inferencia y proporciones

Inferencia

Inferir: Sacar una consecuencia de una cosa. Sacar consecuencia o deducir una cosa de otra.
La estad´ıstica, ciencia o rama de las Matem´aticas que se ocupa de recoger datos, analizarlos y
organizarlos, y de realizar las predicciones que sobre esos datos puedan deducirse.

Estadıstica inferencial: Se ocupa de predecir, sacar conclusiones, para una poblaci´on tomando
como baseuna muestra (es decir , una parte) de dicha poblaci´on. Como todas las predicciones, siempre
han de hacerse bajo un cierto grado de fiabilidad o confianza.

Muestreos

Ya sabemos que una poblaci´on es el conjunto de individuos sobre los que hacemos cierto estudio, y
que una muestra es un subconjunto de la poblaci´on. Es evidente que los resultados de una determinada
encuesta tendr´an un mayorgrado de fiabilidad si dicha encuesta se realiza sobre la poblaci´on completa.
Sin embargo, en la mayor´ıa de las ocasiones esto no es posible, debido a m´ultiples razones:

Imposibilidad material
Imposibilidad temporal

Por tanto, es habitual que tengamos que manejarnos con muestras, de modo que es importante
saber elegir bien una muestra de la poblacion, una muestra que represente bien adicha pbolacion.

Hay muchas maneras de elegir una muestra de una poblacion.
Antes de pasar a analizar dichas formas de extracci´on 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 eleccion de
la muestra, para que represente en la medida delo posible a la poblacion de la que se extrae. Si la
muestra est´a mal elegida, diremos que no es representativa.
En este caso, se pueden producir errores imprevistos e incontrolados. Dichos errores se denominan
sesgos y diremos que la muestra est´a sesgada.
Una de las condiciones para que una muestra sea representativa es que el muestreo (o sistema
para elegir una muestra de una poblaci´on)que se haga sea aleatorio, es decir, todas las personas de la poblacion tengan las mismas posibilidades de ser elegidas, mientras que si la elecci´on de la muestra
es subjetiva, es probable que resulte sesgada.


Las distintas maneras de elegir una muestra de una poblaci´on se denominan muestreos. Basicamente
hay dos tipos de muestreos:

1. Muestreo no probabilıstico: El investigador noelige la muestra al azar, sino mediante determinados criterios subjetivos.

2. Muestreo probabilıstico: Cuando la muestra se elige al azar. En este caso podemos distinguir
varios tipos:

a) Muestreo aleatorio simple: Aquel en el que cada individuo de la poblaci´on tiene las mismas
posibilidades de salir en la muestra.
b) Muestreo sistematico: En el que se elige un individuo al azar y a partirde ´el, a intervalos
constantes, se eligen los dem´as hasta completar la muestra.

c) Muestreo estratificado: E n este muestreo se divide la poblaci´on en clases o estratos y se
escoge, aleatoriamente, un n´umero de individuos de cada estrato proporcional al n´umero
de componentes de cada estrato.

d) Muestreo por conglomerados:Si no disponemos de la relaci´on de los elementos de lapoblacion, o de los posibles estratos, no podemos aplicar los muestreos anteriores.
Aquı entra el llamado muestreo por conglomerados, donde en lugar de elegir individuos
directamente, se eligen unidades mas amplias donde se clasifican los elementos de la poblacion, llamados conglomerados. En cada etapa del muestreo en lugar de seleccionar elementos
al azar seleccionamos conglomerados.

Losconglomerados deben ser tan heterogeneos como la poblaci´on a estudiar, para que la
represente bien. Luego se elegir´ıan algunos de los conglomerados al azar, y dentro de ´estos,
analizar todos sus elementos o tomar una muestra aleatoria simple.
No debemos confundir estrato y conglomerado. Un estrato es homog´eneo (sus elementos
tienen las mismas caracter´ısticas), mientras que un conglomeardo es...