Son múltiples los métodos y cálculos estadísticos, que con sus ventajas y virtudes nos permiten describir matemáticamente el comportamiento de ciertas poblaciones y muestras, y tomar decisiones en pro de la resolución de determinados problemas.
En tal sentido, existe la estadística inferencial, la cual describiremos a continuación para tener una mejor noción de la misma, para lo cual mencionaremos: Su definición, aplicación de su método, ciertos conceptos estadísticos, entre otros factores relevantes.
¿En qué consiste la Estadística Inferencial?
Es una parte de la estadística, que abarca los procedimientos y métodos, que mediante la aplicación de operaciones de inducción, nos permite determinar propiedades o comportamiento de una población o muestra en particular.
En tal sentido, mediante la estadística inferencial, es posible llegar a ciertas deducciones, basándose en la información recopilada en la muestra de una población mayor.
Esta rama de la estadística, hace posible la generación de modelos, sobre los cuales producir predicciones o inferencias, que se asocian a los fenómenos o eventos observados, y siempre considerando el grado de aleatoriedad de dichas observaciones.
La estadística inferencial, nos permite aplicar patrones en los datos recopilados, llegando a la extracción de inferencias respecto a la población que es sometida a cierto estudio de comportamientos o eventos en particular.
Tales inferencias, se pueden mostrar en formas de hipótesis, las cuales deben demostrarse y responder su aplicabilidad mediante interrogantes de tipo si/no.
Por otra parte, es posibles realizar ciertas estimaciones numéricas, y hasta proyecciones de futuras observaciones, grado de correlación (o de asociación) entre dos o más variables, inclusive el modelamiento de relaciones entre variables de Sam para hacer análisis de regresión.
Tales predicciones y modelaciones, se toman en cuenta, con un mínimo de confiabilidad estadística, lo que se traduce en un mayor grado de precisión y exactitud de las observaciones o datos recopilados.
De igual manera, existen otras técnicas de aplicación de modelos estadísticos, donde se utilizan series de tiempo, análisis de varianza, minería de datos, y en general cálculos basados en medidas de tendencia central como la media, la mediana, la moda, la desviación estándar, entre otros.
Aplicación del Método de Estadística Inferencial
Para una correcta aplicación de la estadística inferencial, es necesario considerar las siguientes etapas:
- Planteamiento del Problema: En este sentido, se requiere la fijación de ciertos objetivos, o interrogantes del tipo: ¿Existe alguna relación entre evento a y el evento b?; ¿Existe alguna similitud entre estas dos poblaciones?; ¿Cuál es la media de esta población, con respecto a “x” característica?
Es en esta fase, donde se define con precisión la población que será objeto de estudio, el rasgo a estudiar, sus variables, entre otros factores de incidencia en los escenarios del estudio.
- Generación o elaboración del modelo: En caso de ser un modelo teórico, se debe establecer el procedimiento y las conclusiones deben tener una lógica coherente con los escenarios bajo estudio.
Cuando se aplican cálculos en los modelos, tales cálculos son distribuciones de probabilidad, para lo cual es necesario verificar que distribución es la que mejor se adapta al comportamiento de los datos recolectados.
- Selección de la muestra: Se requiere aplicar alguna técnica de muestro, o la aplicación de un método experimental con rigor científico, para obtener información respecto a una pequeña parte de la población.
- Procesamiento de los datos: Antes de aplicar los cálculos definitivos, se requiere aplicar una depuración de posibles errores en la muestra (eliminando datos extremos de la serie), se tabulan los datos, y se obtienen los cálculos mínimos para futuros pasos.
Es conveniente realizar dicha depuración, con el fin que los cálculo posean el mayor grado de exactitud posible, ya que de ello dependerá una correcta conclusión.
Esto cálculos mínimos, por lo general son las conocidas medidas de tendencia central, tales como la media de la muestra, la moda, la mediana, la varianza, la desviación estándar, entre otras.
- Definición de los parámetros: Luego de aplicar ciertas técnicas, se proyecta respecto a cuáles pueden ser los parámetros de estudio de la población.
- Contraste de hipótesis: Esto con el fin de simplificar el modelo matemático bajo estudio, siendo que para tal fin se usan cálculos estadísticos muestrales, que permiten aprobar o rechazar las hipótesis formuladas.
- Generación de Conclusiones: Se constata el modelo probado, llegando a un balance definitivo, siendo que las conclusiones pueden servir de base para hacer predicciones y hasta tomar decisiones.
Se debe considerar que, este tipo de estudio no de naturaleza cíclica, y luego de la fase de conclusiones se puede reiniciar el procedimiento nuevamente, y en cada vuelta se obtendrá un mayor grado de conocimiento de una población o alguna de sus características.
Otros factores o conceptos estadísticos relacionados
Estadística Descriptiva: Está referida a la técnica matemática, usada en la obtención, organización, presentación y descripción del comportamiento observado en ciertos datos recopilados para un estudio determinado.
Tal organización, tiene el fin de facilitar el uso o el trabajar con los datos de interés, y poder procesarlos de la mejor manera en cuanto a entendimiento se refiere.
Lo anterior, es posible mediante la aplicación de tablas, medidas numéricas, gráficas, que nos permiten visualizar el comportamiento de ciertos eventos o fenómenos.
Análisis de Regresión: Técnica estadística que permite establece el nivel de relaciones entre variables, y es posible aplicar diversos modelos para constatar si existe o no, y en qué grado, se presenta una relación entre una variable independiente con una o más variables dependientes.
Medidas de Tendencia Central: Referidas a los valores de moda, media y mediana, y nos indican cual es el comportamiento o distribución de una serie de datos, en base a su ubicación dentro de una serie estadística.
Contraste de Hipótesis: Consiste en probar si una propiedad asignada a una población, se demuestra con el comportamiento de ciertos datos recopilados de una muestra relacionada con dicha población. También se le conoce como prueba de significación o test de hipótesis.
Distribución de Probabilidad: Definida como la función que asigna a cada evento definido, la probabilidad de ocurrencia de dicho evento bajo estudio. En tal sentido, esta distribución se basa sobre el conjunto de todos los eventos o muestra de datos, siendo cada evento el rango de valores de la variable aleatoria.
