INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA. INTERVALOS DE CONFIANZA Y CONTRASTE DE HIPÓTESIS.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL:

Definición: denominamos inferencia estadística al conjunto de procesamientos estadísticos que permiten pasar de los particular, la muestra, a lo general, la población.

• Población: conjunto de personas, sujetos o unidades que presenta una característica común.
• Muestra: subconjunto extraído y seleccionado de una población a la que representa.
• Muestra independiente: está formada por datos independientes, o sea, aquellos obtenidos tras una única observación.
• Muestra apareada o dependiente: está constituida por datos apareados. Compran el mismo grupo de sujetos en dos tiempos diferentes.

Dos formas de inferencia de estadística:

• Estimación: parámetro-estimador.
• Contraste de hipótesis.

ESTIMACIONES: 

• Proceso de utilizar información de una muestra para extraer  conclusiones acerca de toda la población
• Se utiliza la información recogida para estimar un valor.

Tipos de estimaciones:

A) Estimación puntual: Consiste en considerar al valor del estadístico muestral como  una estimación del parámetro poblacional.

B) Estimación por intervalos: Consiste en calcular dos valores entre los cuales se  encuentra el parámetro poblacional que queremos estimar  con una probabilidad determinada, habitualmente el 95%.

ERROR ESTÁNDAR: 

• Es la medida que trata de captar la variabilidad de los valores del  estimador (en este caso la media de los días de curación de la  úlcera).
• El error estándar de cualquier estimador mide el grado de  variabilidad en los valores del estimador en las distintas muestras  de un determinado tamaño que pudiésemos tomar de una  población.
• Cuanto más pequeño es el error estándar de un estimador, más nos  podemos fiar del valor de una muestra concreta.

Cálculo del error estándar:

• Error estándar para una media: 

• Error estándar para una proporción: 

Se aplica cuando las variables de estudio son cualitativas o atributos, en consecuencia no podemos cuantificarlos para obtener la media aritmética.

INTERVALOS DE CONFIANZA: 

• Son un medio de conocer el parámetro en una  población midiendo el error que tiene que ver con el  azar (error aleatorio)
• Se trata de un par de números tales que, con un  nivel de confianza determinados, podamos  asegurar que el valor del parámetro es mayor o  menor que ambos números.
• Se calcula considerando que el estimador muestral  sigue una distribución normal, como establece la  teoría central del límite.

Bibliografía: apuntes de clase del Dr. José Antonio Ponce Blandón y D. Juan Vega Escaño profesores del Centro Universitario de Enfermería de Cruz Roja, adscrito a la US.