Inferencias en Estadísticas

Métodos de inferencia en estadística

Hay dos métodos principales para hacer inferencias en estadística: las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza. Las pruebas de hipótesis implican demostrar o refutar una afirmación con métodos estadísticos apropiados. Los intervalos de confianza implican la creación de un rango o límite dentro del cual se espera encontrar el valor de un parámetro y con cierto grado de seguridad.

Estos son los pasos generales que podrían seguirse para hacer inferencias estadísticas:

1. Planifica y diseña tu estudio

2. Recoge datos

3. Analiza los datos

4. Interpreta los resultados

5. Presentar los resultados.

Veamos un ejemplo rápido de estos pasos.

Tipos de inferencias en estadística

Las inferencias en estadística pueden hacerse de varias formas, y una de las más frecuentes es la comprobación de hipótesis.

Una hipótesis es una suposición que se da por cierta para argumentar o investigar. Un ejemplo de hipótesis sería que el índice de aprobación del presidente ha disminuido desde el año pasado.

Puedes consultar el artículo Comprobación de hipótesis para obtener más información sobre qué es realmente una hipótesis y cómo se realiza la comprobación.

Otro método utilizado en las inferencias es la elaboración y utilización de intervalos de confianza. Un intervalo de confianza se utiliza para generar un rango de valores en el que puedas concluir con razonable certeza que se encuentra el valor real. Puede que lo hayas visto en comentarios políticos cuando alguien dice algo parecido a "el candidato lleva una ventaja de \(18\) puntos, más o menos \(2\%\)". Eso significaría que han construido un intervalo de confianza para la ventaja del candidato, y que está dentro de \(2\%\), por debajo o por encima de \ (18\%\). Dependiendo de lo que estés midiendo, harías uno de los siguientes tipos de intervalos:

• Intervalos de confianza para una proporción de población
• Intervalos de confianza para una media poblacional
• Intervalos de confianza para la diferencia de dos proporciones
• Intervalos de confianza para la pendiente de un modelo de regresión
• Intervalos de confianza para la diferencia de dos medias

Como ya has visto en el artículo Análisis de datos, a veces los datos recogidos no son numéricos. Pueden ser categóricos, como en las encuestas. Si quieres hacer inferencias a partir de datos categóricos, generalmente utilizarás la Distribución Chi-cuadrado. Para más información sobre este tipo de inferencia, consulta el artículo Inferencia de Distribuciones de Datos Categóricos.

Soluciones de Inferencia Causal en Estadística

¿En qué piensas cuando oyes el término inferencia causal?

Un campo académico conocido como inferencia causal examina las presunciones, los planes de investigación y las técnicas de estimación que permiten a los investigadores inferir relaciones causales a partir de los datos. Aquí, el tratamiento administrado a la variable independiente se conoce como intervención, mientras que el efecto observado en la variable dependiente es el resultado.

Se habla de inferencia causal cuando se deduce que algo es o es muy probable que sea la causa de otra cosa. Por ejemplo, se puede suponer que alguien toca (o tocaba) el piano basándose en el sonido de la música de piano.

Sin embargo, una correlación puede confundirse con la causalidad. Cuando determinadas variables muestran una relación o asociación, no debe confundirse que una afecta directamente a la aparición de la otra, ya que puede haber una tercera variable. Por ejemplo, que tanto los pepinos como los tomates tengan mayor producción un año no significa que el rendimiento de los tomates y los pepinos estén relacionados.

No obstante, si la reducción de una variable provoca un aumento o una disminución proporcional de la otra variable, entonces se puede estar de acuerdo en que sí existe una relación de causa-efecto entre ambas variables. Hay formas de diseñar experimentos de modo que se eliminen tantos efectos externos como sea posible. Para más información sobre estas técnicas, consulta Métodos de experimentación, Fuentes de sesgo en los experimentos y Diseño de bloques aleatorios.

Función de potencia en la inferencia estadística

Una función de potencia describe el valor verdadero de un parámetro con la probabilidad de rechazar una hipótesis nula sobre el valor de ese parámetro. Consulta el artículo Errores en las pruebas de hipótesis para obtener más información sobre los tipos de errores en las pruebas de hipótesis y qué puede causarlos.

Ejemplos de inferencia en estadística

Veamos un ejemplo de inferencia en estadística.

Veamos otro ejemplo.