¿Cómo se llama el método estadístico que permite obtener conclusiones para toda una población en base al estudio de una muestra?

La estadística inferencial observa una muestra de datos y extrae conclusiones que aplica al conjunto a través de inferencias. Este tipo de enfoque, al ser resultado de un cálculo de tipo probabilístico, conlleva cierto margen de error.

La estadística inferencial: se encarga de realizar conclusiones y deducciones a partir de una muestra de datos.

Mediante la técnica inferencial obtendremos conclusiones para una población no observada en su totalidad, a partir de estimaciones o resúmenes numéricos efectuados sobre la base informativa extraída de una muestra de dicha población.

La estadística inferencial es una rama de la estadística que se enfoca en hacer conclusiones y generalizaciones sobre una población a partir de la información obtenida de una muestra de la misma.

La estadística descriptiva resume la información conteni- da en los datos recogidos y la estadística inferencial de- muestra asociaciones y permite hacer comparaciones entre características observadas.

La estadística es una ciencia que reúne información cuantitativa de ciertos hechos, individuos o grupos, y se deduce mediante un análisis, resultados precisos o previsiones para el futuro, permitiendo tomar las mejores decisiones de una situación, acontecimiento o investigación.

Se puede distinguir diferentes tipos de análisis de datos en función de cuál sea el objetivo al realizarlo:

La estadística inferencial observa una muestra de datos y extrae conclusiones que aplica al conjunto a través de inferencias. Este tipo de enfoque, al ser resultado de un cálculo de tipo probabilístico, conlleva cierto margen de error.

Mientras que la estadística descriptiva sirve tanto para una población como para una muestra (un subconjunto de esa población cuyos elementos son elegidos al azar), la estadística inferencial trabaja con muestras a partir de las cuales intenta extraer conclusiones sobre la población.

La estadística descriptiva es aplicable en casi todas las áreas donde se recopilan datos cuantitativos. Puede brindar información acerca de productos, procesos o diversos aspectos del sistema de gestión de la calidad, como también en el ámbito de la dirección y organización de personas, la logística, etc.

El análisis de datos emplea dos métodos estadísticos básicos: Estadística descriptiva, que utiliza índices como la media y la mediana para resumir datos, Estadísticas inferencial, que extrapolan resultados a partir de datos utilizando pruebas estadísticas como la prueba t de Student.

Existen cinco tipos de análisis de datos: descriptivo, exploratorio, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Veamos cada uno de ellos.

Para la comprobación de la hipótesis, el método principal utilizado, fue el método inductivo, con el que se pudo obtener resultados específicos o particulares de la problemática identificada; lo cual sirvió para diseñar conclusiones y premisas generales, a partir de tales resultados específicos o particulares.

Su objetivo es obtener conclusiones útiles para hacer deducciones sobre una totalidad, basándose en la información numérica de la muestra. La Estadística Inferencial se dedica a la generación de los modelos y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones.

Estadística descriptiva: Trata de describir las variables aleatorias en las "muestras". Estadística inductiva o inferencial: Trata de la generalización hacia las poblaciones de los resultados obtenidos en las muestras y de las condiciones bajo las cuales estas conclusiones son válidas.

Las estadísticas descriptivas ofrecen un resumen conciso de los datos. Puedes resumir los datos en forma numérica o gráfica. Por ejemplo, el gerente de un restaurante de comida rápida analiza el tiempo de espera de los clientes a la hora de comer durante una semana y luego resume los datos.

Las etapas comprende las siguientes: recolección, recuento, presentación, síntesis y finalmente la etapa de análisis.

Las variables son los elementos que se analizarán y compararán para obtener resultados y conclusiones sobre el fenómeno o problema de estudio.

Los métodos estadísticos se diseñan para contribuir al proceso de realizar jui- cios científicos frente a la incertidumbre y la variación, teniendo una mejor orienta- ción respecto de dónde efectuar mejoras a la calidad del proceso.

La estadística paramétrica es una rama de la estadística inferencial que comprende los procedimientos estadísticos y de decisión que están basados en distribuciones conocidas. Estas son determinadas usando un número finito de parámetros.

Las estadísticas básicas te muestran la desviación mínima, máxima, media, mediana y estándar para una pregunta cerrada. El menor o mayor valor, u opción de respuesta, seleccionado al menos por un encuestado.

Estadística inferencial o estadística inductiva; es la estadística que tiene como objetivo obtener conclusiones sobre el total de la población a partir de los datos obtenidos en un subconjunto de la misma o grupo de elementos representativos (muestra).

Una prueba de hipótesis es una regla que especifica si se puede aceptar o rechazar una afirmación acerca de una población dependiendo de la evidencia proporcionada por una muestra de datos. Una prueba de hipótesis examina dos hipótesis opuestas sobre una población: la hipótesis nula y la hipótesis alternativa.

Sección 1: Variables en Estudios Descriptivos

Definición: Las variables son las características estudiadas en una investigación que pueden tomar diferentes valores (e.j. peso, estatura, exposición a una substancia, datos demográficos, lugar de residencia, etnicidad, ingreso economico, antecedentes médicos).

En inferencia estadística se llama estimación al conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra.

Una muestra estadística (o en contextos referidos explícitamente a lo estadístico, una muestra) se entiende como un subconjunto más o menos representativo de una población estadística, aislado del resto con fines de evaluación y estudio.