Todo análisis estadístico orientado a realizar inferencia acerca del comportamiento o las características de una población basada en datos provenientes de diseños muestrales complejos, plantea el interrogante de en qué medida resulta importante contemplar la información del diseño. Este trabajo busca resumir la discusión existente entre los enfoques de inferencia y realizar un ejercicio con el fin de medir los efectos de diseño con datos reales. La conclusión general a la que se arriba, es que el costo de ignorar la información de diseño puede conducir a errores que pueden ser graves en términos de modificar las conclusiones de inferencia
All statistical analysis based on data from complex sample designs that seek to explain the behavior or characteristics of a population, raises the question of to what extent it is important to consider the design information. This paper seeks to summarize the discussion between the different inference approaches and look for measuring the effects of design with real data. The general conclusion is that the cost of ignoring design information can lead to errors that can be serious in terms of modifying the conclusions of inference.
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