La estadística inferencial es una rama de la estadística que se ocupa de hacer inferencias o conclusiones sobre una población basándose en la información recopilada a partir de una muestra representativa de esa población. La idea central es utilizar los resultados obtenidos de la muestra para hacer afirmaciones o inferencias sobre la población completa.
Parámetros y Estadísticos:
Un parámetro es una medida numérica que describe alguna característica de una población completa. Por ejemplo, la media poblacional o la desviación estándar poblacional. Un estadístico es la contraparte de un parámetro pero calculado a partir de una muestra.
Muestra y Población:
Una población es el conjunto completo de elementos que comparten una característica común. Una muestra es un subconjunto de la población que se selecciona para el estudio.
Estimación Puntual y Intervalos de Confianza:
La estimación puntual es un único valor que se utiliza para aproximar un parámetro poblacional. Un intervalo de confianza proporciona un rango de valores dentro del cual es probable que se encuentre el parámetro verdadero con cierto nivel de confianza.
Pruebas de Hipótesis:
Las pruebas de hipótesis son procedimientos estadísticos utilizados para tomar decisiones sobre afirmaciones (hipótesis) acerca de los parámetros poblacionales. Se establece una hipótesis nula y una hipótesis alternativa, y se utiliza la evidencia de la muestra para tomar una decisión sobre la hipótesis nula.
Error Tipo I y Tipo II:
El error tipo I ocurre cuando se rechaza incorrectamente una hipótesis nula verdadera, mientras que el error tipo II ocurre cuando se falla en rechazar una hipótesis nula falsa.
Regresión y Correlación:
La regresión se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. La correlación mide la fuerza y dirección de una relación lineal entre dos variables.
Análisis de Varianza (ANOVA):
El ANOVA se utiliza para comparar las medias de tres o más grupos y determinar si hay diferencias significativas entre ellos.
Pruebas No Paramétricas:
Se utilizan cuando los datos no cumplen con los supuestos de las pruebas paramétricas. Ejemplos incluyen la prueba de Wilcoxon, la prueba de Kruskal-Wallis, entre otras.
La estadística inferencial es fundamental en la investigación científica, la toma de decisiones y muchos otros campos, ya que permite generalizar los resultados de una muestra a una población más amplia.
2 respuestas a “Estadística inferencial”
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