TEMA 9: Estadística inferencial: muestreo y estimación

En este tema damos un paso más en el conocimiento sobre la estadística esudiando otra parte importante que es la inferencia estadística. Para ello necesitamos repasar y dominar algunos conceptos anteriores que tenemos que tener claros en esta parte como son lapoblación de estudio, la muestra, el tamaño muestral, las técnicas de muestreo, etc. Además debemos tener en cuenta también otro concepto que ya hemos tratado anteriormente que son los errores que pueden ser aleatorios o no y dependiendo de si son aleatorios podremos evaluarlos o no.
En la siguiente imagen podemos resumir rápidamente en que consiste el proceso de inferencia estadística:

                                        
La medida que queremos obtener se llama parámetro y la medida de la variable de estudio obtenida en la muestra se llama estimador.

Otra concepto nuevo que aprendemos en este tema es el error estándar, que es la medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador, y cuanto más pequeño sea más nos podemos fiar de un valor en una muestra.

Los intervalos de confianza son un mediopara conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que ver con el azar. Con unos niveles de confianza determinados tratamos de asegurar que el valor del parámetro es mayor o menos que ambos números. Dependiendo del nivel de confianza le asignaremos a "z" un valor que después usaremos en la fórmula correspondiente donde:
- Para un nivel de confianza del 68% "z" valdrá 1
- Para un nivel de confianza del 95% "z" valdrá 2
- Para un nivel de confianza del 99% "z" valdrá 3

Para temirnar este tema tratamos los tipos de muestreo y el tamaño de la muestra. Hay diferentes tipos de muestreo debido a que todas las investigaciones no se hacen de la misma manera ni se recogen los datos de igual forma, por ello hay muestreo probailístico donde toda la población tiene una probabilidad de serseleccionado para la muestra o no probabilístico donde el investigador es elque selecciona, por lo que hay una parte de la población que no tiene probabilidad de pertenecer a la muestra (no sigue el proceso aleatorio).
Y el tamaño de la muestra dependerá del error estándar (cuanto mayor sea la muestra menor será el error), de la diferencia entre los grupos de comparación, de la varianza en la población y del tamaño dela población de estudio.

Poco a poco ya vamos terminando el temario y vamos integrando nuevos términos y fórmulas cada vez más difíciles pero que sin duda con la práctica nos parecerá más fácil y nos llamará más la atención.