Inferencia Estadística: Muestreo, Población y Tipos de Muestreo

Inferencia Estadística y Muestreo: Conceptos Clave

La inferencia estadística es la rama de la estadística que analiza las propiedades de las muestras y permite obtener información sobre las características de una población a partir de una muestra.

Esta información puede ser una medida sintética de la población, como la media, el valor total o la forma de la distribución.

El muestreo se basa en la idea de probabilidad y la repetición reiterada (ley de los grandes números), de modo que la confianza en una estimación aumenta con el tamaño de la muestra.

En general, lo relevante es el tamaño absoluto de la muestra y no su tamaño en relación con la población. Por lo tanto, la confianza en una estimación crece con el tamaño de la muestra.

Es importante considerar la precisión del intervalo. Cuanto más amplio sea, menos preciso será el resultado.

Existe una relación entre el tamaño muestral, el nivel de confianza y la precisión.

Para que el uso de una muestra sea eficaz, debe ser representativa de la población.

El proceso requiere definir claramente la población y el procedimiento de extracción muestral, donde la aleatoriedad es un elemento importante.

Según el procedimiento de diseño y extracción de la muestra, podemos encontrar diferentes tipos de muestreo.

Tipos de Muestreo

Según el procedimiento de diseño y extracción de la muestra, podemos encontrar:

• Muestreo Aleatorio Simple (MAS): Todas las unidades estadísticas (y todas las muestras) tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas.
• Muestreo Aleatorio Estratificado (MAE): Para mejorar la inferencia, se divide la población en estratos con elementos comunes en función de algún atributo de interés (afijación). Después, se realiza una selección aleatoria dentro de cada estrato para replicar mejor las características de la población.
• Muestreo por conglomerados: En el muestreo por conglomerados, las unidades se agrupan en conglomerados o agrupaciones (clusters). Después, se realiza una extracción de conglomerados y, a continuación, de individuos dentro del aglomerado. Los conglomerados deben cumplir requisitos de heterogeneidad y representatividad poblacional, y la extracción puede realizarse en varias etapas de forma aleatoria simple o estratificada. El más utilizado es el geográfico.

Errores en el Muestreo

Un problema que siempre hay que considerar es la posibilidad de error en el procedimiento, que puede ser de diferente naturaleza.

Cuando utilizamos una muestra para inferir alguna característica de la población, existe la posibilidad de cometer un error muestral, es decir, de obtener valores muestrales diferentes del verdadero valor poblacional. La estadística nos permite acotar la probabilidad de cometer estos errores.