Qué es la estadística inferencial?
La estadística inferencial permite hacer descripciones de los datos y extraer inferencias y conclusiones de los mismos. Mediante la estadística inferencial, una persona puede concluir lo que una población puede pensar o’s afectado por la toma de datos de la muestra.
La estadística inferencial se utiliza principalmente para obtener estimaciones sobre un grupo grande (o población) y sacar conclusiones sobre los datos basándose en métodos de comprobación de hipótesis.
La estadística inferencial utiliza datos de muestra porque es más rentable y menos tediosa que la recogida de datos de toda una población. Permite llegar a hipótesis razonables sobre el conjunto de la población a partir de una muestra’s características. Los métodos de muestreo deben ser insesgados y aleatorios para que las conclusiones e inferencias estadísticas sean validadas.
Resumen
Parámetros de la población, estadísticas de la muestra, errores de muestreo e intervalos de confianza
Un estadístico es una métrica utilizada para proporcionar una visión general de una muestra, y un parámetro es una métrica utilizada para proporcionar una visión general de una población. Los dos tipos principales de estimación son la estimación por intervalos y la estimación puntual. La estimación del intervalo (e.g., El intervalo de confianza) proporciona un rango de valores en el que un parámetroParámetro Un parámetro es un componente útil del análisis estadístico. Se refiere a las características que se utilizan para definir una población determinada. Se utiliza para es probable que se encuentre. Una estimación puntual es una estimación de un parámetro (e.g., media de la muestra).
Dado que una muestra no es más que una porción de una población mayor, los datos de la muestra no captan información sobre toda la población, lo que da lugar a un error de muestreo. El error de muestreo puede definirse como la diferencia entre los estadísticos respectivos (valores de la muestra) y los parámetros (valores de la población). El error de muestreo es inevitable cuando se utilizan datos de la muestra; por lo tanto, la estadística inferencial puede ser ambigua. Para minimizar la incertidumbre creada por los errores de muestreo, se pueden aplicar métodos de muestreo probabilístico en el análisis de datos.
Los intervalos de confianza permiten realizar estimaciones por intervalos de los valores de la población (o de los parámetros) utilizando las variabilidades estadísticas. Los intervalos de confianza tienen en cuenta los errores de muestreoErrores de muestreoLos errores de muestreo son errores estadísticos que surgen cuando una muestra no representa a toda la población. El aumento del tamaño de la muestra puede reducir los errores.. Al igual que las estimaciones de intervalo, los intervalos de confianza proporcionan un rango de valores en el que es probable encontrar un parámetro y, por tanto, muestran la probabilidad de incertidumbre de la estimación puntual. Las estimaciones puntuales y los intervalos de confianza pueden utilizarse en combinación para obtener mejores resultados.
Todo intervalo de confianza va acompañado de un nivel de confianza, que indica la probabilidad del intervalo. Un intervalo de confianza del 95% (porcentual) muestra que si el mismo estudio se realiza numerosas veces con una muestra completamente nueva cada vez, es probable que el 95% de los estudios tengan una estimación que se encuentre dentro del mismo rango de valores. Se aplica a las estimaciones y no necesariamente a los parámetros.
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Prueba de hipótesis
Las pruebas de hipótesis hacen uso de la estadística inferencial y se utilizan para analizar las relaciones entre las variables y hacer comparaciones de la población mediante el uso de datos de la muestra. Los pasos para la comprobación de hipótesis incluyen la formulación de una hipótesis de investigación (nula y alternativa), la recopilación de datos de acuerdo con los requisitos de la prueba de hipótesis, el análisis de los datos mediante la prueba adecuada y la decisión de rechazar o aceptar la hipótesis nula Hipótesis nula La hipótesis nula establece que no existe relación entre dos parámetros de la población, i.e., una variable independiente y una variable dependiente., y, por último, una presentación y discusión de los resultados obtenidos.
La comprobación de hipótesis se enmarca en la “pruebas estadísticas” categoría. Las pruebas estadísticas tienen en cuenta los errores de muestreo y pueden ser paramétricas (incluyen supuestos sobre los parámetros de distribución de la población) o no paramétricas (no incluyen supuestos sobre los parámetros de distribución de la población).
Las pruebas paramétricas tienden a ser más confiables y fiables porque permiten detectar los efectos potenciales. Las pruebas paramétricas suponen que la población de la que se derivan los datos de la muestra se distribuye normalmente. El tamaño de la muestra proporciona una representación adecuada de la población de la que procede. Los grupos, las varianzas y las medidas de dispersión son comparables.
Otros métodos de prueba
Existen otros métodos de prueba, como las pruebas de correlación y las pruebas de comparación. Las pruebas de correlación examinan la asociación entre dos variables y estiman el alcance de la relación. Ejemplos de pruebas de correlación son la prueba de Pearson’s r test, Spearman’s r, y la prueba de independencia Chi-cuadrado.
Las pruebas de comparación se utilizan para determinar las diferencias en las medidas estadísticas decrecientes observadas (media, mediana, etc.).). Ejemplos de pruebas de comparación son la prueba t, ANOVA, Mood’La mediana de la población, la prueba H de Kruskal-Wallis, etc.
Más recursos
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