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PDC2022-133293-I00

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PLATAFORMA PARA AJUSTAR LA REPRESENTATIVIDAD DE LAS ENCUESTAS REALIZADAS MEDIANT...

PLATAFORMA PARA AJUSTAR LA REPRESENTATIVIDAD DE LAS ENCUESTAS REALIZADAS MEDIANTE WEB Y REDES SOCIALES MEDIANTE REPONDERACION CON TECNICAS ESTADISTICAS Y DE ML AVANZADAS LA FORMA DE REALIZAR ENCUESTAS HA CAMBIADO EN LOS ULTIMOS AÑOS, PASANDO DE OBTENERSE MEDIANTE MUESTREOS PROBABILISTICOS A MUESTREOS DE VOLUNTARIOS O NO PROBABILISTICOS . HOY DIA EXISTE UNA GRAN CANTIDAD DE ENCUESTAS QUE SE DIFUND... ver más

01/01/2022

UGR

81K€

Presupuesto del proyecto: 81K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5513

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2022-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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Participantes

UGR

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5513

Presupuesto del proyecto 81K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto LA FORMA DE REALIZAR ENCUESTAS HA CAMBIADO EN LOS ULTIMOS AÑOS, PASANDO DE OBTENERSE MEDIANTE MUESTREOS PROBABILISTICOS A MUESTREOS DE VOLUNTARIOS O NO PROBABILISTICOS . HOY DIA EXISTE UNA GRAN CANTIDAD DE ENCUESTAS QUE SE DIFUNDEN A TRAVES DE SMS, REDES SOCIALES E INTERNET MEDIANTE ANUNCIOS. ESTOS METODOS APORTAN UNA GRAN RAPIDEZ Y UNA DISMINUCION SUSTANCIAL DE COSTOS A LAS EMPRESAS DE INVESTIGACION DE MERCADOS Y SOCIAL, PERO NECESITAN UNA METODOLOGIA ESPECIFICA PARA TRATAR LOS GRANDES ERRORES DE COBERTURA, DE VOLUNTARIEDAD Y DE REPRESENTATIVIDAD. EN EL PROYECTO PID2019-106861RB-I00 ABORDAMOS LA METODOLOGIA ESTADISTICA PARA LA ESTIMACION CON DATOS DE ENCUESTAS NO PROBABILISTICOS, DESARROLLANDO DIVERSOS METODOS ALTERNATIVOS DE TRATAMIENTO, DEPENDIENDO DEL TIPO DE DATOS DISPONIBLE. SIN EMBARGO LA METODOLOGIA ES COMPLEJA Y LAS EMPRESAS QUE SUELEN REALIZAR ENCUESTAS Y PANELES DE CONSUMIDORES MEDIANTE TECNICAS NO PROBABILISTICAS NO TIENEN EN SUS EQUIPOS ESPECIALISTAS MATEMATICOS EXPERTOS EN ESTOS TEMAS Y UTILIZAN SIMPLEMENTE TECNICAS BASICAS DE REPONDERACION QUE HAN DEMOSTRADO NO SER UTILES PARA CORREGIR LOS PROBLEMAS DE SESGOS. EL OBJETIVO PRINCIPAL DEL PROYECTO ES DESARROLLAR UNA APLICACION QUE PERMITA TRANSFERIR EL CONOCIMIENTO GENERADO EN EL AMBITO DE LA INVESTIGACION ESTADISTICA ACADEMICA SOBRE CORRECCION Y AJUSTE DE MUESTRAS NO PROBABILISTICAS AL AMBITO APLICADO DE LAS EMPRESAS E INSTITUCIONES QUE PRODUCEN ESTE TIPO DE ENCUESTAS. PARA ELLO, EN EL TRANSCURSO DEL PROYECTO SE EMPRENDERA UN CAMINO DE IDA Y VUELTA EN EL QUE, EN UN PRIMER MOMENTO, EL EQUIPO INVESTIGARA CUALES SON LAS NECESIDADES REALES EN RELACION CON EL TIPO DE ENCUESTAS Y SUS DISEÑOS TECNICO-METODOLOGICOS QUE EMPLEAN EN ESTE SECTOR, SELECCIONARA LAS TECNICAS MAS ADECUADAS PARA RESPONDER A ESTAS NECESIDADES Y PROPORCIONARA UN PRODUCTO QUE PERMITA A ESTAS APLICARLAS DE LA MANERA MAS SENCILLA E INTUITIVA POSIBLE. ESTE OBJETIVO PRINCIPAL Y EL PROCESO DE TRABAJO SE CONCRETAN EN LOS SIGUIENTES OBJETIVOS ESPECIFICOS:1) HACER UNA VALIDACION REAL DE LAS MULTIPLES TECNICAS DESARROLLADAS PARA ESTIMACION EN ENCUESTAS WEB Y DE PANELES, CON LA REALIZACION DE UNA GRAN ENCUESTA MEDIANTE WEB Y REDES SOCIALES EN LA QUE SE COMPRUEBE LA APLICABILIDAD REAL DE ESTAS TECNICAS, SU FACILIDAD DE USO, LAS TECNICAS DE MACHINE LEARNING APROPIADAS PARA EL VOLUMEN DE DATOS DISPONIBLES, SU EFECTIVIDAD REAL EN LA ELIMINACION DE SESGOS.2) DESARROLLAR UNA APLICACION SENCILLA DE USAR PARA LAS EMPRESAS E INSTITUCIONES QUE PRODUCEN ESTE TIPO DE ENCUESTA QUE SIN SABER EL FUNDAMENTO MATEMATICO DE LAS TECNICAS,A) SELECCIONE LA MEJOR TECNICA DE REPONDERACION, EN FUNCION DE LAS CARACTERISTICAS DE SU PROBLEMA (POBLACION A LA QUE VA DIRIGIDA),B) BUSQUE Y SELECCIONE VARIABLES AUXILIARES PARA SU USO EN LAS DISTINTAS TECNICAS (A PARTIR DE ENCUESTAS Y CENSOS DE FUENTES OFICIALES, ORGANISMOS, INFORMACION EN LA WEB....),C) PROPORCIONE UNOS PESOS AJUSTADOS A CADA UNIDAD MUESTRAL INCORPORANDOLA A LA BASE DE DATOS, DE FORMA QUE EL INVESTIGADOR PUEDA REALIZAR LOS ANALISIS ESTADISTICOS ESPECIFICOS QUE DESEE A PARTIR DE UNA MEJOR REPRESENTACION DE LA POBLACION OBJETO DE ESTUDIO.D) PROPORCIONE ESTIMACIONES FIABLES DE LOS PRINCIPALES PARAMETROS POBLACIONALES JUNTO CON UNA MEDIDA DEL ERROR,E) COMENTE DE DONDE PROVIENEN LOS SESGOS, QUE FACTORES HAN INTERVENIDO Y POSIBILIDADES DE MEJORA EN LA TOMA DE MUESTRAS.3) VALIDAR LA APLICACION QUE SE DESARROLLE CON USUARIOS REALES.

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