lunes, 19 de febrero de 2007

Definición de Estadística Inferencial

De acuerdo con el diccionario de la Real Academia Española, inferir significa "sacar una consecuencia o deducir algo de otra cosa".

El principal objetivo de la Estadística consiste en poder decir algo con respecto a un gran conjunto de personas, mediciones u otros entes (población) con base en las observaciones hechas sobre sólo una parte (muestra) de dicho gran conjunto. La capacidad para "decir algo" sobre poblaciones con base en muestras está basada en supuestos con respecto a algún modelo de probabilidad que permite explicar las características del fenómeno bajo observación.

Al conjunto de procedimientos estadísticos en los que interviene la aplicación de modelos de probabilidad y mediante los cuales se realiza alguna afirmación sobre poblaciones con base en la información producida por muestras se le llama Inferencia Estadística o Estadística Inferencial.

26 comentarios:

  1. quisiera que me rosolviera esta duda
    dejeme le cuento que inicio mi carrera y pues en investigacion cientifica nos piden estadisticas pero no se cuales son los Procedimientos que existen para realizar estadistica inferencial

    ResponderEliminar
  2. Anónimo:

    Sin entrar demasiado en detalles, te comento que el proceso de inferencia estadística consiste en poder hacer afirmaciones sobre las características de una población, a las cuales llamamos parámetros, con base en información observada únicamente en un pequeño subconjunto de la población, llamado muestra.

    De manera general, podemos hacer inferencia estadística mediante:
    * Estimación de parámetros, que puede ser puntual (un sólo valor) o por intervalo (intervalos de confianza). En este tipo de inferencia obtenemos, a partir de mediciones en la muestra, un estadístico o valor que aproxima el verdadero valor del parámetro.

    * Contraste de hipótesis. Aquí hacemos una afirmación sobre uno o más parámetros, y luego concluimos si lo observado en la muestra contradice o no tal afirmación.

    * Elaboración de modelos. Podríamos considerar que este modo de inferencia combina los dos tipos anteriores, ya que en él se establece de qué tipo son las relaciones entre distintas variables que participan en un fenómeno, y con base en estimaciones puntuales y contraste de hipótesis valoramos dichas relaciones.

    Espero te sea de utilidad esta breve introducción.

    Saludos.

    ResponderEliminar
  3. mas que dicho y explicado claramente avemos personas como yo que en ocaciones no comprendemos el significado de dichas palabras por mas que las leamos seria fabuloso aplicar una prueba de estadistica inferencial a un conjunto de personas preguntandoles que entienden o que saben sobre estas palabras "estadistica inferencial" y comparar tales resultados. Les doy mis mas amplias felicitaciones a todos los que hacen posibles esta paguina de informacion a los que participan, y colaboran para resolver dichos problemas mis mas sinceros reconocimientos para todos

    ResponderEliminar
  4. Anónimo:

    Muchas gracias por tus comentarios. Es grato saber que esta pequeña colaboración le resulta de utilidad a los usuarios.

    Saludos y por favor vuelve pronto.

    ResponderEliminar
  5. Gracias por la informaciòn. Ha sido, hasta el momento, la más comprensible que he encontrado.

    ResponderEliminar
  6. Estimado(a) Mérope:

    Celebro que te parezca útil esta entrada :)

    Gracias por tu comentario y por favor vuelve pronto.

    Saludos y feliz inicio de año.

    ResponderEliminar
  7. muchas gracias por que también me ha sido muy útil, ya que esta dicha en palabras sencillas si podrías ampliarlos con ejemplos sería muy bueno. gracias nuevamnete.

    ResponderEliminar
  8. Hola, Anónimo:

    Me da gusto saber que también te ha sido útil.

    Gracias por la sugerencia de los ejemplos. Procuraré agregar algunos dentro de poco.

    Saludos y vuelve pronto.

    ResponderEliminar
  9. quisiera saber la diferencia entre estadistica inferenial y descriptiva

    ResponderEliminar
  10. Estimado Anónimo:

    De manera general, podemos clasificar los métodos estadísticos en dos categorías: descriptivos e inferenciales.

    Los métodos descriptivos son los que tienen qué ver con la recolección, resumen y presentación de datos, es decir, son aquellos que:

    * Nos dicen cómo calcular medidas (descriptivas) de un conjunto de datos, tales como la media aritmética, la mediana, la moda, el recorrido, la desviación estándar, la varianza, el coeficiente de sesgo o de curtosis (todas estas medidas, calculadas sobre las observaciones de la muestra) etcétera, o

    * Nos explican cómo elaborar representaciones gráficas como histogramas, diagramas de barras, diagramas de pastel, diagramas de caja y brazos, y otras.

    Los métodos inferenciales son los que se explican en la entrada más arriba, que sirven para sacar conclusiones sobre la población con base en observaciones muestrales. Estos pueden ser:

    * Métodos de estimación puntual o por intervalo (intervalos de confianza)

    * Pruebas de hipótesis

    * Elaboración de modelos, como regresión lineal, por ejemplo

    Espero te sea de utilidad. Saludos

    ResponderEliminar
  11. Hola
    me parecen muy claros sus comentarios y muy buena su disposicion
    Podria explicarme que es Varianza
    Gracias

    ResponderEliminar
  12. Hola, Anónimo:

    Gracias por tu comentario.

    En cuanto a tu pregunta sobre qué es varianza, te diré:

    Puesto de manera muy breve, la varianza es una medida de la cantidad de variación que está presente en los datos.

    Si en un conjunto de datos estos son muy similares entre sí (están muy juntos unos de otros), entonces el valor de su varianza será "pequeño"; mientras que si los datos son muy distintos entre sí, entonces el valor de su varianza será "grande".

    Pongo entre comillas las referencias a la magnitud de la varianza, porque es muy subjetivo qué es pequeño y qué es grande; pero si comparamos dos conjuntos con datos de magnitud similar, y uno tiene una varianza de 2, mientras que el otro tiene una varianza de 200, diremos que el primero es menos variable que el segundo, por lo cual esperaríamos que los datos en el primero estén más juntos entre sí que lo que lo están los del segundo.

    Con respecto a las mediciones de una muestra, la varianza es el promedio (o casi) de las desviaciones cuadráticas de los datos con respecto a su media. Esto, porque se obtiene calculando la diferencia entre cada dato y su media aritmética, elevando al cuadrado esa diferencia y luego sumando todas esas diferencias elevadas al cuadrado. Finalmente, se calcula el promedio (o casi) de esas diferencias dividiendo la suma obtenida por el número de datos (o por el número de datos menos 1).

    Desde el punto de vista de la estadística matemática, o de la probabilidad, la varianza es el segundo momento con respecto a la media de la variable aleatoria, por lo cual será la suma de una serie o el resultado de una integral (si estas convergen); aunque tal vez esto ya no tenga mucho qué ver con tu duda original.

    La varianza es una forma de medir la variación presente en un conjunto de datos, pero hay otras.

    En mi apreciación, la variación es uno de los conceptos más importantes en la estadística, si no es que el más importante. Esto lo digo porque todos los métodos estadísticos están desarrollados precisamente para tratar de medir, caracterizar, explicar, pronosticar, reducir, etcétera la variación de los datos.

    Si los datos no tuvieran variación, entonces no necesitaríamos para nada de los procedimientos estadísticos. No estaríamos preocupados por calcular su media, ni por saber cuánto varían (puesto que estamos suponiendo que no lo hacen). Si los datos no variaran, entonces todos serían iguales, y si quisiéramos saber, por ejemplo, cuál es la estatura de las personas en una ciudad o región, bastaría con abordar a la primera que pasara por la calle y medirla: todos los demás medirían lo mismo.

    Dado que la realidad no es así, porque siempre existen variaciones (aunque sean ligeras), necesitamos de la estadística y la probabilidad para poder caracterizar esos fenómenos y tratar de obtener información con respecto a ellos.

    Espero no haberme extendido demasiado y sí haber despejado tu duda; pero si algo no te quedó muy claro, no dudes en preguntar de nuevo.

    Saludos y gracias de nuevo.

    ResponderEliminar
  13. buenas me gustaria saber como hago para calcular la muestra de una poblacion entre 100 a 600

    ResponderEliminar
  14. Hola a todos, me urge saber la respuesta a este problema de estadística inferencial. Muchas gracias por adelantado.

    1) Se quiere hacer u n muestreo inferencial sobre lo que piensan los profesores de primaria y secundaria de la Comunidad Valenciana sobre el uso de las nuevas tecnologías en los centros. Para ello le preguntaremos hemos conseguido el listado de las ultimas tres generaciones de maestros, pedagogos y psicopedagogos. Se ha calculado la muestra y se han analizado los resultados.

    Consideras que ha sido adecuado el muestreo realizado. Si o no y justifica la respuesta.
    ¿Consideras que la población marco es adecuada? Si o no y justifica tu respuesta.

    ResponderEliminar
  15. Hola elProf.
    Por favor ayudeme con la siguiente inquietud, estoy haciendo un experimento con vacas, les modifico la alimnetacion segun la fase de lactancia por ejemplo las de 0 a 100 dias les doy 3kg de balanceado al dia, a las de 101 a 200 dias de lactancia les doy 2 kg de balanceado al dia y a las de 201 a 300 dias de lactancia les doy un kg de balanceado al dia. Originalmente recibian 1 kg de balanceado al dia todas, entonces yo recopile los datos de leche producida 4 meses como originalmente se les suministraba el balanceado, 4 meses con la modificacion que le comente y cuatro meses mas para ver que pasa al seguir aplicando la modificacion que le comente. Entonces estimado profe, por favor ayudeme, cual seria el diseño experimetal, (tratamiento repeticiones)

    ResponderEliminar
  16. hola, muchas gracias por sus publicaciones, me han sido de mucha utilidad. Una consulta, necesito realizar un ensayo sobre estadistica descriptiva e inferencial, solamente desgloso conceptos y lo describo como yo lo analizo o como es lo correcto ? Me dá un ejemplo por favor.... Gracias.... Marcela

    ResponderEliminar
  17. Gracias, de verdad hasta ahorita quedaron aclaradas mis dudas =)

    ResponderEliminar
  18. hola muy bunas aportaciones, a mi me gustaria escuchar ejemplos sencillos de las dos ramas de la estadistica para comprender mejor, gracias... :)

    ResponderEliminar
  19. SOY BURRA PARA LAS MATEMATICAS Y MI MAMA NO AYUDA PARA NADA QUE PUEDO HACER ?? NESECIITO AYUDA RAPIDAMENTE PORQUE BOY A MORIR SI NO ME AYUDAN

    ResponderEliminar
  20. Es de gran ayuda los conceptos tan bien explicados que se han redactado en esta pagina. Por lo tanto solo tengo una sugerencia: seria ideal si pudiera poner algunas referencias sobre las cuales se basa para redactar lo que aparece en esta pagina ya que cuando se realiza un trabajo de investigación el solo poner "http://eilae12007.blogspot.jp/2007/02/definicin-de-estadstica-inferencial.html" no es suficiente.

    saludos cordiales

    ResponderEliminar
  21. BUENISIMA LA DIFERENCIA DE ESTADISTICA DESCRIPTIVA Y INFERENCIAL

    ResponderEliminar
  22. hola chicos y chicas muchas gracias por la información fue de mucha ayuda los quiero besos chao

    ResponderEliminar
  23. Excelente información.

    Le agradezco

    ResponderEliminar
  24. buena la información para mi exposición graxiax chao

    ResponderEliminar
  25. buenas noches necesito si me puede citar algunos ejemplos de la estadistica inferencial le agracdecere mucho su ayuda o apoyo.
    ESTUDIANTE

    ResponderEliminar

Los comentarios están sujetos a moderación, así que pueden tardar un poco en aparecer. Gracias por tu comentario y por tu paciencia.