Estadística Inferencial
Estadística inferencial
La estadística inferencial es una herramienta poderosa en la toma de decisiones basadas en datos. Es un proceso que permite hacer generalizaciones precisas sobre una población a partir de una muestra.
Los investigadores quieren sacar conclusiones importantes sobre una población más grande, utilizando solo una muestra representativa. Este artículo explora qué es la estadística inferencial, su importancia y cómo realizarla para obtener resultados precisos y confiables.
Objetivo de la estadística inferencial
El objetivo principal de la estadística inferencial es hacer generalizaciones precisas sobre una población a partir de una muestra de datos obtenidos de esa población.
La estadística inferencial es útil porque no siempre es posible medir todos los elementos de una población. Por lo tanto, la inferencia estadística nos permite tomar decisiones y hacer predicciones basadas en una muestra representativa de la población en lugar de medir todos los elementos de la población
Tipos de estadística inferencial
La estadística inferencial se divide en dos categorías:
Pruebas de hipótesis.
Análisis de regresión.
Los investigadores suelen emplear estos métodos para generalizar los resultados a poblaciones más grandes a partir de muestras pequeñas. Veamos algunos de los métodos disponibles en estadística inferencial.
Pruebas de hipótesis
Probar hipótesis y extraer generalizaciones sobre la población a partir de los datos de la muestra son ejemplos de estadística inferencial. Es necesario crear una hipótesis nula y una hipótesis alternativa y, a continuación, realizar una prueba estadística de significación.
Una prueba de hipótesis puede tener distribuciones de cola izquierda, derecha o doble. El valor estadístico de la prueba, el valor crítico y los intervalos de confianza se utilizan para llegar a una conclusión.
Tipos de errores de hipótesis
Cuando se realiza una prueba de hipótesis existe la posibilidad de llegar a una conclusión equivocada, por ello en la estadística el término “aceptar” es una falacia.
Cuando se comete un error en la conclusión respecto a rechazar o no rechazar una hipótesis nula, cuando esta es verdadera o falsa, según sea el caso, se habla de dos tipos de errores:
El Error tipo I es cuando “se rechaza” la hipótesis nula, aún cuando esta es verdadera. Esto se relaciona con un nivel de significancia que el investigador establece, representado por
La probabilidad de cometer este tipo de error Por ejemplo, se comete este error cuando la probabilidad de que suceda un cierto evento “x” es menor al 1%, es decir, si la probabilidad es del 0.0001% sigue existiendo la posibilidad de que ese evento ocurra. Entonces, si se rechaza la Ho y esta resulta que es verdadera se comete el error tipo l.
Tipos de errores de hipótesis
Por el contrario, el error tipo II es cuando la hipótesis nula “no se rechaza” cuando esta es falsa. A esta probabilidad se conoce como
Que se relaciona con la potencia de la prueba.
Al aumentar el tamaño de la muestra, se incrementa la potencia de una prueba y se reducen ambos tipos de errores alfa y beta.
Nivel de significancia
El nivel de significancia, también denotado como alfa o α, es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.
Hipotesis nula
na hipótesis nula es esencial para la investigación científica, ya que constituye la base de las indagaciones. Además de ofrecer a los investigadores un punto de partida, les permite desarrollar hipótesis alternativas que pueden ponerse a prueba y evaluarse.
Estadística inferencial
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Created on November 13, 2024
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Estadística Inferencial
Estadística inferencial
La estadística inferencial es una herramienta poderosa en la toma de decisiones basadas en datos. Es un proceso que permite hacer generalizaciones precisas sobre una población a partir de una muestra. Los investigadores quieren sacar conclusiones importantes sobre una población más grande, utilizando solo una muestra representativa. Este artículo explora qué es la estadística inferencial, su importancia y cómo realizarla para obtener resultados precisos y confiables.
Objetivo de la estadística inferencial
El objetivo principal de la estadística inferencial es hacer generalizaciones precisas sobre una población a partir de una muestra de datos obtenidos de esa población. La estadística inferencial es útil porque no siempre es posible medir todos los elementos de una población. Por lo tanto, la inferencia estadística nos permite tomar decisiones y hacer predicciones basadas en una muestra representativa de la población en lugar de medir todos los elementos de la población
Tipos de estadística inferencial
La estadística inferencial se divide en dos categorías: Pruebas de hipótesis. Análisis de regresión. Los investigadores suelen emplear estos métodos para generalizar los resultados a poblaciones más grandes a partir de muestras pequeñas. Veamos algunos de los métodos disponibles en estadística inferencial.
Pruebas de hipótesis
Probar hipótesis y extraer generalizaciones sobre la población a partir de los datos de la muestra son ejemplos de estadística inferencial. Es necesario crear una hipótesis nula y una hipótesis alternativa y, a continuación, realizar una prueba estadística de significación. Una prueba de hipótesis puede tener distribuciones de cola izquierda, derecha o doble. El valor estadístico de la prueba, el valor crítico y los intervalos de confianza se utilizan para llegar a una conclusión.
Tipos de errores de hipótesis
Cuando se realiza una prueba de hipótesis existe la posibilidad de llegar a una conclusión equivocada, por ello en la estadística el término “aceptar” es una falacia. Cuando se comete un error en la conclusión respecto a rechazar o no rechazar una hipótesis nula, cuando esta es verdadera o falsa, según sea el caso, se habla de dos tipos de errores: El Error tipo I es cuando “se rechaza” la hipótesis nula, aún cuando esta es verdadera. Esto se relaciona con un nivel de significancia que el investigador establece, representado por La probabilidad de cometer este tipo de error Por ejemplo, se comete este error cuando la probabilidad de que suceda un cierto evento “x” es menor al 1%, es decir, si la probabilidad es del 0.0001% sigue existiendo la posibilidad de que ese evento ocurra. Entonces, si se rechaza la Ho y esta resulta que es verdadera se comete el error tipo l.
Tipos de errores de hipótesis
Por el contrario, el error tipo II es cuando la hipótesis nula “no se rechaza” cuando esta es falsa. A esta probabilidad se conoce como Que se relaciona con la potencia de la prueba. Al aumentar el tamaño de la muestra, se incrementa la potencia de una prueba y se reducen ambos tipos de errores alfa y beta.
Nivel de significancia
El nivel de significancia, también denotado como alfa o α, es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.
Hipotesis nula
na hipótesis nula es esencial para la investigación científica, ya que constituye la base de las indagaciones. Además de ofrecer a los investigadores un punto de partida, les permite desarrollar hipótesis alternativas que pueden ponerse a prueba y evaluarse.