INFERENCIA ESTADISTICA.
La Estadística inferencial
o Inferencia estadística
es
el conjunto de métodos y técnicas que permiten inducir, estudia
cómo
sacar conclusiones generales para toda la población a partir del estudio de una
muestra, y el grado de fiabilidad o significación de los resultados obtenidos.
Muestreo
probabilístico.- Consiste
en
elegir una muestra de una población al azar.
Muestreo Simple. 
Se numeran los elementos de la población y
se seleccionan al azar los n elementos que contiene la muestra.
Se numeran los elementos de la población y
se seleccionan al azar los n elementos que contiene la muestra.
Muestreo Sistemático.Se elige un individuo al azar y a partir
de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.
Se elige un individuo al azar y a partir
de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.
Por ejemplo si
tenemos una población formada por 100 elementos y queremos extraer una muestra
de 25 elementos, en primer lugar debemos establecer el intervalo de selección
que será igual a 100/25 = 4. A continuación elegimos el elemento de arranque,
tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos
los restantes elementos de la muestra.
2, 6, 10, 14,..., 98
CORRELACIÓN Y REGRESIÓN
REGRESIÓN.-
La regresión lineal es
una técnica que permite cuantificar la relación que puede ser graficada
en un
diagrama de puntos dispersos correspondientes a dos variables, cuya tendencia es
rectilínea.
La ecuación es:
ando la variable dependiente es dicotómica. Permite hacer medidas
entre variables mediante la
•REGRESION
LOGISTICA.
•
Se utiliza cuando la variable dependiente es dicotómica. Permite hacer medidas
entre variables mediante la probabilidad.
•REGRESIÓN
DE POISSON.
•
Se emplea cuando se muestra la tasa de enfermedades. Permite medir la relación
mediante las tasas.
CORRELACIÓN.- El análisis de correlación es un
grupo de técnicas estadísticas usadas para medir la fuerza de la asociación
entre dos variable.
MEDIDAS Y PROPORCIONES.
§PROPORCION.-
Se
denomina a una razón tal que el valor del numerador está incluido en el
denominador. La proporción indica la parte que el numerador representa del
denominador, si se multiplican por 100 se obtienen porcentajes.
P=a/(a+b)
EJEMPLO. Con
los datos de casos diagnosticados de Legionelosis en 2004 podemos calcular dos
tipos de proporciones:
A) PORCENTAJES DE INGRESOS por
legionelosis respecto al total de los casos diagnosticados en 2004: 85/98=0,86.
El
86% de los enfermos diagnosticados en 2004 han sido ingresados.
B)PROPORCION DE MUERTES por
legionelosis en 2004 respecto al total de enfermos diagnosticados: 3/98=0,031.
El
3,1% de los casos diagnosticados en 2004 han fallecido.
MEDIDAS.-
Tipos de medida
Media aritmética:
La media aritmética de una variable se
define como la suma ponderada de los valores de la variable por sus frecuencias
relativas y lo denotaremos por y se calcula mediante la expresión:
xi representa
el valor de la variable o en su caso la marca de clase.
Media geométrica:
La media geométrica de N observaciones es
la raíz de índice N del producto de todas las observaciones. La representaremos
por G.
Solo se puede calcular si no hay observaciones
negativas. Es una medida estadística poco o nada usual.
Media armónica:
La media armónica de N observaciones es
la inversa de la media de las inversas de las observaciones y la denotaremos
por H
Al igual que en el caso de la media
geométrica su utilización es bastante poco frecuente.
Mediana:
La mediana es el valor central de la
variable, es decir, supuesta la muestra ordenada en orden creciente o
decreciente, el valor que divide en dos partes la muestra.
Para calcular la mediana debemos tener en
cuenta si la variable es discreta o continua.
Cálculo de la mediana en el caso
discreto:
Tendremos en cuenta el tamaño de la
muestra.
Si N
es Impar, hay
un término central, el término 
que será el valor de la mediana.
MODA:
La moda es el valor de la variable que tenga mayor
frecuencia absoluta, la que más se repite, es la única medida de centralización
que tiene sentido estudiar en una variable cualitativa, pues no precisa la
realización de ningún cálculo.
Por su propia definición, la moda no es única, pues
puede haber dos o más valores de la variable que tengan la misma frecuencia
siendo esta máxima. En cuyo caso tendremos una distribución bimodal o polimodal
según el caso.
Por lo tanto el cálculo de la moda en distribuciones
discretas o cualitativas no precisa de una explicación mayor; sin embargo,
debemos detenernos un poco en el cálculo de la moda para distribuciones
cuantitativas continuas.
