Estadística inferencial

Se encarga de hacer inferencias y tomar conclusiones sobre una población a partir de una muestra de datos

La estadística inferencial es una rama de la estadística que se ocupa de elaborar conclusiones, generalizaciones o predicciones acerca de una población estadística basándose en el análisis de una muestra estadística representativa. A diferencia de la estadística descriptiva, que se limita a resumir los datos observados, la estadística inferencial utiliza métodos probabilísticos para extender los resultados obtenidos en la muestra al conjunto total de la población.

4 pasos principales para realizar inferencia estadística

Este proceso se basa en la variabilidad inherente de los datos y en el supuesto de aleatoriedad en la selección muestral. Entre las principales técnicas de inferencia se encuentran la estimación estadística (puntual e intervalar), la prueba de hipótesis estadísticas, el cálculo de intervalos de confianza y los modelos estadísticos.

Las aplicaciones de la estadística inferencial permiten, por ejemplo:

  • Estimar parámetros desconocidos de la población (como la media o la proporción).
  • Evaluar hipótesis sobre dichos parámetros.
  • Predecir observaciones futuras.
  • Analizar relaciones entre variables.

Entre las herramientas más utilizadas se incluyen la regresión, el análisis de la varianza, las series temporales y técnicas de minería de datos. Estas herramientas permiten modelar patrones, identificar tendencias y explicar fenómenos observados en los datos.

La inferencia estadística es fundamental en disciplinas como la epidemiología, la econometría, la psicometría, la investigación de mercados y muchas otras áreas científicas y aplicadas.

Estudio de la estadística inferencial

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Método

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  • Planteamiento del problema: un problema de inferencia estadística suele iniciarse con una fijación de objetivos o algunas preguntas del tipo:
¿Cuál será la media de esta población respecto a tal característica?
¿Se parecen estas dos poblaciones?
¿Hay alguna relación entre...?

En el planteamiento se definen con precisión la población, la característica a estudiar, las variables, etc.

  • Elaboración de un modelo: en caso de establecer un modelo teórico, se replantea el procedimiento y se llega a una conclusión lógica. Los posibles modelos son distribuciones de probabilidad.
  • Tratamiento de los datos: en esta fase se eliminan posibles errores, se depura la muestra, se tabulan los datos y se calculan los valores que serán necesarios en pasos posteriores, como la media muestral, la varianza muestral.

Los métodos de esta etapa están definidos por la estadística descriptiva.

  • Estimación de los parámetros: con determinadas técnicas se realiza una predicción sobre cuáles podrían ser los parámetros de la población.
  • Contraste de hipótesis: los contrastes de hipótesis son técnicas que permiten simplificar el modelo matemático bajo análisis. Frecuentemente el contraste de hipótesis recurre al uso de estadísticos muestrales.
  • Conclusiones: se critica el modelo y se hace un balance. Las conclusiones obtenidas en este punto pueden servir para tomar decisiones o hacer predicciones.

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.

Véase también

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Bibliografía

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Enlaces externos

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