Breve introducción a la Inferencia Estadística.

Breve introducción a la Inferencia Estadística.
La inferencia estadística es, realmente, la parte más interesante y con mayor cantidad de aplicaciones en
problemas concretos. ¿De qué se ocupa? El planteo, a grandes rasgos, es más o menos el siguiente: el
investigador se encuentra estudiando una gran población (personas, o tornillos, o palomas, o automóviles, o lo
que sea) y quiere disponer de algunos valores (promedios, desvíos, tendencias, forma de la distribución,
etcétera) que sean válidos en forma general, para toda la población en estudio. Sin embargo, le resulta
imposible acceder a toda la información, medir la variable analizada en todos y cada uno de los integrantes de
la población.
¿Qué hace?. Apela al estudio de muestras, que son subconjuntos de la población original, con menos
elementos, pero que intentan representarla del modo más fiel posible. En algún sentido puede decirse que una
muestra seleccionada honestamente es un modelo reducido a escala de la población. Por supuesto, al tomar la
muestra siempre se producen errores y se pierden detalles, pero es mucho más lo que se gana respecto a la
información que ella puede proporcionar.
Existen numerosas técnicas para seleccionar muestras. Este paso es de importancia vital en un estudio
estadístico, porque las conclusiones que se obtienen dependen muy esencialmente de la/s muestra/s
analizada/s. Las técnicas que proporcionan las mejores muestras son las aleatorias, en las que cualquier
integrante de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido.
La cantidad de elementos que integran la muestra (el tamaño de la muestra) depende de múltiples factores,
como el dinero y el tiempo disponibles para el estudio, la importancia del tema analizado, la confiabilidad que
se espera de los resultados, las características propias del fenómeno analizado, etcétera.
A partir de la muestra seleccionada se realizan algunos cálculos y se estima el valor de los parámetros
de la población tales como la media, la varianza, la desviación estándar, o la forma de la distribución,
etcétera. Existen dos formas de estimar parámetros: la estimación puntual y la estimación por intervalo de
confianza. En la primera se busca, con base en los datos muestrales, un único valor estimado para el
parámetro. Para la segunda, se determina un intervalo dentro del cual se encuentra el valor del parámetro, con
una probabilidad determinada.
Ejemplo: Si se dice que la media de las alturas de los estudiantes varones del I.E.S. Nº9−OO8 Manuel
Belgrano es de 1,77 m (=1,77m), se está dando una estimación puntual. En cambio, si se dice que la media
de las alturas es de 1,77m
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