TEMA 9: ESTADISTICA INFERENCIAL: MUESTREO Y ESTIMACIÓN

En este tema 9 hemos dado la estadística interferencial; muestreo y estimación.  A medida que vamos avanzando el temario, cada vez los temas son más complejos.  Este por ejemplo, es complejo ya que tiene muchas formulas que hemos tenido que aprender. A esto se le suma el agobio que tenemos con los trabajos y todo y el poco tiempo que queda para el examen; esto no permite al profesor llevar un ritmo más pausado para la explicación del tema.

También, es muy importante que a la hora de este tema llevemos los conceptos anteriores al día ya que todo está relacionado y si no sabemos lo anterior, nos va a resultar mucho más complicado.

Para comenzar el tema, tuvimos que explicar una serie de conceptos:

-  Llamamos población de estudio: conjunto de pacientes sobre los que queremos estudiar algo.

- Como es imposible coger a toda la población, es necesario coger a un grupo de individuos concretos que participen en la muestra; a esto se le llama muestra

- Definimos también, tamaño muestral: número de individuos de la muestra.Por otro lado, al conjunto de procedimientos estadísticos que permiten pasar de lo particular a lo general, se le denomina inferencia estadística.

- A los procedimientos utilizados para reflejar las características de la población, se les llama técnica de muestreo.

- Con eso podemos comprender que, cuando hacemos el estudio sobre algo, pretendemos extrapolarlo a las poblaciones de estudio similares y es en eso pues que consiste la estadística inferencial

Una vez explicado todos los conceptos, nos dijo que a partir del cálculo de éstas, podemos determinar:

- Error estándar: Medida que trata de capta la variabilidad de los valores del estimador.

o   Calculo del error estándar: Este depende de cada estimador:  puede ser:

§  Error estándar para una media

§  Error estándar para una proporción

- Teorema central del límite: Para estimadores que pueden ser expresados como suma de los valores muestrales.

- Intervalos de confianza: Es un medio para conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que ver con el azar. Mientras mayor sea la confianza que queramos otorgar al intervalo, este sera más amplio, es decir, el extremo inferior y el superior estarán mas distanciados y, por lo tanto, el intervalo será menos preciso. 

Esta fórmula sirve para averiguar el intervalo de confianza cuando nos dan la media, en cambio, cuando no nos la dan, tenemos que tirar de otra formula que seria la del porcentaje:

Dentro de esta parte el profesor hizo mayor hincapié fue en el intervalo de confianza y el error estándar. Para ello, el profesor realizó junto con nosotros una serie de problemas que espero que si en el examen pone alguna pregunta de intervalo de confianza o error estándar sea similar a estos.

 Para mi este tema sinceramente ha sido muy difícil de entender, he necesitado la ayuda de tutorias para comprenderlo más o menos, por ello, espero que el profesor con este tipo de problemas se porte bien ya que estoy intentando sacar lo máximo de mi para conseguir aprobar esta asignatura, que bajo mi punto de vista, es complicada.