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aLa inferencia estadística es, realmente, la parte más interesante y con mayor cantidad de aplicaciones en problemasconcretos. ¿De qué se ocupa? El planteo, a grandes rasgos, es más omenos el siguiente: el investigador se encuentra estudiando una gran población (personas, o tornillos, o palomas, o automóviles,o lo que sea) y quiere disponer de algunos valores (promedios, desvíos,tendencias, forma de la distribución, etcétera) que sean válidos en forma general, para toda la población en estudio.Sin embargo, le resulta imposible acceder a toda la información, medir lavariable analizada en todos y cada uno de los integrantes de la población.
¿Qué hace?. Apela al estudio demuestras, que son subconjuntos de la población original, con menos elementos, pero que intentanrepresentarla del modo más fiel posible. En algún sentido puede decirse que una muestraseleccionada honestamente es un “modelo reducido a escala” de la población. Por supuesto, al tomar la muestrasiempre se producen errores y se pierden detalles, pero es mucho más lo que se ganarespecto a la información que ella puede proporcionar.
Existen numerosas técnicas para seleccionar muestras. Este pasoes de importancia vital en un estudio estadístico, porque las conclusionesque se obtienen dependen muy esencialmente de la/s muestra/s analizada/s. Las técnicas que proporcionan las mejores muestrasson las aleatorias, en las que cualquier integrante de lapoblación tiene la misma probabilidad de ser elegido.
La cantidad de elementos que integran la muestra (el tamaño de la muestra) depende demúltiples factores, como el dinero y el tiempodisponibles para el estudio, la importancia del tema analizado, la confiabilidad que se espera de los resultados, las características propias del fenómenoanalizado, etcétera.aaaaaaaaaaaaaaaaaa