La estadística inferencial es una rama de la estadística que utiliza herramientas estadísticas para hacer predicciones o generalizaciones sobre una población basado en observaciones limitadas hechas a partir de datos recopilados de una muestra de la población. Esto es útil porque, en la mayoría de los casos, es muy difícil o prohibitivamente caro recopilar datos sobre una población completa.
El uso de intervalos de confianza y pruebas de hipótesis son dos aspectos clave de la estadística inferencial.
Intervalos de confianza
Un intervalo de confianza es un rango de valores dentro del cual el parámetro verdadero (como la media de la población) se encuentra con un grado de certeza conocido (elegido), llamado confianza nivel. Los intervalos de confianza son una herramienta útil para estimar parámetros, ya que tienen en cuenta el error de muestreo (error que surge del hecho de que una muestra, por definición, no puede capturar una población completa).
Prueba de hipótesis
La prueba de hipótesis es un método de inferencia estadística que prueba los resultados de una encuesta o experimento para ver si los resultados obtenidos son válidos o no. El objetivo es determinar si se acepta o rechaza una hipótesis estadística determinada en función de si los datos de muestra recopilados son coherentes o no con la hipótesis.
Estadísticas descriptivas e inferenciales
El estudio de las estadísticas existe como una forma de ayudarnos a analizar y comprender mejor la variabilidad en el mundo que nos rodea. Estadísticas descriptivas es posiblemente la forma más simple de estadísticas. Nos proporciona herramientas para organizar y resumir la variabilidad en las colecciones de datos. No hay incertidumbre en la estadística descriptiva, ya que no se basa en la suposición de que un conjunto de datos representa una población más grande. Solo describe estos conjuntos de datos observados en términos de atributos como distribución (frecuencia), tendencia central (promedios) y variabilidad (dispersión).
Por el contrario, la estadística inferencial utiliza datos observados para hacer conclusiones, generalizaciones o predicciones sobre una población. Esto implica el uso de la teoría de la probabilidad, que tiene en cuenta el error de muestreo debido a que el tamaño de la muestra siempre es menor que la población que se pretende representar. Por lo tanto, la validez de las conclusiones extraídas en las estadísticas inferenciales está sujeta a factores como el tamaño de la muestra y los métodos de muestreo aleatorio utilizados. Estos son factores que no deben tenerse en cuenta al utilizar estadísticas descriptivas.
Tanto la estadística descriptiva como la inferencial se utilizan ampliamente, a menudo juntas, según la intención del estudio. Generalmente, la estadística descriptiva es útil para observar patrones en los datos, mientras que la estadística inferencial examina los datos de muestra para hacer predicciones sobre las relaciones entre las variables en los datos y cómo pueden relacionarse con la población más grande.
