Este documento describe los conceptos básicos de la inferencia estadística. Explica que la estadística descriptiva resume y presenta datos, mientras que la inferencial hace estimaciones y predicciones basadas en muestras. También distingue entre muestras probabilísticas y no probabilísticas, y provee ejemplos de hipótesis estadísticas comúnmente usadas en pruebas de hipótesis.

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Inferencia Estadística
Edith Bobadilla M.

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Describe, analiza y representa un grupo de datos
utilizando métodos numéricos y gráficos que
resumen y presentan la información contenida en
ellos. (Deductiva)
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
ESTADISTICA INFERENCIAL
Apoyándose en el cálculo de probabilidades y a
partir de datos muestrales, efectúa estimaciones,
decisiones, predicciones u otras generalizaciones
sobre un conjunto mayor de datos. (Inductiva).

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Dada una población
y un tema de estudio

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Muestra: “Subconjunto de Individuos de la
Población en estudio”
Tipos de muestra
No probabilística
Probabilística

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1. Muestra No Probabilística: “La elección de los elementos no
depende de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las
características del investigador o del que hace la muestra”. Aquí
el proceso no es mecánico, ni con base en fórmulas de
probabilidad, sino que depende del proceso de toma de
decisiones de una persona o grupo de personas, y desde luego las
muestras seleccionadas por decisiones subjetivas tienden a estar
sesgadas.

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1.1 Muestreo por conveniencia: La muestra estará formada por
unidades muestrales que nos faciliten su medida, que sean
accesibles o que sean favorables, por ello si bien reducen el costo
del muestreo y de la toma de información, normalmente los
estimadores obtenidos de la muestra no serán muy parecidos a los
parámetros de la población. Se utiliza en determinadas ocasiones,
por ejemplo cuando se está realizando una prueba de un
cuestionario, o ante un ensayo previo a la realización de un
estudio.

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1.2 Muestreo de juicios: Consiste en acudir a expertos en la
materia apara que nos ayuden en la determinación de una
muestra representativa. En él, se deja de lado la componente
probabilística, para por medio de un conocimiento profundo
del tema objeto de estudio seleccionar una muestra adecuada.

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Muestra Probabilística: “Todos los individuos de la población
tienen la misma probabilidad de ser elegidos”. Esto se obtiene
definiendo las características de la población, el tamaño de muestra a
través de una selección aleatoria o mecánica de las unidades de
análisis.
Métodos de Muestreo:
Aleatorio Simple
Aleatorio Estratificado
Aleatorio Sistemático
Aleatorio por Conglomerados
Mixtos, etc.

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Algunas Definiciones ...
INFERENCIA ESTADÍSTICA:
Son dos los objetivos principales de la Inferencia
Estadística
La estimación de Parámetros : Rango de valores
construido de modo que tenga una probabilidad
especificada de incluir el verdadero valor de el
(los) parámetro de interés. Dicha probabilidad es
llamada nivel de confianza y es denotada por 1-.

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La Prueba de Hipótesis:
Técnica que permite tomar una decisión, en la
aceptación o rechazo de una hipótesis
estadística. (afirmación respecto a los
parámetros de una población)

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Hipótesis Alternativa (H1): Es la hipótesis que afirma
que “hay diferencias” o “si hay efecto en los
tratamientos”. (Hipótesis de trabajo)
Planteamiento de Hipótesis estadísticas:
Hipótesis Nula (Ho) : Es la Hipótesis que afirma
que “no hay diferencias” o “no hay efecto en los
tratamientos. Complemento de H1.

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I. Diferencia de medias en dos poblaciones independientes:
1) Ho: 1=2 v/s H1: 12
2) Ho: 12 v/s H1: 1<2
3) Ho: 12 v/s H1: 1>2
II. Diferencia de proporciones. Válido para el caso de una
muestra grande (n>30):
1) Ho: P1= P2 v/s H1: P1  P2
2) Ho: P1P2 v/s H1: P1 < P2
3) Ho: P1P2 v/s H1: P1>P2
Ejemplos de Hipótesis Estadística

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Con la información muestral (más el diseño de
investigación) se toma una decisión respecto del
rechazo o no de la hipótesis nula.
• Rechazar Ho: Hay evidencias significativas
para concluir H1 (la hipótesis de trabajo).
• No rechazar Ho: No hay evidencias
suficientes en la muestra como para concluir
H1, luego ... incertidumbre ...
Decisiones en pruebas de hipótesis

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