2017-08-012017-08-012016-111668-5008http://hdl.handle.net/2133/7613Se presentaron estimadores clásicos y robustos para la estimación de parámetros de pobla-ciones finitas a partir de muestras seleccionadas en forma probabilística. Los primeros po-seen el inconveniente de ser sensibles ante la aparición de valores atípicos. Una solución surge a partir del empleo de estimadores denominados robustos, los cuales son menos sen-sibles ante la existencia de outliers. Se presenta un conjunto de funciones existentes en el programa R que permite el cálculo de los estimadores y de sus correspondientes estimacio-nes de variancia. En estudios futuros se planea la evaluación de los estimadores clásicos y robustos a partir de simulaciones considerando diversos diseños muestrales y datos contaminados con distin-tos números de observaciones atípicas.One of the objectives of sample surveys is the estimation of parameters of variables of inter-est. One solution is the use of the classical estimators that have good distributional proper-ties such as, for example, unbiasedness. The problem arise when in a survey, values from some variables are far from the common data. Given this situation, the classical estimators present difficulties that are translated in a poor performance with respect to precision measures. We present a review of robust estimators, which are less sensitive to the appear-ance of outliers. Furthermore, we show variance estimators for the proposed estimators, as well as the available codes in the statistical program R.application/pdfspaopenAccessmuestreo en poblaciones finitasestimador de Horvitz-Thompsonestima-dor de Hájekestimadores robustossampling from finite populationsHorvitz-Thompson estimatorHájek estimatorrobust estimatorsconferenceObjectFacultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - ArgentinaAtribución – No Comercial – Compartir Igual (by-nc-sa)