1.1 Distintas ramas de la estadística
La estadística es una rama de las matemáticas que tiene aplicaciones en cada faceta de nuestra vida. Es un lenguaje nuevo y poco conocido para casi todas las personas, pero, al igual que cualquier idioma nuevo, la estadística puede parecer agobiante a primera vista (incluyendo la teoría básica de probabilidad, como lo es un espacio de probabilidad o una variable aleatoria). Una vez aprendido y entendido el lenguaje de la estadística, veremos que es una poderosa herramienta para el análisis de datos en numerosos campos de aplicación.
A su vez la estadística se clasifica en sub-áreas, tales como: Muestreo, estadística descriptiva, estadística inferencial, diseño de experimentos, entre otras.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL: LOS PASOS.
¿Cómo puedes hacer inferencias acerca de una población utilizando información contenida en una muestra?
Para ello se tienen los siguientes pasos, que facilitarán el proceso.
I. Especifica las preguntas a contestar e identifica la población de interés.
II. Decide cómo seleccionar la muestra.
III. Selecciona la muestra y analiza la información muestral. Sin importar cuánta información contenga la muestra, el investigador debe usar un método de análisis apropiado para extraerla.
IV. Usa la información del paso III para hacer una inferencia acerca de la población. Es posible usar muchos procedimientos diferentes para hacer esta inferencia y algunos son mejores que otros. Por ejemplo, podría haber 10 métodos diferentes para estimar la respuesta experimental de un fenómeno, pero un procedimiento podría ser más preciso que los otros. Se debe usar el mejor procedimiento disponible para hacer inferencias (muchos de estos se explican en este curso).
V. Determina la confiabilidad de la inferencia. Como ya estas usando sólo una parte de la población para sacar las conclusiones descritas en el paso IV, ¡podrías estar en un error! ¿Cómo puede ser esto? Si una agencia realiza una encuesta estadística para ti y estima que el producto de tu compañía ganará 34% del mercado este año, ¿cuánta confianza puedes poner en esta estimación? ¿Es precisa a no más de 1.5 o a 20 puntos porcentuales? ¿Es confiable lo suficiente para establecer metas de producción? Toda inferencia estadística debe incluir una medida de confiabilidad que dice cuánta confianza tienes en la inferencia.
