TEMA 9 Estadística inferencial. Muestreo y estimación

INFERENCIA ESTADÍSTICA.

Para este tema se va a comenzar primeramente hablando sobre términos que se van a ir definiendo y según vamos avanzando hacer un estudio completo por la inferencia estadística.

• Población de estudio.- conjunto de personas que se quiere estudiar.

• Muestra.- conjunto de individuos concretos que participan en el estudio.
• Siempre que se trabaja con muestras se comete un error.

• Tamaño muestral .- número de individuos que participan en el estudio.
•  Consideraciones:
• Ideal => toda la población.
• A mayor tamaño muestral, menor es el error cometido.
• Buscar el equilibrio entre error y numero de individuos

• Inferencia estadística .- procedimientos estadísticos que permiten extrapolar de la muestra a la población

• Proceso de inferencia
• muestra -> estimador -> inferencia -> parámetro
• Estimador .-   variable medida en una muestra tras selección aleatoria.
• Parámetro .- medida de una variable en toda la población.

• Error estándar (Z) .-  variabilidad de los valores del estimador.
• Depende de cada estimador
• A mayor tamaño muestral menor error estándar
• No se aceptan errores mayores del 5%, si el error es superior, aumentamos el tamaño muestral.
• Para estimadores con distribución normal
•  Teorema central del limite.
• Desviación típica = error estándar => Z = S
• +-1,95S => 95%
• Para estimadores sin distribucion normal
• Z=(S/ raiz (n))x nivel de confianza

• Intervalos de confianza .- par de valores, entre los cuales podemos afirmar que el parametro es cierto.
• Se encuentra en función del nivel de confianza y el error estándar
• Intervalo de confianza: ICP = P +- Z
• P= casos / n

• Técnicas de muestreo .- Procedimientos que permiten tomar muestras representativas de la población, es decir, nos permiten seleccionar individuos para entrar en la muestra y que sean parte de la población que buscamos.

• Muestreo probabilístico o aleatorio .- la muestra se toma al azar, generando el llamado error aleatorio, que si se puede medir.
• Aleatorio simple.- igual probabilidad de ser sujeto de estudio
• Lotería / rifa
• Tabla de números aleatorios.
• Aleatorio sistemático.- se toma un patrón numérico de selección y se cumple sin modificar en ningún momento.
• Estratificado.- si la variable tiene un patrón conocido, se toman los sujetos de estudio en función de estratos o subgrupos.
• Conglomerados.- se toman subgrupos o conjuntos de unidades, es decir conglomerados.
• Muestreo no probabilístico o de conveniencia .- muestras no tomadas al azar, generando un error imposible de medir.
• Por cuotas .-  en función de un fenómeno o variable.
• Accidental .- sujetos disponibles en un momento dado.

•  Tamaño de la muestra

• Cálculo: n= Z²xS²/e²

• Z, la función del nivel de confianza
• S, desviación típica
• e, error maximo aceptado

•  Comprobar:
• N > n  (n-1)
• Cumple => Fin
• No cumple, se aplica: n´=n/1+(n/N)