Tema 9. Introducción a la inferencia estadística. Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis.

Inferencia estadística: son los cálculos estadísticos empleados

para convertir los datos obtenidos de una  muestra a la población. Se puede calcular de 2 formas:

-Estimación: a partir del estimador, datos obtenidos de la muestra, de los valores de la población. Se

puede realizar con intervalos de confianza o puntual.

-Puntual:  es más precisa pero tiene mayor riesgo de obtener error, ya que se toma a la  muestra

 como estimación del parámetro de la población.

-Intervalos de confianza: es menos precisa pero también presenta menos margen de  error, se

calculan 2 valores entre los que tenemos al parámetro de a población, presenta un 95% de confianza, se aplican como indicador de la variabilidad y se da para parámetros de población, media, proporción, prevalencia, etc...

-Contraste de hipótesis: una vez que tenemos los datos de la muestra lo contrastamos con la

hipótesis establecida a priori y se decide qué ocurrirá en la población. Aquí también existe error llamado α que puede hacer que rechacemos la hipótesis nula, el error máximo es de 5% y se le conoce como p.

Error estándar: mide el nivel de variabilidad de los valores del estimador de

las distintas muestras. Cuanto menor sea el error más podemos confiar en el estudio. 

El cálculo del error depende del estimador. Si lo queremos calcular para una media aplicamos la 

siguiente fórmula: s/√n en caso de ser una proporción se emplea que √(p(1-p)/n).

Teorema central del límite: los estimadores son

mostrados como la suma de valores muestrales, presentan una distribución normal con la media de población y una desviación típica semejante al error estándar del estimador. 

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