Juan Javier Sánchez Carrión

El libro presenta la tecnica que mide la relación existente entre dos o más variables de tipo cualitativo (que son típicas de las ciencias sociales). Toma opción por el análisis de porcentajes. Introduce el analisis de tablas con dos variables y su extension a la situacion multivariable. Otra parte del libro realiza el estudio del cambio, con series de datos referidos a varios momentos de tiempo. Se incluyen anexos sobre la distribucion normal, muestreo, estandarizacion, programas informaticos, y tablas.

El objetivo de este manual es ayudar a sus lectores a analizar datos de las ciencias sociales. Para ello Juan Javier Sánchez Carrión ha seleccionado las técnicas estadísticas que considera más interesantes, univariables (distribuciones de frecuencia, medias, porcentajes, etc.) y multivariables (tablas de contingencia, comparacion de medias y regresion), que explica apoyandose en salidas de ordenador. El libro incluye un CD con los datos necesarios para que el lector pueda trabajar informaticamente los ejemplos y ejercicios del manual.

Este libro está pensado para todos aquellos (alumnos, docentes o investigadores) interesados en el diseño de muestras, cualquiera sea el campo de las ciencias sociales del que provengan (sociología, ciencia política, geografía, economía...).Como su nombre indica está dedicado a los errores de muestreo en encuestas probabilísticas -las únicas para las que tiene sentido su cálculo-, pero más en particular al así llamado error variable, que es el que se suele calcular cuando se ofrecen resultados de las encuestas.Tras mostrar cuáles son los elementos que determinan el error variable de muestreo (variabilidad de la población, tamaño y diseño de la muestra) el libro se centra en el último aspecto mostrando los distintos diseños existentes y el cálculo del error en cada uno de ellos, desde el más simple (aleatorio simple) a los más complejos basados en conglomerados en diferentes etapas y con tamaños de los conglomerados desconocidos/estimados.Por último se dedica especial atención a la ponderación (equilibrado) de la muestra, tanto para explicar cómo devolverla su representatividad como para mostrar el efecto que dicha ponderación tiene sobre el error variable de muestreo.