Estadística inferencial
La estadística inferencial se produce a través de complejos cálculos matemáticos que permiten a los científicos inferir tendencias sobre una población mayor a partir del estudio de una muestra tomada de ella. Los científicos utilizan la estadística inferencial para examinar las relaciones entre las variables de una muestra y, a continuación, hacer generalizaciones o predicciones sobre cómo se relacionarán esas variables con una población más amplia.
Normalmente es imposible examinar a cada miembro de la población individualmente. Por ello, los científicos eligen un subconjunto representativo de la población, denominado muestra estadística, y a partir de este análisis son capaces de decir algo sobre la población de la que procede la muestra. Hay dos grandes divisiones de la estadística inferencial:
- Un intervalo de confianza da un rango de valores para un parámetro desconocido de la población mediante la medición de una muestra estadística. Esto se expresa en términos de un intervalo y el grado de confianza de que el parámetro está dentro del intervalo.
- Pruebas de significación o pruebas de hipótesis en las que los científicos hacen una afirmación sobre la población mediante el análisis de una muestra estadística. Por su diseño, existe cierta incertidumbre en este proceso. Esto puede expresarse en términos de un nivel de significación.
- Las técnicas que los científicos sociales utilizan para examinar las relaciones entre las variables y, por tanto, para crear estadísticas inferenciales, incluyen análisis de regresión lineal, análisis de regresión logística, ANOVA, análisis de correlación, modelización de ecuaciones estructurales y análisis de supervivencia. Al realizar una investigación con estadísticas inferenciales, los científicos realizan una prueba de significación para determinar si pueden generalizar sus resultados a una población mayor. Las pruebas de significación más comunes son la prueba de chi-cuadrado y la prueba t.
- Éstas indican a los científicos la probabilidad de que los resultados de su análisis de la muestra sean representativos del conjunto de la población.
Estadística descriptiva frente a estadística inferencial
Aunque la estadística descriptiva es útil para aprender cosas como la dispersión y el centro de los datos, nada en la estadística descriptiva puede utilizarse para hacer ninguna generalización. En la estadística descriptiva, las medidas como la media y la desviación estándar se indican como números exactos.
Aunque la estadística inferencial utiliza algunos cálculos similares, como la media y la desviación estándar, el enfoque es diferente para la estadística inferencial. La estadística inferencial comienza con una muestra y luego generaliza a una población. Esta información sobre una población no se expresa como un número. En su lugar, los científicos expresan estos parámetros como un rango de números potenciales, junto con un grado de confianza.
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