Tema 9. Estadística inferencial: muestreo y estimación.
La inferencia estadística es el conjunto de procedimientos estadísticos que permiten pasar de la muestra a la población.
La población de estudio es el conjunto de pacientes sobre los que queremos estudiar algo.
La muestra es el conjunto de individuos concretos que participan en el estudio.
Siempre que utilizamos muestras hay que asumir un margen de error.
En el muestreo probabilístico o aleatorio se elige por un procedimiento de azar y el error se puede evaluar, se denomina error aleatorio. En los muestreos no probabilístico no es posible evaluar el error.
La medida que queremos obtener se llama parámetro, pero casi nunca la vamos a conocer porque tendríamos que estudiar a la población entera. Lo que podemos obtener es el estimador, que se realiza sobre la muestra.
Al proceso por el que a partir de un estimador, me aproximo al parámetro se denomina inferencia.
Posteriormente vimos el concepto de error estándar.
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 mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el error estándar. Tenemos una fórmula para calcular el error estándar: para una media y para una proporción.
Intervalos de confianza. Son un medio de conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que ver con el azar.
En clase realizamos varios ejemplos donde calculamos intervalos de confianza.
TIPOS DE MUESTREO
Probabilístico. Todos los sujetos de la población tienen una probabilidad distinta de cero en la selección de la muestra.
- Aleatorio simple. Cada unidad tiene la probabilidad equitativa de ser incluida en la muestra. No puede usarse cuando el universo es grande.
- Aleatorio sistemático. Cada unidad del universo tiene la misma probabilidad de ser seleccionada. Se elije un número aleatorio y a este se le va sumando el cociente entre el número de sujetos de la población y el de la muestra.
- Estratificado. Se caracteriza por la subdivisión de la población en subgrupos o estratos, debido a que las variables principales presentan cierta variabilidad.
- Conglomerado. En la selección de la muestra se toman los subgrupos o conjuntos de unidades conglomerados. El investigador no conoce la distribución de la variable. Es menos fiable que el aleatorio.
No probabilístico
No se sigue el proceso aleatorio. No puede considerarse que la muestra sea representativa de una población. El investigador decide, según sus objetivos, los elementos que integrarán la muestra: por conveniencia o intencional.
Hay dos subtipos:
Por cuotas. El investigador selecciona la muestra considerando algunos fenómenos o variables a estudiar.
Accidental. Consiste en utilizar para el estudio las personas disponibles en un momento dado, según lo que interesa estudiar.
Se puede calcular, mediante una fórmula, el tamaño de una muestra para estimar la media de una población.
También se puede calcular, mediante otra fórmula, el tamaño de una muestra cuando queremos estimar una proporción.
Realizamos varios ejercicios para practicar esto. Me ha parecido un tema interesante, las últimas fórmulas no recuerdo haberlas estudiado el año pasado en estadística y las he visto bastante útiles.
