نبذة مختصرة : Tesis por compendio de publicaciones ; [ES] En los últimos años, la concurrencia de dos fenómenos ha revitalizado el debate metodológico sobre la inferencia a partir de muestras no probabilísticas. Por un lado, las muestras probabilísticas adolecen cada vez más de errores derivados de la no respuesta y la falta de cobertura, lo que aumenta los costes de las encuestas y da lugar a estimaciones sesgadas. Por otro lado, la aparición y la expansión de internet han provocado un creci- miento exponencial del uso de encuestas web con muestras reclutadas mediante métodos no probabilísticos. La inferencia a partir de muestras no probabilísticas requiere un modelo explícito o implícito que explique el mecanismo de selección con respecto a la variable objetivo. Esta tesis explora una intersección entre la necesidad de reducir el sesgo de selec- ción en las estimaciones realizadas a partir de muestras no probabilísticas y la oportunidad de explicar el mecanismo de selección que surge de los nuevos datos administrativos agre- gados disponibles. Para ello, esta tesis engloba tres trabajos que presentan una serie de simulaciones estadísticas y dos aplicaciones metodológicas utilizando un conjunto de en- cuestas presenciales y dos encuestas web realizadas en España. En primer lugar, las simu- laciones estadísticas exploran las condiciones bajo las cuales los datos agregados como variables contextuales y totales poblacionales pueden reducir o eliminar el sesgo de selec- ción de las estimaciones. En segundo lugar, utilizando las encuestas pre y postelectorales del Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS) que combinan métodos de selección pro- babilística con cuotas, se explora la adición de variables auxiliares sociodemográficas y recuerdo de voto a la ponderación, así como el uso de técnicas de imputación múltiple para mejorar la calidad de las estimaciones. En tercer lugar, utilizando dos encuestas de un panel experimental de internautas patrocinado por la Asociación para la Investigación de los Me- dios de Comunicación ...
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