Fundamentos de Estadística Inferencial: Errores, Muestreo y Estimación en Investigación

Introducción a la Estadística Inferencial y la Gestión de Errores

La Relevancia de la Estadística Inferencial en la Investigación

Los estudios más interesantes en Enfermería, así como en Ciencias Sociales en general, surgen al analizar las relaciones entre dos o más variables. En la mayoría de los casos, además de un análisis descriptivo, es fundamental realizar un análisis inferencial.

El principal objetivo de la estadística inferencial es obtener conclusiones sobre poblaciones mediante la observación de muestras representativas.

Tipos de Errores en la Medición de Datos

Todo proceso inductivo (que va de lo particular a lo general) está sujeto a errores, los cuales se miden en términos de probabilidades. Al medir características de organismos vivos, se pueden cometer dos tipos de errores:

• Errores sistemáticos: Producidos por un defecto del instrumento de medida o por una tendencia errónea del observador. Estos errores no deben existir y deben ser eliminados.
• Errores aleatorios: Debidos a pequeñas causas imponderables e imposibles de controlar. Cuanto mayor sea el error aleatorio, menos precisa será la estimación (más se alejará del valor real). El error aleatorio no es predecible y no puede ser eliminado por completo, pero sí reducido mediante diseños de investigación más eficientes o aumentando el tamaño de la muestra.

Muestreo Aleatorio Simple y Representatividad

Una muestra es aleatoria simple si cumple las siguientes condiciones:

• Todas las unidades experimentales tienen igual probabilidad de ser elegidas para pertenecer a la muestra.
• La selección de una unidad experimental no influye en la probabilidad de que otra unidad también sea elegida.

Cuando el proceso de obtención de muestras cumple estas dos propiedades y se selecciona un tamaño muestral adecuado, la muestra obtenida es representativa.

Parámetros Poblacionales y Estimación Puntual

Los parámetros poblacionales son medidas de interés en una investigación científica. Sus características son:

• Son cantidades fijas y, por tanto, no son aleatorias.
• Son desconocidos cuando no se puede acceder a toda la población (como ocurre en la mayor parte de las investigaciones).

Una estimación puntual es una aproximación al parámetro obtenida a partir de los valores observados en los individuos de la muestra representativa.