Inferencia Estadistica

INFERENCIA ESTADISTICA
Introducción
La estadística inferencial es una parte de la estadística que comprende los métodos y
procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población
estadística, a partir de una pequeña parte de la misma. La estadística inferencial comprende
como aspectos importantes:
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La toma de muestras o muestreo, que se refiere a la formaadecuada de considerar una
muestra que permita obtener conclusiones estadísticamente válidas y significativas.
La estimación de parámetros o variables estadísticas, que permite estimar valores
poblacionales a partir de muestras de mucho menor tamaño.
El contraste de hipótesis, que permite decidir si dos muestras son estadísticamente
diferentes, si un determinado procedimiento tiene un efectoestadístico significativo, etc.
El diseño experimental.
La inferencia bayesiana.
Los métodos no paramétricos

Puede definirse la Inferencia Estadística como
“El conjunto de métodos estadísticos que permiten deducir (inferir) como se distribuye la
población en estudio o las relaciones estocásticas entre varias variables de interés a partir de
la información que proporciona una muestra”.

Para que un métodode inferencia estadística proporcione buenos resultados debe de:
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Basarse en una técnica estadístico-matemática adecuada al problema y
suficientemente validada.
Utilizar una muestra que realmente sea representativa de la población y de un tamaño
suficiente.

Se critica el modelo y se hace un balance. Las conclusiones obtenidas en este punto pueden
servir para tomar decisiones o hacerpredicciones.

El estudio puede comenzar de nuevo a partir de este momento, en un proceso cíclico que
permite conocer cada vez mejor la población y características de estudio.

Muestreo
Ya sabemos que una población es el conjunto de individuos sobre los que hacemos cierto
estudio, y que una muestra es un subconjunto de la población. Es evidente que los resultados
de una determinada encuesta tendrán unmayor grado de fiabilidad si dicha encuesta se
realiza sobre la población completa. Sin embargo, en la mayor´ıa de las ocasiones esto no es
posible, debido a múltiples razones:
Imposibilidad material (Hacer una encuesta a los casi 41 millones de espanoles es imposible,
hacer un estudio sobre la fecha de caducidad de un producto. Si lo hacemos con todos los
productos ¿qué vendemos luego?).Imposibilidad temporal (Hacer un estudio sobre la
duraci’on de una bombilla. ¿Cuánto debemos esperar para saberlo?).
Por tanto, es habitual que tengamos que manejarnos con muestras, de modo que es
importante saber elegir bien una muestra de la población, una muestra que represente bien a
dicha pbolación.
Hay muchas maneras de elegir una muestra de una población.
Antes de pasar a analizar dichas formas deextracción de muestras, lo que si hemos de dejar
claro es que todas las muestras han de cumplir varias condiciones indispensables.
Es evidente que para que el estudio a realizar sea fiable, hay que cuidar mucho la
elección de la muestra, para que represente en la medida de lo posible a la población
de la que se extrae. Si la muestra está mal elegida, diremos que no es representativa. En
este caso, sepueden producir errores imprevistos e incontrolados. Dichos errores se denominan
sesgos y diremos que la muestra está sesgada.
Una de las condiciones para que una muestra sea representativa es que el muestreo (o sistema
para elegir una muestra de una población) que se haga sea aleatorio, es decir, todas las
personas de la poblacion tengan las mismas posibilidades de ser elegidas, mientras que sila
elección de la muestra es subjetiva, es probable que resulte sesgada.

Definición

Población
Colección de elementos considerados

Características Parámetros
Tamaño de la población: N
Símbolos
Media de la población:
Desviación estándar: 

Muestra
Parte o porción de la población
seleccionada para su estudio
Estadísticas
Tamaño de la muestra: n
Media de la muestra: x
Desviación estándar: s...