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La estadística inferencial nos es de utilidad cuando en la investigación queremos generalizar los resultados obtenidos en la muestra a la población o universo.

Los datos casi siempre son recolectados de una muestra y sus resultados estadísticos se denominan “estadígrafos”.

La media o la desviación estándar de la distribución de una muestra son estadígrafos, a las estadísticas de la población o universo se les conoce como parámetros.

Los parámetros no son calculados porque no se recolectan datos de la población, pero pueden ser inferidos de los estadígrafos.


La estadística inferencial puede ser utilizada para dos procedimientos: la prueba de hipótesis y la distribución muestral (Wiersma,1986, p. 335).


Otro concepto importante relacionado con estos procedimientos es el nivel de significancia, el cuál es un nivel de probabilidad de equivocarse y se fija antes de probar hipótesis inferenciales. Dicho concepto es importante porque al obtener una estadística en una muestra se analiza qué porcentaje se tiene de confianza en que la estadística se acerque al valor de la distribución muestral (valor de la población o parámetro). Se busca tener un alto porcentaje de confianza que generalmente es de 5 y 1, es decir el 95% o 99% de seguridad para generalizar sin equivocarse. Es importante aclarar que puede haber niveles de significancia menores a 0.1, pero es inaceptable tener más de 0.5)

Con el nivel de significancia en la distribución muestral (distribución normal) se calcula el área de aceptación y rechazo de la hipótesis.


Ahora que conoces cuáles procedimientos se pueden llevar a cabo con la estadística inferencial es importante que conozcas las técnicas utilizadas (o tipo de análisis) para llevar a cabo la inferencia de parámetros: paramétricas y no paramétricas. Cada una posee sus características y presuposiciones que lo sustentan la elección dependerá sobre qué clase de análisis a efectuar depende de dichas presuposiciones.



Revisa ahora algunas técnicas y programas informáticos que se utilizan para realizar los análisis estadísticos.