciones: Se ha demostrado que, RDS es un método eficaz para analizar la estructura de las redes sociales de minorías étnicas conectadas en la web y se ha implementado con éxito como método de muestreo en la web en Ecuador, un país en el que las poblaciones minoritarias están muy estigmatizadas y subrepresentadas en las encuestas oficiales. Los métodos estadísticos se desarrollan en el contexto de regresión para RDS, en este sentido se ha propuesto estimadores de parámetros no lineales como la covarianza y el coeficiente de correlación. Se deducen expresiones de la varianza de los estimadores propuestos y también se ha demostrado que los estimadores planteados tienen propiedades deseables.
Conclusiones: El muestreo dirigido por los participantes es una herramienta eficaz para muestrear en la web minorías étnicas urbanas en Ecuador. Sin embargo, debido a varias violaciones de los supuestos de RDS la interpretación de las estimaciones de población de la muestra de RDS en la web debe estar condicionado a estas incertidumbres. Los resultados sobre la dependencia entre variables continuas presentados en esta tesis, se suman a la creciente literatura sobre muestreo dirigido por los participantes, lo que permite a los investigadores obtener mejor información sobre las poblaciones ocultas de interés. Estos hallazgos son importantes para los métodos de regresión en el contexto de RDS y para muestrear minorías étnicas sin la limitación de las implementaciones físicas basadas en entrevistas.
