ESTADISTICA INFERENCIAL

INDICE

Introducción………………………………………………………………………...3

Estadística Inferencial…………………………………………………………….5

Importancia De La Estadística Inferencial………………………………...…..5

Muestreo…………………………………………………………………………….6

Tipos de muestreo………………………………………………………………...6

Muestreo Aleatorio Simple……………………………………………………….7

Muestreo Aleatorio Sistemático………………………………………………...7

Muestreo Aleatorio Estratificado……………………………………………….7

Muestreo Por Conglomerados…………………………………………………..8

Estimación y prueba de Hipótesis……………………………………………...8

Conclusión………………………………………………………………………...14

INTRODUCCIÓN

Según la Nueva Biblioteca Interactiva Temática QUORUMXXI, en la actualidad el estado Ucraniano hace seguimiento médico a 174.812 residentes, dado que la aparición de leucemias es de 13.4 por 100.000 habitantes, unas de las tasas más altas del mundo.

Estos datos obtenidos son posibles mediante la aplicación de métodos estadísticos, que han facilitado la obtención de información; ya que esta se ha extendido más allá de sus orígenes como un servicio al estado o al gobierno y se emplea para entender datos y tomar decisiones en diferentes áreas como ciencias naturales, medicina, física, psicología u otros. La estadística es una rama de la matemática que se refiere a la recolección, análisis e interpretación de los datos obtenidos en estudio, ya sea para la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. A su vez la estadística la conforman; la estadística inferencial y la descriptiva.

La estadística inferencial es aquella que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la misma. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos.

La estadística inferencial forma parte importante en el estudio de poblaciones, ya que estas no son posibles de estudiar en su totalidad, es muy necesario el empleo del método de muestreo el cual consiste en tomar una muestra representativa de la población y a partir de ésta, infiere que el resto de la población tiene el mismo comportamiento, es más rápido y económico para conocer los parámetros (características) de interés de la población. Existe metodología clara y confiable para el muestreo (y tamaño de muestra).

ESTADISTICA INFERENCIAL

La estadística inferencial es una parte de la estadística que proporciona los métodos necesarios para estimar las características de un grupo total al cual se denomina población. Esta se basa en el estudio de datos de un conjunto pequeño de dicha población denominada muestra; de la cual se extraerán conclusiones acerca de su naturaleza.

La estadística inferencial no es más que un argumento, en función de esto cualquier estudio necesitará, al menos dos argumentos sólidos: el estadístico y el relativo al diseño de investigación. La estadística inferencial es necesaria cuando se quiere hacer alguna afirmación sobre más elementos de los que se van a medir. Aunque nunca ofrecerá seguridad absoluta, sí ofrecerá una respuesta probabilística. Esto es importante: la estadística no decide; sólo ofrece elementos para que el investigador o el lector decidan.

La estadística inferencial comprende como aspectos importantes:

• La toma de muestras o muestreo.

• La estimación de parámetros o variables estadísticas.

• El contraste de hipótesis.

• El diseño experimental.

• La inferencia bayesiana.

• Los métodos no paramétricos

INPORTANCIA DE LA ESTADISTICA INFERENCIAL

La Estadística Inferencial puede dar respuesta a muchas de las necesidades que la sociedad actual puede requerir. Su tarea fundamental es el análisis de los datos que se obtienen a partir de experimentos, con el objetivo de representar la realidad y conocerla. Permite la recolección de datos importantes para el estudio de situaciones que se presentan a diario y permite dar respuesta a los problemas de una forma útil y significativa.

El hecho es que la ciencia se basa en todo aquello que se pueda constatar empíricamente, es medible, cuantificable y se puede hacer acopio de la información para armar cuadros estadísticos... una vez con la información acumulada resultado de diversos experimentos verificables, se puede inferir a partir de la información estadística. En las ciencias sociales ocurre algo semejante en tanto es con los datos que dan las encuestas que se puede armar o articular la información estadística e inferir resultados a partir de una muestra que deberá ser estadísticamente representativa para que resulte una verdadera inferencia.

MUESTREO

En cuanto a la toma de muestras en la estadística inferencial se maneja el muestreo probabilístico que consiste en elegir una muestra de la población al azar. Este forma parte muy fundamental ya que con un muestreo de toda la población se puede examinar y sacar conclusiones en base a una pequeña parte de la misma, dando por sentado que los resultados obtenidos en la muestra es de hecho representativa de toda la población, una ventaja muy grande es que es mucho más sencillo trabajar con una pequeña parte de un todo que con su totalidad. Además, en ocasiones, el muestreo puede ser más exacto que el estudio de toda la población porque el manejo de un menor número de datos provoca también menos errores en su manipulación.

TIPOS DE MUESTREO:

Podemos distinguir varios tipos de muestreo:

• Muestreo Aleatorio Simple: Es aquel muestreo aleatorio en el que la probabilidad de que un elemento resulte seleccionado se mantiene constante a lo largo de todo el proceso de obtención de la misma. La técnica del muestreo puede asimilarse a un modelo de extracción de bolas de una urna con devolución de la bola extraída. Un mismo dato puede, en consecuencia, resultar muestreado más de una vez. Cada elección no depender de las anteriores y, por tanto, los datos muestrales serán estocásticamente independientes.

• Muestreo Aleatorio Sistemático: Se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.

Por ejemplo si tenemos una población formada por 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25 elementos, en primer lugar debemos establecer el intervalo de selección que será igual a 100/25 = 4. A continuación elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los restantes elementos de la muestra. 2, 6, 10, 14,..., 98

• Muestreo Aleatorio Estratificado: Se divide la población en clases o estratos y se escoge, aleatoriamente, un número de individuos de cada estrato proporcional al número de componentes de cada estrato.

La muestra se distribuye (se extrae de) entre los estratos predeterminados según la naturaleza de la población (ejemplo: sexo, lugar geográfico, etc.) dicha distribución reparto de la muestra se denomina afijación; que puede ser de varias formas:

* Afijación simple: a cada estrato le corresponde igual número de elementos (extracciones) muestrales.

* Afijación proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) relativo de cada estrato.

* Afijación óptima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión

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