Estadística inferencial

¿Alguna vez te has preguntado cómo se hacen las predicciones sobre una población en base a una muestra? ¿Quieres aprender a interpretar datos y sacar conclusiones significativas? Si la respuesta es sí, entonces estás en el lugar correcto. En este artículo hablaremos sobre la estadística inferencial, una herramienta fundamental en el mundo de la investigación y la toma de decisiones. Descubre cómo la estadística inferencial nos ayuda a sacar conclusiones sobre poblaciones a partir de muestras, y cómo podemos evitar errores comunes en su análisis. ¡Prepárate para adentrarte en el interesante mundo de la estadística inferencial y potenciar tus habilidades analíticas!

Crear descripciones de datos y sacar conclusiones e inferencias de cada dato.

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¿Qué es la estadística inferencial?

La estadística inferencial permite describir datos y sacar conclusiones y conclusiones a partir de los datos respectivos. Las estadísticas inferenciales permiten a un individuo inferir a partir de datos de muestra lo que piensa una población o cómo ha sido influenciada.

Estadística inferencial

La estadística inferencial se utiliza principalmente para derivar estimaciones sobre un grupo (o población) grande y para sacar conclusiones de los datos basándose en métodos de prueba de hipótesis.

Las estadísticas inferenciales utilizan datos de muestra porque son más rentables y requieren menos esfuerzo que recopilar datos de una población completa. Permite hacer suposiciones razonables sobre toda la población en función de las características de una muestra. Los métodos de muestreo deben ser imparciales y aleatorios para que las inferencias y conclusiones estadísticas puedan validarse.

Resumen

  • La estadística inferencial permite describir datos y sacar conclusiones y conclusiones a partir de los datos respectivos.
  • Las estadísticas inferenciales utilizan datos de muestra porque son más rentables y requieren menos esfuerzo que recopilar datos de una población completa.
  • Permite hacer suposiciones razonables sobre toda la población en función de las características de una muestra.

Parámetros poblacionales, estadísticas muestrales, errores muestrales e intervalos de confianza.

Una estadística es una métrica que se utiliza para proporcionar una descripción general de una muestra y un parámetro es una métrica que se utiliza para proporcionar una descripción general de una población. Los dos tipos principales de estimación son la estimación por intervalos y la estimación puntual. La estimación de intervalo (por ejemplo, intervalo de confianza) proporciona un rango de valores en los que es probable que se encuentre un parámetro. Una estimación puntual es una estimación de un parámetro (por ejemplo, la media muestral).

Debido a que una muestra es solo una porción de una población más grande, los datos de la muestra no capturan información sobre toda la población, lo que genera un error de muestreo. El error de muestreo se puede definir como la diferencia entre las respectivas estadísticas (valores de muestra) y parámetros (valores de población). El error de muestreo es inevitable cuando se utilizan datos de muestra; Por tanto, la estadística inferencial puede ser ambigua. Para minimizar la incertidumbre causada por errores de muestreo, se pueden utilizar métodos de muestreo probabilístico en el análisis de datos.

Los intervalos de confianza permiten estimaciones de intervalo para valores (o parámetros) de población utilizando variabilidad estadística. Los intervalos de confianza tienen en cuenta los errores de muestreo. Al igual que con las estimaciones de intervalo, los intervalos de confianza proporcionan un rango de valores dentro de los cuales es probable que se encuentre un parámetro y, por lo tanto, indican la probabilidad de incertidumbre en la estimación puntual. Las estimaciones puntuales y los intervalos de confianza se pueden utilizar en combinación para producir mejores resultados.

Cada intervalo de confianza tiene un nivel de confianza que indica la probabilidad del intervalo. Un intervalo de confianza del 95% (porcentaje) muestra que si el mismo estudio se realiza varias veces, cada vez con una muestra completamente nueva, es probable que el 95% de los estudios tenga una estimación que esté en el mismo rango. Esto se aplica a las estimaciones y no necesariamente a los parámetros.

Para obtener más información sobre diferentes conceptos estadísticos, consulte CFI. Conceptos básicos de estadística ¡Curso!

Evaluación de la hipótesis

La prueba de hipótesis utiliza estadísticas inferenciales y se utiliza para analizar relaciones entre variables y hacer comparaciones de poblaciones utilizando datos de muestra. Los pasos de la prueba de hipótesis incluyen la presentación de una hipótesis de investigación formulada (hipótesis nula y alternativa), la recolección de datos de acuerdo con los requisitos de la prueba de hipótesis, el análisis de los datos mediante la prueba correspondiente, la decisión de rechazar o aceptar la hipótesis nula y finalmente una presentación y discusión. de los hallazgos realizados.

Las pruebas de hipótesis entran en la categoría de «pruebas estadísticas». Las pruebas estadísticas tienen en cuenta el error de muestreo y pueden ser paramétricas (incluidos supuestos sobre los parámetros de distribución de la población) o no paramétricas (incluidos supuestos sobre los parámetros de distribución de la población).

Las pruebas paramétricas suelen ser más fiables y confiables porque permiten la detección de impactos potenciales. Las pruebas paramétricas suponen que la población de la que se derivan los datos de la muestra tiene una distribución normal. El tamaño de la muestra proporciona una representación justa de la población de la que se deriva. Los grupos, variaciones y medidas de propagación son comparables.

Otros métodos de prueba

Existen otros métodos de prueba que incluyen pruebas de correlación y pruebas de comparación. Las pruebas de correlación examinan la conexión entre dos variables y estiman el alcance de la conexión. Ejemplos de pruebas de correlación son la prueba r de Pearson, la prueba r de Spearman y la Prueba de independencia de chi-cuadrado.

Las pruebas de comparación se utilizan para determinar diferencias en las medidas estadísticas decretivas observadas (media, mediana, etc.). Ejemplos de pruebas de comparación son la prueba t, ANOVA, la mediana de Mood, la prueba H de Kruskal-Wallis, etc.

Más recursos

Gracias por leer la guía de Finanzas sobre estadísticas inferenciales. Para avanzar aún más en su carrera, los siguientes recursos adicionales de CFI le resultarán útiles:

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