Introducción a la Estadística Inferencial y Descriptiva

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Estadística Inferencial

Estudia la probabilidad de éxito de las diferentes soluciones posibles a un problema en las diferentes ciencias en las que se aplica. Para ello, utiliza los datos observados en una o varias muestras de la población. Mediante la creación de un modelo matemático, infiere el comportamiento de la población total partiendo de los resultados obtenidos en las observaciones de las muestras. (Fernández et. al, p.17)

Objetivo de la Estadística Inferencial

La inferencia estadística intenta tomar decisiones basadas en la aceptación o el rechazo de ciertas relaciones que se toman como hipótesis. Esta toma de decisiones va acompañada de un margen de error, cuya probabilidad está determinada. (Vargas, p.33)

La estadística inferencial tiene dos objetivos básicos:

  1. Obtener conclusiones válidas acerca de una población sobre la base de una muestra; es decir, que las conclusiones que obtengamos de una muestra se puedan extrapolar a la población que dio origen a esa muestra.
  2. Poder medir el grado de incertidumbre presente en dichas inferencias en términos de probabilidad. (Díaz, p.287)

Otros Conceptos Clave en Estadística

A continuación, se definen algunos de los términos más usados en estadística:

Población:
Es el conjunto de todos los posibles elementos que intervienen en un experimento o en un estudio. Existen dos tipos:
Población Finita:
Aquella que indica que es posible alcanzarse o sobrepasarse al contar. Posee o incluye un número limitado de medidas y observaciones.
Población Infinita:
Incluye un gran conjunto de medidas y observaciones que no pueden alcanzarse en el conteo. Son poblaciones infinitas porque hipotéticamente no existe límite en cuanto al número de observaciones que cada uno de ellos puede generar.
Muestra:
Un conjunto de medidas u observaciones tomadas a partir de una población dada. Es un subconjunto de la población.
Muestra Representativa:
Un subconjunto representativo seleccionado de una población de la cual se obtuvo.
Muestreo:
El estudio de la muestra representativa.
Censo:
El estudio completo de la población.
Parámetro:
Las características medibles en una población completa. Se le asigna un símbolo representado por una letra griega.
Estadístico o Estadígrafo:
Es la medida de una característica relativa a una muestra. La mayoría de los estadísticos muestrales se encuentran por medio de una fórmula y suelen asignárseles nombres simbólicos que son letras latinas.
Datos Estadísticos (Variables):
Los datos son agrupaciones de cualquier número de observaciones relacionadas. Para que se considere un dato estadístico debe tener dos características: a) Que sean comparables entre sí. b) Que tengan alguna relación.
Variable:
Una característica que asume valores.

Clases de Datos (Variables)

  • Variable Cuantitativa o Escalar: Puede asumir sus resultados en medidas numéricas.
  • Variable Cuantitativa Discreta: Puede asumir sólo ciertos valores, números enteros. Ejemplo: El número de estudiantes (1, 2, 3, 4).
  • Variable Cuantitativa Continua: Teóricamente puede tomar cualquier valor en una escala de medidas, ya sea entero o fraccionario. Ejemplo: Estatura: 1.90 m.
  • Variable Cualitativa Nominal: Cuando no es posible hacer medidas numéricas; son susceptibles de clasificación. Ejemplo: Color de autos: rojo, verde, azul.

Estadística Descriptiva

Se puede definir como un método para describir numéricamente conjuntos numerosos. Por tratarse de un método de descripción numérica, utiliza el número como medio para describir un conjunto, que debe ser numeroso, ya que las permanencias estadísticas no se dan en los casos raros. No es posible sacar conclusiones concretas y precisas de los datos estadísticos. (Vargas, p.33)

Objetivo de la Estadística Descriptiva

La finalidad última de la estadística descriptiva es resumir la información de conjuntos más o menos numerosos de datos. Para ello, se asienta en un concepto inmediato a la tarea de recuento: la frecuencia, medida empírica de la ocurrencia de los distintos estados que puede presentar una variable. (SGT, p.16)

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