Estadística

1. Inferencia estadística

1.1. La inferencia estadística es el conjunto de métodos que permiten inducir, a través de una muestra estadística, el comportamiento de una determinada población. La inferencia estadística, estudia entonces como, a través de la aplicación de dichos métodos sobre los datos de una muestra, se pueden extraer conclusiones sobre los parámetros de la población de datos. De la misma manera estudia también el grado de fiabilidad de los resultados extraídos del estudio.

1.2. Métodos de la inferencia estadística

1.2.1. Métodos de estimación de parámetros: Se encarga de asignar un valor al parámetro o al conjunto de parámetros que caracterizan el campo sujeto a estudio. Claro que al ser una estimación existe cierto error. Para obtener estimaciones adaptadas a esa realidad, se crean intervalos de confianza.

1.2.2. Métodos de contraste de hipótesis: Su objetivo es comprobar si una estimación corresponde con los valores poblacionales. En todo contraste de hipótesis existen dos supuestos. La hipótesis nula (H0) que recoge la idea de que un valor tiene un valor predeterminado. Si se rechaza la hipótesis nula (H0), entonces se acepta la hipótesis alternativa (H1).

2. Variables Cualitativas, Cuantitativas ,cuantitativa discreta y continua

2.1. Variable: Es una característica o atributo que puede adquirir distintos valores

2.1.1. Cualitativa:los valores que toma la variable son cualidades, no números.

2.1.2. Cuantitativa:los valores que toma la variable son numerarios

2.1.2.1. discreta:la variable solo puede tomar un numero determinado de valores.

2.1.2.2. Continua:la variable puede tomar infinitos valores.

3. Poblacion y muestra

3.1. Una muestra estadística es un subconjunto de datos perteneciente a una población de datos. Estadística mente hablando, debe estar constituido por un cierto número de observaciones que representen adecuadamente el total de los datos.

3.2. Una población estadística es el total de individuos o conjunto de ellos que presentan o podrían presentar el rasgo característico que se desea estudiar. Quizá, la definición teórica de población estadística sea un poco abstracta. Por eso, sin renunciar a la rigurosidad y precisión que requieren las variables cuantitativas, vamos a intentar abordar el concepto de población estadística de la forma más sencilla posible.

4. Tipos de muestreo

4.1. sistemático: se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha de extenderse en el tiempo.

4.2. estratificado:consiste en la división previa 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

4.3. conglomerados:cuando la población se encuentra dividida de manera natural en grupos que se suponen que contienen toda la variabilidad de la población, es decir: la representa fielmente respecto a las características a elegir.

4.4. aleatorio simple: forman parte de este tipo de muestreo todos aquellos métodos para los que se pueden calcular la probabilidad de extracción de cualquiera de las muestras posibles.