Introducción a la estadística inferencia, intervalos de confianza y contraste de hipótesis.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
La estadística inferencia es un conjunto de procedimientos que consisten en pasar de lo particular (muestra) a lo general (población).
Encontramos dos formas de inferencia estadística:
- Estimación: a su vez se compone por el estimador y el parámetro.
Estimador: índice que representa una información de la muestra estudiada.
Parámetro: cada unos de los estadísticos que tras inferirse, nos proporcionan información sobre la información.
- Contraste de hipótesis.
Dentro de la inferencia estadística encontramos:
- Estimación: puede ser puntual o por intervalos.
- Contraste de hipótesis: dentro de estas encontramos los métodos paramédicos y los métodos no paramétricos.
Metodos paramétricos: T-STUDENT, ANOVA, FISHER Y PEARSON.
Métodos no paramétricos: U-MANN WHITNEY, K-W, TABLAS DE CONTINGENCIA.
ESTIMACIONES.
Encontramos las estimaciones puntuales y las estimaciones por intervalos.
- Un parámetro puntual es un estadístico único para calcular un parámetro poblacional.
- Un estimador puntual sólo dice parte de la historia, ya que aunque se espera que se aproxime al valor del estimador poblacional, es conveniente medir qué tan próximo se encuentra de la realidad. Un intervalo de confianza sirve para este propósito.
- La estimación por intervalos, consiste en calcular dos valores entre los cuales se encuentra el parámetro que queremos estudiar, para estimar con una probabilidad determinada.
ERROR ESTÁNDAR.
Es la medida que detecta la variabilidad e los valores del estimador.
Cuanto más pequeño es el error estándar de un estimador, más nos podemos fiar del valor de una muestra concreta.
Cálculo del error estándar para una media:
Cálculo de error estándar para una proporción. Se aplica cuando las variables del estudio son cualitativas o atributos, no podemos cuantificarlos para obtener su media aritmética.
TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE.
INTERVALOS DE CONFIANZA
Es un intervalo que expresa los valores en los que el parámetro poblacional estará presente un determinado número de veces. Esos números determinan un intervalo, que se calcula a partir de datos de una muestra y el valor desconocido es un parámetro poblacional.
El intervalo de confianza será el número de veces que el parámetro se encontrará dentro del intervalo.
CONTRASTE DE HIPÓTESIS.
Para controlar los errores aleatorios contamos con los tests o contrastes de hipótesis.
Con estos parámetros establecemos a priori una hipótesis acerca del valor del parámetro, realizamos la recogida de datos y analizamos la coherencia de entre las hipótesis y los datos obtenidos.
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