Resumen:
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.
Dentro de la complejidad estadística del tema -calcular errores implica el uso de fórmulas no siempre sencillas- el libro trata de mostrar la dimensión conceptual de todos los temas tratados y su aplicabilidad. En definitiva, se trata de hacer accesible al público de las ciencias sociales saberes sobre el muestreo a los que tradicionalmente les ha sido difícil acceder por la dificultad que entraña su naturaleza estadística.

Contenido:
PARTE I. DISEÑOS MUESTRALES
1. ELEMENTOS DE MUESTREO
1.1. Tipos de distribuciones
1.2. Muestras MESIP (Métodos de Selección con Igual Probabilidad) y MESDIP (Métodos de Selección con Distinta Probabilidad)
1.3. La estimación: propiedades de los estimadores
1.4. La estimación por intervalo
2. MUESTRA ALEATORIA SIMPLE (MAS)
3. MUESTRA ESTRATIFICADA
3.1 Proporcional
3.2. Muestreo estratificado no proporcional
4. MUESTREO SISTEMÁTICO
4.1. Muestreo sistemático y modelos de población (ejemplo ilustrativo)
4.2. Características del muestreo sistemático
4.3 Intervalos fraccionales
5. MUESTRA POR CONGLOMERADOS (CLUSTERS)
5.1. Muestra por conglomerados
5.2. Muestra polietápica
5.3. Muestra por conglomerados de distinto tamaño
5. EL USO DE PESOS
6.1. Razones para ponderar
6.2. Métodos de ponderación
6.3. Efecto de la ponderación sobre la precisión de los estimadores
PARTE II. ERRORES DE MUESTREO EN MUESTRAS COMPLEJAS
7. MÉTODOS DE ESTIMACIÓN DE LA VARIANZA EN DISEÑOS COMPLEJOS
7.1. Métodos analíticos
7.2. Métodos de replicación
7.3. Ejemplo
7.4. El uso de SPSS para el cálculo de los errores en muestras complejas

Bibliografía: p. 133-135