Este estudio comprende distintos métodos con probabilidades iguales y desiguales de selección de unidades poblacionales en el diseño de encuestas por muestreo, Los métodos sistemáticos con probabilidades iguales y los procedimientos con probabilidades proporcionales al tamaño tienen en común que ambos se basan en supuestos sobre la estructura de la población, que en el caso de no cumplirse pueden afectar perjudicialmente la precisión de los métodos. Un análisis particularizado a una única población natural puede presentar resultados erráticos y no permite plantear una medida de las ganancias o pérdidas en precisión de unos procedimientos a otros. Por ello, al efecto de determinar qué procedimientos son preferibles a otros, se recurre a los modelos de superpoblación. Desde esta óptica se evalúan diferentes innovaciones de selección sistemática. Se obtienen buenos resultados con un nuevo método que hemos denominado "muestreo centrado sistemático con intervalo de selección variable", en especial ante cambios en la especificación de los modelos. Se ha considerado la extensión al muestreo bietápico, haciendo referencia al esquema general de selección de muestras en el diseño de muchas de las principales encuestas que se llevan a cabo en la práctica. Esto es, la selección de las unidades de primera etapa se realiza con probabilidades proporcionales al tamaño y las unidades de segunda etapa con un esquema sistemático. Se trata también el problema de la estimación del error debido al muestreo en especial en el caso de muestras sistemáticas. Hemos confeccionado un programa de ordenador orientado a modelos de superpoblación que constituye una innovación en el diseño de encuestas y que proporciona un instrumento para optimizar la selección en el diseño de encuestas por muestreo. Con este programa es posible optar entre diferentes métodos de muestreo ante estructuras de población determinadas. De est
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