Int, A La Estadistica Inferencial

1. ¿Qué es la inferencia estadística?

La inferencia estadística estudia cómo sacar conclusiones generales para toda la población a partir del estudio de una muestra, y el grado de fiabilidad o significación de los resultados obtenidos.

Puede definirse la Inferencia Estadística como: “El conjunto de métodos estadísticos que permiten deducir (inferir) como se distribuye la población en estudio o las relaciones estocásticas entre varias variables de interés a partir de la información que proporciona una muestra”.

Para que un método de inferencia estadística proporcione buenos resultados debe de: Basarse en una técnica estadístico-matemática adecuada al problema y suficientemente validada.

Utilizar una muestra que realmente sea representativa de la población y de un tamaño suficiente.

2. Nombre y explique las técnicas de muestreo.

Es evidente que un conocimiento previo por parte del investigador de las características de la realidad de la población mejora o debe mejorar los resultados inferenciales que se pueden obtener de la obtención de una muestra; parece claro que si bien el método de selección aleatoria conlleva los mejores resultados, quizá el adecuar la manera de extraer la muestra a las posibles distintas naturalezas de las poblaciones puede mejorar el rendimiento, aunque sólo fuere a nivel de coste. No es por tanto lo mismo intentar conocer la altura media de los habitantes de un país, que el número de errores en una gran contabilidad, dado que la naturaleza de su universo y por tanto el comportamiento poblacional son distintos. Es por ello, que para distintas "naturalezas" del problema han de plantearse distintas soluciones , si bien todas ,o casi todas, pasan por la aleatoriedad ; de ahí que se establezcan diversas "técnicas" o "métodos" de muestreo , de los que brevemente enumeramos algunos .

Muestreo aleatorio sistemático. Esta técnica consiste en extraer elementos de la población mediante una regla sistematizadora que previamente hemos creado (sencillamente cada K elementos). Así numerada la población, se elige (aleatoriamente) un primer elemento base, partiendo de éste se aplica la regla para conseguir los demás hasta conseguir el tamaño muestral adecuado. Este procedimiento conlleva el riesgo de dar resultados sesgados si en la población se dan periodicidades o rachas.

Muestreo aleatorio estratificado. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen una gran homogeneidad interna (poca varianza interna) y no obstante son heterogéneos entre sí (mucha varianza entre estratos). 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 de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica.

Muestreo por conglomerados. La unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman previsiblemente una unidad de comportamiento representativo. Dicha unidad es el conglomerado cuyo comportamiento interno puede ser muy disperso (varianza grande) pero que presumiblemente poseerá un comportamiento próximo a otros conglomerados (varianza entre conglomerados, pequeña). Los conglomerados se estudian en profundidad hasta conseguir el tamaño muestral adecuado.

Muestreo por unidades monetarias. Este tipo de muestreo es especifico en auditoría , viene a solucionar el problema que plantea la selección aleatoria de partidas contables que no tienen (evidentemente) el mismo monto económico y por ello en un muestreo estrictamente aleatorio se "primaría" la inspección de las numerosas partidas pequeñas irrelevantes dejando sin inspección las importantes y cuantiosas. Para solucionarlo el M.U.M plantea la selección aleatoria no de asientos o partidas sino de unidades monetarias (ordenadas y numeradas) de tal manera que el defecto anterior se subsana al tener una partida cuantiosa más probabilidades de ser elegida pues contiene más unidades monetarias.

Otros tipos de muestreo. Es evidente que los planteados no son las únicas técnicas de muestreo. Existen otras como las no aleatorias: Cuotas, Intencional, Incidental, bola de nieve, etc. Y otras aleatorias y complicadas como el muestreo por superpoblaciones.

3. Define el muestreo probabilístico y no probabilístico.

Las muestras pueden ser probabilísticas o no probabilísticas. Una muestra probabilística se elige mediante reglas matemáticas, por lo que la probabilidad de selección de cada unidad es conocida de antemano. Por el contrario, una muestra no probabilística no ser rige por las reglas matemáticas de la probabilidad. De ahí que, mientras en las muestras probabilísticas es posible calcular el tamaño del error muestral, no es factible hacerlo en el caso de las muestras no probabilísticas. Ejemplos de éstas últimas son la muestra accesible (que está conformada por personas de fácil acceso para el investigador como ser colegas o alumnos de su clase.) y la muestra voluntaria (donde los sujetos de la muestra no han sido seleccionados matemáticamente)

La modalidad más elemental de muestra probabilística es la muestra aleatoria simple, en la que todos los componentes o unidades de la población tienen la misma oportunidad de ser seleccionados.

Otro procedimiento similar de muestreo aleatorio es el llamado muestreo aleatorio sistemático en el cual se escoge uno de cada x componentes del listado de la población. El investigador selecciona al azar un punto de partida y un intervalo muestral. Así si el punto de partida fuera el 11 y el intervalo el 6 se elegirían el 11, 16, 21,16 hasta completar la lista.

Siempre que se desee adecuar la representación de diferentes subconjuntos hay que recurrir a una muestra estratificada. Las características de las submuestras (estratos o segmentos) pueden contemplar casi cualquier tipo de variables: edad, sexo, religión, niel de ingresos, etc. Los estratos pueden así definirse mediante un número prácticamente ilimitado de características. Puede ser un muestreo estratificado proporcional o no proporcional.

4. Explique en que consiste

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