No es posible comprender cómo se produce la
inferencia sin un concepto clave conocido como distribución muestral, pero ¿qué
es la distribución muestral? Iniciamos la sección de Diseños de Investigación y
Análisis de Datos, centrada en los parámetros e hipótesis. En esta entrada comenzamos
a abordar la distribución muestral.
Las distribuciones muestrales [Diseños de Investigación y Análisis
de Datos]
La inferencia estadística es
un razonamiento que permite pasar de datos concretos de una muestra a
conclusiones generales sobre una población. Para ello, el investigador
selecciona una muestra representativa, mide las variables de interés y obtiene estadísticos
(como la media, proporción o varianza).
Estos estadísticos varían según la muestra y
se comportan como variables aleatorias. Si se consideran todas las posibles
muestras de un mismo tamaño, los valores de un estadístico forman una distribución muestral, de la que se puede calcular su media y su desviación
típica, llamada error típico.
La distribución muestral es
distinta de la distribución poblacional y de la distribución de los datos en
una muestra concreta. Comprender este concepto es clave para realizar
inferencias, ya que la forma de la distribución muestral depende, entre otros
factores, de la forma de la distribución de la población.
En siguientes entradas se abordará la
distribución muestral de tres estadísticos en investigación social: la media,
proporción y varianza.
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