Este documento describe la estadística inferencial o inductiva, la cual comprende métodos y procedimientos para deducir propiedades de una población a partir de una muestra. Explica que la estadística inferencial tiene dos objetivos: obtener conclusiones válidas acerca de una población sobre la base de una muestra y medir el grado de incertidumbre en dichas inferencias. También describe los diferentes tipos de muestras, incluyendo muestras probabilísticas como el muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado

1. Universidad Fermín Toro
Vice Rectorado Académico
Decanato de Facultad Ciencias Económicas y Sociales
Escuela de Administración y Relaciones Industriales
Cabudare, Estado Lara
Estadística Inferencial
O
Inductiva
Autor:
Thais Rosendo
C.I:26.800.381
Asignatura:

2. Aplicaciones Estadística
La estadística es una ciencia que tiene como finalidad facilitar la solución de
problemas en los cuales se necesitan conocer algunas características sobre el
comportamiento de algún suceso o evento, la estadística se ha convertido en un
método efectivo para describir con exactitud los valores de datos económicos,
sociales, políticos entre otros. Por lo tanto la estadística Inferencial o inductiva
comprende métodos y procedimientos para deducir propiedades, es decir, hacer
inferencias de una población, a partir de una pequeña parte de la misma o sea de la
muestra. A través de ella se realizan generalizaciones o se toman decisiones sobre
la base de la información obtenida de la muestra. Dicha muestra es un
subconjunto de la población objetivo sobre la cual se desea inferir o deducir.
Velasco (2003) afirma que " la estadística inferencial son técnicas, que en
base a una observación de una muestra y se toma unas decisiones en condiciones
en la que se dudan por lo que podrá ocurrir"
Walpole (2012) admite que " la inferencia estadística consta de los métodos
mediante los cuales se hacen inferencias o generalizaciones acerca de una
población"
De tal manera la estadística inferencial estudia cómo obtener conclusiones
sólidas y más profundas que una simple descripción de la información, basados en
el trabajo con muestras para la toma de decisiones y conclusiones sólidas. Cabe
señalar que la estadística inferencial, estudia la probabilidad de éxito de las
diferentes soluciones posibles a un problema en las diferentes ciencias en las que
se aplica y para ello se utiliza los datos observados en una o varias muestra de la
población. Tiene dos objetivos: Obtener conclusiones válidas acerca de una
población sobre la base de una muestra y poder medir el grado de incertidumbre
presente en dicha inferencias en términos de posibilidad.
La teoría de la probabilidad se usa exactamente en áreas como la estadística,
la física, la matemática, la ciencia y la filosofía para sacar conclusiones sobre la
probabilidad discreta de sucesos potenciales por lo tanto es la rama de la

3. metamatemática que estudia, mide o determina a los experimentos o fenómenos
aleatorios es que no se sabe qué resultado particular se obtendrá al realizarlo
El muestreo es un proceso de selección o escogencia de una parte de la
población para propósitos investigativos y/o recolección de información. El
muestreo se hace necesario por motivos de economía de recursos y tiempo así
como de factibilidad. Por ello el objetivo del investigador es hacer inferencia en
relación con la población total con base en los resultados obtenidos de la muestra.
Existen dos clases básicas de muestras: la muestra probabilística y la
muestra no probabilística.
Muestra no probabilísticas: la elección de los elementos no depende de la
probabilidad sino de las causas relacionadas con las características del
investigador o del que hace la muestra
a) muestra de juicio: el investigador selecciona a cualquiera de los sujetos
que desee
b) Muestra de cuota: Dicha selección está restringida por varias cuotas
preestablecidas en relación con sexo, edad, raza, entre otros.
Muestras probabilísticas: estos métodos están basados en el principio de la
equiprobabilidad es decir, todos los individuos o elementos de la población tienen
la misma probabilidad de entrar a la muestra, y son los que más aseguran la
representación de la muestra. Se clasifican:
a) Aleatorio simple: la selección de la muestra se realiza asignando a un
número secuencial de registro a cada elemento de la población, escogiendo entre
ellos los que correspondan a los números de tablas aleatorias o mediante un
programa estadístico
b) Aleatorio sistemático: una vez asignado a cada elemento de la población
su número de registro se calcula c= N/n, en donde N es el tamaño de la población
y n el de la muestra, siendo c el numero natural. Seguidamente se elige al azar un
numero "a" menor que c. El primer elemento seleccionado será el que se tenga
registro "a", el segundo el que tenga "a" + c, el tercero el que tenga registro "a" +

4. 2c y así sucesivamente.
c) Aleatorio estratificado: la escogencia se realiza dividiendo la población
en estratos (por edades, rasgos, características, entre otros., de acuerdo con los
propósitos de estudios); de cada estrato se selecciona un numero de elementos
decidido por tres vías alternativas a saber, con el mismo número de elementos por
cada estrato (fijación simple); con la misma proporción de elementos por estrato
(fijación proporcional) y teniendo en cuenta la proporción numérica y la
dispersión de los datos (fijación optima)
d) Aleatorio por conglomerados: la escogencia se realiza por grupos y no
por individuos. Utilizando en el caso de que existan "grupos naturales" en la
población se procede como en el caso de la estratificación. En este caso el "grupo"
juega un rol similar al de estrato (pestaña, 2001).
Finalmente, se puede decir que la estadística inferencial es importante para
simular situaciones, controlar procesos y verificar la posible respuesta a
condiciones controladas.
Mapa Conceptual de Estadística Inferencial