Inferencia estadística: Estimación puntual y por intervalos

Abstract

Una población representa la totalidad de personas que nos interesa estudiar. En general, estudiar a toda una población es laborioso y costoso en términos de tiempo y recursos y, en algunos casos, imposible, porque la población puede ser en principio abstracta (por ejemplo, cuando estudiamos pacientes que podrían desarrollar una complicación en el futuro). Por lo tanto, habitualmente recolectamos datos de una muestra o subconjunto de personas representativas de esa población, es decir, que tienen características similares a las de la población en estudio, y los utilizamos para obtener conclusiones, o sea, hacer inferencias sobre esa población. Los datos obtenidos de este modo no nos informan un valor exacto e invariable, ya que se obtienen solo de una parte de toda la población. Además, si tomáramos varias muestras de la misma población obtendríamos valores diferentes en cada una de ellas. La inferencia estadística pretende obtener un valor que se acerque lo más posible al supuesto valor real, que nunca conoceremos. Esta aproximación puede tener dos enfoques diferentes: la estimación puntual y la estimación por intervalos de confianza.