Inferencia Estadistica

Introducci´on

Inferir: Sacar una consecuencia de una cosa. Sacar consecuencia o deducir una cosa de otra.

La estad´ıstica, ciencia o rama de las Matem´aticas que se ocupa de recoger datos, analizarlos y

organizarlos, y de realizar las predicciones que sobre esos datos puedan deducirse, tiene dos vertientes

b´asicas:

a) Estad´ıstica descriptiva: B´asicamente se ocupa de la 1ª parte, es decir, a partir de ciertos datos,

analizarlos y organizarlos. Es aqu´ı donde tiene sentido calcular la media, mediana, moda, desviaci´on

media, desviaci´on t´ıpica, etc.

b) Estad´ıstica inferencial: Se ocupa de predecir, sacar conclusiones, para una poblaci´on tomando

como base una muestra (es decir , una parte) de dicha poblaci´on. Como todas las predicciones, siempre

han de hacerse bajo un cierto grado de fiabilidad o confianza.

Ser´a esta ´ultima vertiente de la estad´ıstica la que estudiemos en este tema.

4.2. Muestreos

Ya sabemos que una poblaci´on es el conjunto de individuos sobre los que hacemos cierto estudio, y

que una muestra es un subconjunto de la poblaci´on. Es evidente que los resultados de una determinada

encuesta tendr´an un mayor grado de fiabilidad si dicha encuesta se realiza sobre la poblaci´on completa.

Sin embargo, en la mayor´ıa de las ocasiones esto no es posible, debido a m´ultiples razones:

* Imposibilidad material (Hacer una encuesta a los casi 41 millones de espa˜noles es imposible,hacer

un estudio sobre la fecha de caducidad de un producto. Si lo hacemos con todos los productos .qu´e vendemos

luego?)

* Imposibilidad temporal (Hacer un estudio sobre la duraci´on de una bombilla. .Cu´anto debemos

esperar para saberlo?).

Por tanto, es habitual que tengamos que manejarnos con muestras, de modo que es importante

saber elegir bien una muestra de la poblaci´on, una muestra que represente bien a dicha pbolaci´on.

Hay muchas maneras de elegir una muestra de una poblaci´on.

Antes de pasar a analizar dichas formas de extracci´on de muestras, lo que si hemos de dejar claro

es que todas las muestras han de cumplir varias condiciones indispensables.

Es evidente que para que el estudio a realizar sea fiable, hay que cuidar mucho la elecci´on de

la muestra, para que represente en la medida de lo posible a la poblaci´on de la que se extrae. Si la

muestra est´a mal elegida, diremos que no es representativa.

En este caso, se pueden producir errores imprevistos e incontrolados. Dichos errores se denominan

sesgos y diremos que la muestra est´a sesgada.

Una de las condiciones para que una muestra sea representativa es que el muestreo (o sistema

para elegir una muestra de una poblaci´on) que se haga sea aleatorio, es decir,

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