Tema 9

Tema 9: Estadística inferencial: Muestreo y estimación.

En este penúltimo tema hablamos de la estadística inferencial; para lograr entenderlo, primeramente tenemos que entender algunas definiciones:

• Población de estudio: conjunto de pacientes sobre los que queremos estudiar alguna cuestión.
• Muestra: conjunto de individuos concretos que participan en el estudio.
• Tamaño muestral: nº de individuos de la muestra.

Pues bien, el objetivo de este tema son los procedimientos estadísticos que permiten pasar de lo particular (muestra) a lo general (población); a esto denominamos inferencia estadística. Para elegir las muestras de forma que éstas reflejen las características de la población utilizamos las técnicas de muestreo.

Siempre que trabajamos con muestras, aunque sean representativas, hay que asumir un cierto error. 

• Muestreo probabilístico o aleatorio: la muestra se elige por azar, se puede evaluar este error aleatorio. Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el error aleatorio por probabilidad.
• Muestreo no probabilístico: no es posible evaluar este error.

Proceso de inferencia estadística

La variabilidad de los valores del estimador en las distintas muestras de un determinado tamaño que tomamos de una población es lo que consideramos como error estándar. Cuanto más pequeño es este, más nos podemos fiar del valor de una muestra concreta.

Los intervalos de confianza son un par de nº tales que, con un nivel de confianza determinados, podemos asegurar que el valor del parámetro es mayor o menor que ambos nº. Los valores más destacados son los siguientes

• Nivel de confianza del 68% - z = 1
• Nivel de confianza del 95% - z = 2
• Nivel de confianza del 99% - z = 3

Para tener un pequeño grado de probabilidad de que un pequeño grupo que seleccionemos posea las características que queremos estudiar de cierta población, hay que realizar unas técnicas de muestreo. Existen dos tipos de muestreo posible: el probabilístico, en el que todos los sujetos de la población tienen una probabilidad de ser seleccionados; y el no probabilístico, en el que puede haber personas que no tengan esa probabilidad de ser seleccionados en la muestra.

Me parece de interés este tema porque es importante que en un estudio el error sea lo más disminuido posible, para que así las estimaciones y los resultados sean lo más perfectos que se pueda y podamos englobar a toda o la mayoría de la población en los resultados de la muestra.