En este artículo se explica qué es la estadística inferencial y para qué sirve. Asimismo, podrás ver varios ejemplos de la aplicación de la estadística inferencial y, además, cuál es la diferencia entre la estadística inferencial y la estadística descriptiva.
Índice
¿Qué es la estadística inferencial?
La estadística inferencial es la rama de la estadística que se encarga de determinar los valores de una población a partir de los datos de una muestra. Es decir, la estadística inferencial sirve para hacer deducciones sobre los parámetros estadísticos de una población analizando solamente una parte de ella.
Normalmente, cuando se lleva a cabo un estudio estadístico no se puede analizar a todos los elementos de la población, por lo tanto, se analiza solamente una muestra de individuos y luego se extrapolan los resultados a toda la población. Así pues, la estadística inferencial es la parte de la estadística que permite deducir los resultados de la población a partir de los cálculos realizados con la muestra de estudio.
Ten en cuenta que no se podrá saber con exactitud los parámetros poblacionales. No obstante, la inferencia estadística ayuda a que el margen de error sea pequeño y a aumentar las probabilidades de determinar con éxito los valores de la población.
Por lo tanto, la estadística inferencial es importante porque permite analizar una población estudiando solo una muestra de ella, lo que reduce los costes de la investigación. Además, la estadística inferencial ayuda a tomar decisiones, pues proporciona información valiosa sobre la población estadística.
Ejemplos de estadística inferencial
Después de ver la definición de la estadística inferencial, vamos a ver varios ejemplos de su aplicación para asimilar bien el concepto.
Ejemplos de la aplicación de la estadística inferencial:
- Encuestas de opinión pública: preguntando la opinión a una muestra representativa se puede saber qué piensa la población sobre un producto, político, empresa, etc.
- Estudio de la eficacia de un medicamento: se realiza un experimento en el que se prueba un medicamento a un grupo de pacientes y, a partir de los resultados, se puede deducir si el medicamento es efectivo para tratar la enfermedad.
- Control de calidad en la producción: analizando tan solo una muestra de los productos fabricados, se puede determinar si el proceso está funcionando correctamente y cumple con los estándares de calidad mediante la estadística inferencial.
- Análisis del riesgo financiero: la estadística inferencial también se usa para calcular el riesgo de hacer ciertas inversiones financieras.
- Predicción del comportamiento del mercado: a partir de los datos históricos de ventas, se pueden hacer pronósticos sobre el comportamiento futuro del mercado utilizando la estadística inferencial.
Métodos de la estadística inferencial
Los métodos estadísticos más utilizados en la estadística inferencial son los siguientes:
Tipos de estadística inferencial
Los tipos de estadística inferencial son:
- Estadística inferencial paramétrica: estudia las variables que se pueden definir mediante una distribución de probabilidad.
- Estadística inferencial no paramétrica: estudia las variables que no se ajustan a una distribución de probabilidad.
A continuación se explica más detalladamente en qué consiste cada tipo de estadística inferencial.
Estadística paramétrica
La estadística paramétrica es la rama de la estadística inferencial que supone que los datos se pueden modelar mediante una distribución de probabilidad. Por lo tanto, la estadística paramétrica utiliza pruebas estadísticas que se ajustan a distribuciones de probabilidad conocidas.
Cabe destacar que la gran mayoría de los métodos estadísticos usados son paramétricos, es decir, forman parte de la estadística paramétrica.
Principalmente, la estadística paramétrica sirve estimar un parámetro, ya sea mediante una estimación puntual o una estimación por intervalos, y para realizar contrastes de hipótesis.
Estadística no paramétrica
La estadística no paramétrica es la rama de la estadística inferencial que estudia las variables que no se ajustan a una distribución de probabilidad o que los parámetros de la distribución son indefinidos. Es decir, la estadística no paramétrica se utiliza para variables que no se pueden definir con modelos teóricos.
De manera que las distribuciones usadas en la estadística no paramétrica no se pueden definir a priori, sino que son los datos observados que las determinan.
Los métodos estadísticos no paramétricos se suelen utilizar cuando no se cumplen los supuestos previos de algunas pruebas, ya que la estadística paramétrica suele requerir el cumplimiento de algunos supuestos. Más abajo veremos cuáles son las diferencias entre la estadística no paramétrica y la estadística paramétrica.
Estadística inferencial y estadística descriptiva
Para terminar, vamos a ver en qué se diferencia la estadística inferencial de la estadística descriptiva, ya que son las dos grandes ramas de la estadística.
La estadística descriptiva es la rama de la estadística que se encarga de describir los datos recopilados para ayudar a analizarlos. Es decir, la estadística descriptiva sirve para resumir un conjunto de datos mediante medidas estadísticas, gráficos o tablas.
La diferencia entre la estadística inferencial y la estadística descriptiva es su finalidad. La función de la estadística inferencial es determinar los valores de los parámetros de una población, en cambio, el objetivo de la estadística descriptiva es describir las características de una muestra.