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Intro

Census: 
Es el proceso de recolectar y analizar información o datos estadísticos de una población. Recuerda, esta población no tiene que ser una población de humanos. También se pueden hacer censos en la naturaleza para obtener información de las distintas poblaciones en un ecosistema.
 
Variables explicativas: 
También llamadas las variables independientes o variables predictoras.
Estas variables pueden ser establecidas por el investigador y explican los cambios o efectos observados en la variable de respuesta. Una variable explicativa afecta el resultado de la variable de respuesta.

 Puede haber muchas variables explicativas en un experimento, típicamente es preferible encontrar la cual es más relevante y usarla como la variable explicativa. 

Variables de respuesta: 
También llamadas las variables dependientes. 
Éstas son las variables de interés en un experimento o el resultado de un experimento. Los valores de estas variables son básicamente los valores que el experimento intenta encontrar. 

Existen dos tipos de errores en un censo: El error muestral y el sesgo. 

Sesgo: 
El sesgo es un error sistemático que ocurre cuando las técnicas de muestreo no son empleadas de la mejor manera por el investigador, por el proceso de medición u observación no estando bien definido, o incluso, este error puede ocurrir por un defecto en los instrumentos utilizados en el experimento. Ya sea intencional o no, el sesgo es un error constante durante un experimento. 

Fuentes de sesgo: 
<ul type = "circle">
<li>Sesgo de Respuesta: 
La gente por lo general no quiere tener opiniones o ideas que son impopulares, así que puede que no respondan sinceramente a una encuesta cara a cara con un entrevistador, o si no es una encuesta totalmente anónima. De aquí es donde surge el sesgo de respuesta, y para evitarlo lo más posible, es una buena idea asegurarse que los participantes en la encuesta del censo sean mantenidos anónimos completamente. 
 </li>

 <li>Sesgo de selección: 
Cuando se seleccionan personas para un estudio, asegúrate de que tu proceso de selección no favorezca a ningún grupo de la población que tenga alguna preferencia específica para el resultado del experimento y así, evitar el sesgo de selección.</li>

 <li>Sesgo de no respuesta: 
Algunas veces los individuos elegidos en la muestra de un censo no pueden o no quieren participar, por lo tanto no dan una respuesta al estudio. El sesgo de no respuesta es el que resulta de tener un nivel de respuesta muy bajo en el censo que no se sabe si una muestra es suficientemente grande para participar en la encuesta. </li>

 <li>Sesgo de respuestas voluntarias: 
Si individuos se ofrecen para participar en una encuesta, es posible que ellos ya tengan sentimientos fuertemente pre-establecidos hacia un lado u otro del tema que se está tratando en el estudio estadístico, por lo tanto, esto agrega seso de voluntariado.</li>
</ul>

 En pocas palabras, cuando se lleva a cabo un censo lo que quieres es usar una buena técnica de muestreo para seleccionar una buena muestra que tenga el menor sesgo posible.