“La estadística es la ciencia de los datos, la cual implica su recolección, clasificación, síntesis, organización, análisis e interpretación, para la toma de decisiones frente a la incertidumbre” (Gutiérrez & Julio, 1998).
Para ello se le dice estadística inferencial o estadística deductiva a la rama de la Estadística encargada de hacer deducciones, es decir, inferir propiedades, conclusiones y tendencias, a partir de una muestra.
¿Qué es la estadística inferencial?
Se trata del proceso de utilizar el análisis de datos para inferir las propiedades de una distribución de probabilidad. Para el análisis estadístico inferencial, vamos a hacer uso de hipótesis y estimaciones de una muestra la cual va a generalizar a una determinada población.
La estadística inferencial es la rama de la estadística encargada de realizar predicciones, inferir propiedades, conclusiones y tendencias. Todo esto partiendo de una muestra ya que tiene mayores costos evaluarlo al nivel de población, la muestra tiene que ser lo más representativa posible porque mediante ella se determinará las características de la población mediante las estimaciones e hipótesis. Como muestra el siguiente gráfico:
Según Narvaez (2009), la estadística inferencial tiene dos objetivos básicos:
La estadística inferencial en la Práctica
Digamos que el INEI quiere encontrar el Índice de precios al consumidor nacional mediante la canasta básica de consumo.Para ello evalúa una muestra con métodos estadísticos y probabilidades del Índice de precios al consumidor por ciudades del Perú.Obteniendo el siguiente mapa de la variación mensual de las principales ciudades en mayo del 2022.
Fuente: INEI(2022). 06-informe-tecnico-variacion-de-precios-may-2022.pdf (inei.gob.pe)
Dato: A partir del 2022 los índices del precio al consumidor han sido calculados con una nueva estructura de consumo en base a los resultados de la Encuesta Nacional de Presupuestos Familiares (ENAPREF 2019 – 2020).
Así, la estadística inferencial es de suma utilidad en el análisis de poblaciones y tendencias, para tener una idea viable de sus acciones y respuestas ante condiciones específicas. Esto no significa que se puedan predecir con precisión, tal como tenemos una ciencia exacta, pero sí que es posible una aproximación.