¿Qué es la estadística inferencial?

La estadística inferencial reúne métodos para extraer conclusiones o inferencias sobre las características de una población a partir de los datos de una muestra.

µ – Media calculada para una población
σ – Desviación estándar calculada para una población

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Estadística inferencial

Población: conjunto completo de datos, «N»
Muestra: subconjunto de la población, de tamaño n; su utilidad para la inferencia depende de cómo se haya seleccionado.

Tomamos muestras constantemente. Todo proyecto debe gestionarse con limitaciones de tiempo, coste y recursos, entre otras. Por eso no siempre es viable estudiar el 100% de la población para extraer conclusiones. Por ejemplo, al mejorar la calidad de la munición de una fábrica, puede no ser posible probar el 100% de los productos porque el ensayo los destruye. En esos casos se toma una muestra para las pruebas de calidad y se extraen conclusiones sobre la población a partir de sus resultados.

Otro ejemplo es la aceptación de lotes en la fabricación de automóviles. Una empresa podría, a modo de ejemplo, tomar una muestra de 10–15 vehículos de un lote de 400 y usar los resultados para decidir si acepta o rechaza el lote. No es una regla universal sobre el tamaño de muestra: un plan de muestreo justificado especifica el método de selección, el tamaño de muestra, los criterios de aceptación y los riesgos de una decisión incorrecta.

El muestreo permite gestionar el proyecto con menos recursos y seguir obteniendo resultados útiles. Lo utilizan ampliamente las organizaciones, por lo que es un tema importante de nuestro análisis.