ESTADISTICA INFERENCIAL: Es una parte de la estadística
que comprende los métodos y procedimientos que por medio
de la induccion determina propiedades de una población
estadística, a partir de una pequeña parte de la misma.
La estadística inferencial comprende como aspectos importantes:
*La toma de muestras o muestreo. *La estimación de parámetros o
variables estadísticas. *El contraste de hipótesis. *El diseño
experimental. *La inferencia bayesiana. *Los métodos no paramétricos.
POBLACIÓN: Es el conjunto de
cosas, personas, animales o
situaciones que tiene una o varias
características o atributos comunes.
MUESTRA: Es una parte,
generalmente pequeña, que se
toma del conjunto total para
analizarla y hacer estudios que le
permitan al investigador inferir o
estimar las características de un
problema.
PARÁMETRO ESTADÍSTICO: Es un número que resume la
gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de
una variable estadística. El cálculo de éste número esta
bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética
obtenida a partir de datos de la población.
TEORÍA DE MUESTREO
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: Es la
extracción de una muestra de una población
finita, en el que el proceso de extracción es tal
que garantiza a cada uno de los elementos de
la población la misma oportunidad de ser
incluidos en dicha muestra.
MUESTREO ESTRATIFICADO: Consiste en la
división previo de la población de estudio en grupos
o clases que se suponen homogéneos con
respecto a alguna característica de las que se van a
estudiar.
MUESTREO SISTEMÁTICO: se utiliza cuando el universo o
población es de gran tamaño, o ha de extenderse en el tiempo.
Primero hay que identificar las unidades y relacionarlas; luego hay
que calcular una constante, que se denomina coeficiente de
elevación. K=N/n; donde N es el tamaño del universo y n el tamaño
de la muestra.
DISTRIBUCIÓN DE MUESTREO: Es lo que resulta de
considerar todas las muestras posibles que pueden ser
tomadas de una población. Su estudio permite calcular la
probabilidad que se tiene, dada una sola muestra, de
acercarse al parámetro de la población. Mediante la
distribución muestral se puede estimar el error para un
tamaño de muestra dado.
ERROR MUESTRAL: Es la diferencia
entre el valor de un estimador y el del
parámetro correspondiente.