SESIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA Y TIC: TEMA 9.

Tema 9: Estadística inferencial: muestreo y estimación.

Interferencia Estadística.

Cuando planteamos un estudio en el ámbito sanitario para establecer relaciones entre variables, nuestro interés está en los pacientes que hemos tenido acceso además de los similares a estos. Esto se denomina inferir. Al inferir hay que tener en cuenta que siempre hay error aleatorio.Tenemos que tener en cuenta: 

• Población de estudio: conjunto de pacientes sobre los que queremos estudiar alguna cuestión.
• Muestra: conjunto de individuos concretos que participan en el estudio
• Tamaño muestral: número de individuos de la muestra.
• Inferencia estadística: conjunto de procedimientos estadísticos que permiten pasar de lo particular, la muestra, a lo general, la población.
• Técnicas de muestreo: conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejen las características de la población, esto se hace para evitar sesgos.
• Muestreo probabilístico o aleatorio: si la muestra se elige por un procedimiento de azar, se puede evaluar el error asociado a esa muestra, el cual se denomina error aleatorio. El los muestreos no probabilísticos, no es posible evaluar el error.

Hay que tener en cuenta que cuanto mayo sea el tamaño de la muestra, favorezco la reducción del error aleatorio por probabilidad.

Proceso de la interferencia estadística:

Tenemos una población de estudio, y la medida que queremos obtener se llama parámetro.

Hacemos una selección aleatoria y obtenemos una muestra, y la medida de la variable de estudio obtenida en la muestra se denomina estimador.

Interferencia es el proceso mediante el cual a partir del estimador me aproximo al parámetro.

Error estándar: es la medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador.

Mide el grado de variabilidad en las distintas muestras de un determinado tamaño que pudiésemos tomar de población. Cuanto más pequeño sea el error estándar, más nos podemos fiar del valor de una muestra concreta.

Depende de cada estimador:

Error estándar para una media:

Error estándar para una proporción:

Con estos datos, realizamos problemas de tamaño muestral y de intervalos de confianza. Son problemas muy sencillos cuando se sabe la teoría y los llevas a la práctica. Son muy importantes para estimar valores y obtener datos concretos sobre la estadística. Este tema es el penúltimo de nuestra asignatura de Estadística.