Tema 9, SESIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA Y TIC

INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA

ESTADÍSTICA. INTERVALOS DE

CONFIANZA Y CONTRASTE DE HIPÓTESIS

Empezamos la clase repasando la estadística inferencial como he explicado en el tema 8. Concretamente se puede definir como el "conjunto de procedimientos estadísticos que permiten pasar de lo particular, la muestra, a lo general, la población". 

También vimos las definiciones se población, y as diferentes muestras tal como se ve en la foto.

Fuente: Diapositivas Tema 9 ETIC

Luego vimos las dos formas que se usan en la inferencia estadística, la  estimación y el contraste de hipótesis. El primero hace referencia al estimador y el parámetro. El estimador es la información de la muestra seleccionada y usa las letras del latin para expresarlo. El parámetro en vez habla sobre todo los estadísticos tas hacer una inferencia y usa las letras griegas no las del latin. En resumen los estadísticos hablan sobre la muestra y los parámetros sobre la población en general.

Fuente: Contraste de hipótesis

La foto arriba me ayudo a entender el concepto de contraste de hipótesis son su gráfica. Fue útil a la hora de formular la hipótesis nula de mi grupo de investigación. De hecho las variables que tenemos son adecuadas para hacer el análisis de ANOVA one-way.

A continuaron vimos las diferencias entre las pruebas no paramétricas y las paramétricas. La primera conlleva una importancia mayor en la estadística y se usan en variables categorías, no las normales como hace las pruebas paramétricas. Solo la paramétrica tiene datos con una disturbio de naturaleza normal y tiene menos probabilidad de errores comparada con la no paramétrica ya que los cálculos son muy exactos.

Existen estimaciones en particular con gran importancia en la estadista, la estimación puntual, y la estimación por intervalos. La primera toma el valor estadístico muestral como una estimación del parámetro a nivel poblacional. Por ejemplo la esperanza de vida de una muestra puede ser 80 y luego este valor se aplica a la población.

En contraste la estimación por intervalos trata de calcular dos valores, y en dicho intervalo esta el parámetro poblacional que se desea estimar. En este caso se podrida decir con un tal % de confianza (mínimo 95% para ser fiable) de confianza que la esperanza de vida queda entre 80-83 de una muestra y aplicarlo a la población.

El error estándar se conoce como "medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador". Siempre es mejor tener un error estándar con el menor tamaño posible ya que con esto podemos tenemos datos mas fiables. 
Según el estimador que se usa tenemos difernes manera de calcular el error tal como muestran las fotos.

Fuente: EE para un media

EE para una proporción 

La EE de proporción es muy útil a la hora de estudiar las variables cualitativas ya que la media aritmética no se puede calcular. La teorema central del limite dice que "Para estimadores que pueden ser expresados como suma de valores muestrales, la distribución de sus valores sigue una distribución normal con media de la de la población y desviación típica igual al error estándar del estimador de que se trate"

Finalmente vimos los intervalos de confianza y su relación con constares de hipótesis. Con el intervalo de confianza podemos dar un rango de posibilidades de los resultados del estudio. Dependiendo del % el intervalo cambia siendo mas o menos preciso según el cambio dado. Conociendo ya el intervalo de confianza podemos también llevar a cabo test para valorar la hipótesis. Con esto podemos ver la coherencia ente la hipótesis y resultaos.

Este video sobre los intervalos y test me ayudo mucho a comprender estos conceptos mejor, espero que también sea útil para ustedes!