Tipos de inferencia estadística



Tenemos dos formas de llevar a cabo la inferencia estadística:

1. Estimación del valor en la población (Parámetro) a partir de un valor de la muestra (Estimador).

A) Estadistico / Estimador: Es el índice que representa una información de la muestra estudiada. Suelen expresarse mediante letras del alfabeto latino (Desviación estándar de la muestra (s), media aritmética (Ẋ)).

- Las propiedades deseables de un estimador son las siguientes:

Insesgadez: Un estimador es insesgado cuando la esperanza matemática del este es igual al parámetro que se desea estimar. Por tanto, la diferencia entre el parámetro a estimar y la esperanza de nuestro estimador tendría que ser 0.

Eficiente: Un estimador es más eficiente o tiene la capacidad de estimar de forma precisa cuando su varianza es reducida. Por lo tanto, ante 2 estimadores, siempre elegiremos el que tenga una varianza menor.

Consistencia: Un estimador consistente es aquel que a medida que la medida que la muestra crece se aproxima cada vez más al valor real del parámetro. Por lo tanto, cuantos más valores entran en la muestra, el parámetro estimado será más preciso

B) Parámetro: Cada uno de los estadísticos que tras inferirse, nos proporcionan información sobre la población. A diferencia de los estadísticos, éstos se representan mediante letras del alfabeto griego. Ej. Media aritmética de la población (µ).


2. Contraste de hipótesis, a partir de valores de la muestra, se concluye si hay diferencias entre ellos en la población.






Resumiendo:

Estimación de parámetros poblacionales

Que puede ser puntual o por intervalos. En la estimación de parámetros se calcula cuál será el valor (en la estimación puntual) o el rango de valores (en la estimación por intervalos) que se pueden encontrar en la población a partir de los datos obtenidos en la muestra que ha participado en el estudio.

 

(A partir de este procedimiento podríamos calcular, por ejemplo, qué proporción de pacientes con HTA hay en Andalucía)

 

Contraste de hipótesis

Se formula la hipótesis nula (denominada H0), que postula que no hay diferencias entre los grupos que se comparan, y se contrasta con los datos obtenidos para determinar si esta es verdadera (se acepta la H0 y se establece que no hay diferencias estadísticamente significativas entre los grupos) o falsa (se rechaza la H0 y se establece que sí hay diferencias estadísticamente significativas).

 

En cualquier caso, la decisión de aceptar o rechazar la hipótesis se hace con un cierto margen de error o nivel de confianza, que es una probabilidad.

 

(Mediante el contraste de hipótesis podríamos saber si una intervención educativa reduce las cifras de tensión arterial.)


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