ESTADISTICA INFERENCIAL

La estadística inferencial es el proceso de usar la información de una muestra para describir el estado de una población. Sin embargo es frecuente que usemos la información de una muestra para probar un reclamo o conjetura sobre la población. El reclamo o conjetura se refiere a una hipótesis. El proceso que corrobora si la información de una muestra sostiene o refuta el reclamo se llama prueba de hipótesis.

Los métodos de la estadística inferencial señalan los procedimientos que se han de seguir para poder extraer conclusiones válidas y fiables, a partir de la evidencia que suministra las muestras.

Dos son los problemas que trata de resolver la estadística inferencial en torno a las pruebas estadísticas: 1º determinar si es probable que un valor obtenido a partir de una muestra pertenece realmente a una población; 2º determinar, en términos de probabilidad, si las diferencias observadas entre dos muestras significan que las poblaciones de las que se han obtenido las muestras son realmente diferentes.

1. PRUEBA DE HIPOTESIS.

Afirmación acerca de los parámetros de la población.

Etapas Básicas en Pruebas de Hipótesis.

Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de un valor supuesto (hipotético) en parámetro poblacional. Después de recolectar una muestra aleatoria, se compara la estadística muestral, así como la media (x), con el parámetro hipotético, se compara con una supuesta media poblacional (). Después se acepta o se rechaza el valor hipotético, según proceda. Se rechaza el valor hipotético sólo si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.

A) HIPOTESIS NULA

Analógicamente, si deseamos decidir si un procedimiento es mejor que otro, formulamos la hipótesis de que no hay diferencia entre ellos (o sea. Que cualquier diferencia observada se debe simplemente a fluctuaciones en el muestreo de la misma población). Tales hipótesis se suelen llamar hipótesis nula y se denotan por Ho.

Para todo tipo de investigación en la que tenemos dos o más grupos, se establecerá una hipótesis nula.

La hipótesis nula es aquella que nos dice que no existen diferencias significativas entre los grupos.

Por ejemplo, supongamos que un investigador cree que si un grupo de jóvenes se somete a un entrenamiento intensivo de natación, éstos serán mejores nadadores que aquellos que no recibieron entrenamiento. Para demostrar su hipótesis toma al azar una muestra de jóvenes, y también al azar los distribuye en dos grupos: uno que llamaremos experimental, el cual recibirá entrenamiento, y otro que no recibirá entrenamiento alguno, al que llamaremos control. La hipótesis nula señalará que no hay diferencia en el desempeño de la natación entre el grupo de jóvenes que recibió el entrenamiento y el que no lo recibió.

Una hipótesis nula es importante por varias razones:

Es una hipótesis que se acepta o se rechaza según el resultado de la investigación.

El hecho de contar con una hipótesis nula ayuda a determinar si existe una diferencia entre los grupos, si esta diferencia es significativa, y si no se debió al azar.

No toda investigación precisa de formular hipótesis nula. Recordemos que la hipótesis nula es aquella por la cual indicamos que la información a obtener es contraria a la hipótesis de trabajo.

Al formular esta hipótesis, se pretende negar la variable independiente. Es decir, se enuncia que la causa determinada como origen del problema fluctúa, por tanto, debe rechazarse como tal.

B) NIVEL DE CONFIANZA

Las medias o desviaciones estándar calculadas de una muestra se denominanestadísticos, podrían ser consideradas como un punto estimado de la media ydesviación estándar real de población o de los parámetros“Un Intervalo de Confianza”Estimador puntual: Utiliza un número único o valor para localizar una estimacióndelparámetro.estimador por intervalo de confianza: Denota un rango dentro del cual se puedeencontrar el parámetro y el nivel de confianza que el intervalo contiene alparámetro.limites de confianza: Son

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