Estadistica descriptiva e inferencial.

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• Intervalos de confianza:

Los intervalos de confianza se construyen de modo que encierran la estadística de población real con una probabilidad dada. En otras palabras: La estadística de población desconocida se encuentra en la probabilidad predeterminada dentro del intervalo de confianza calculado.

La probabilidad de que el intervalo de confianza es para encerrar un parámetro poblacional desconocido. Cuanto más grande debe ser esta probabilidad, mayor será el intervalo de confianza correspondiente. Si quisieras hacer sobre un intervalo de confianza, que abarca la verdadera estadística de población con 100% de probabilidad de obtener un intervalo de confianza de la anchura infinita!

El error estándar del valor característico de la muestra. Cuanto menor sea el error estándar de la muestra de valor característico, más corto es el intervalo de confianza. Aquí por lo tanto fluye directamente de la precisión con la que el valor característico puede ser estimado.

• Pruebas de hipótesis:

El objetivo de la prueba de hipótesis es examinar la base de una muestra, si un presunto probabilidad, la hipótesis puede ser aceptado como verdadero o si deben ser descartados.

Ejemplo: Supongamos que un cereal sale al mercado. Según las normas de la Secretaría de Salud, este producto no debe exceder de cuatro unidades de conservador por miligramo de cereal, pues ello podría implicar riesgos para la salud de los consumidores. Este valor límite permitirá determinar el denominado valor crítico, que marca la frontera entre valores permitidos y no permitidos. Al sospechar que la compañía fabricante del cereal está excediendo la norma permitida, se designa a un especialista para inspeccionar los productos y determinar si se está incurriendo en una falta a la norma.

Sea μ el nivel promedio de conservador por miligramo de cereal. En este caso, μ es el parámetro poblacional objeto de estudio, aquel sobre el cual se establecerán hipótesis iniciales de las que, a su vez, se obtendrán conclusiones mediante el análisis de una muestra.

Puesto que se sospecha que el fabricante rebasa el nivel de unidades permitido de conservador por miligramo, el investigador procede de manera similar al método de demostración por contradicción, estableciendo la denominada hipótesis alternativa, la cual sostiene que μ>4 es mayor a lo que la norma permite. Posteriormente, el investigador establece la llamada hipótesis nula, la cual afirma que μ=4 es igual o menor a 4, por lo que no se consideraría una violación a la norma. La hipótesis alternativa se representa con el símbolo Ha, mientras que la hipótesis nula se denota con el símbolo H0. En este entendido, el investigador buscará evidencias para demostrar la hipótesis alternativa μ>4 mediante el análisis de muestras en las que se compruebe que la hipótesis nula

μ= 4 es incorrecta. Es decir, se desea probar Ha vs. H0, en donde:

• H0: µ = 4

• Ha: µ > 4

Como es evidente, sólo una de las hipótesis es verdadera y, en consecuencia, la otra es falsa. Es decir, la aceptación de una hipótesis implica el rechazo de la otra. El criterio para rechazar o aceptar la hipótesis nula descansa en una estadística de prueba, la cual se comparará con el valor crítico. La estadística de prueba se obtiene a partir de datos de una muestra representativa de la población investigada.

Para el caso que se ejemplifica, supongamos que cada día se inspeccionan en laboratorio 35 cajas de cereal seleccionadas al azar. Si el nivel promedio de unidades de conservador por miligramo de cereal obtenido n el análisis es mayor que 4, por ejemplo =4.6, el investigador tiene suficientes elementos para rechazar la hipótesis nula y concluir que 4, por lo que estaría violando la norma. Por el contrario, si

- Conclusiones:

- La estadística descriptiva e inferencial son parte de la investigación que se debe realizar para poder obtener resultados precisos e importantes.

- Ambos son de distintos modos de realizar y calcular pero a la vez tienen las mismas variables y niveles de medición.

- Ambos comprenden la estadística aplicada

- Recomendaciones:

- En caso de utilizar estadística aplicada para la investigación es necesario tener pendiente la recolección de información.

- Para las empresas es útil contactar con especialistas en este campo para la investigación de mercado puesto que en caso de un error que surga generarías gastos.

- Bibliografía:

- http://es.slideshare.net/Tato199022/tatiana-castillo-estadistica1-2dobimestre

- www.geociencias.unam.mx/~ramon/EstInf/Clase6.pdf

- http://www.listinet.com/bibliografia-comuna/Cdu311-6247.pdf

- http://www.hrc.es/bioest/Introducion.html

- http://www.csicsif.es/andalucia/modules/mod_ense/revista/pdf/Numero_13/SILVIA_BORREGO_2.pdf