Estadística inferencial
La estadística inferencial o inductiva es una rama de la estadística cuyo objeto es sacar conclusiones sobre una población. Se alimenta de la estadística descriptiva, pues precisa de datos obtenidos previamente para extrapolar y realizar generalizaciones.
Un ejemplo puede ser en el estudio de las marcas preferidas de vehículos en una población. Se encuesta primero a grupos pequeños de personas que pertenecen a la población, que conforman la muestra representativa. Si después de encuestar vemos que el 72% conduce vehículos de la misma marca A, podemos inferir o concluir que las personas de la población prefieren la marca A sobre otras.
La estadística inferencial es útil en todo ámbito en que se desee estudiar poblaciones o muestras. Un caso es el estudio de mercado, pues ayuda a las empresas a marcar una dirección clara en su negocio o a entender mejor el comportamiento de sus clientes.
Este tipo de estadística también se emplea en política, especialmente para entender, a partir del sondeo, qué partidos políticos apoyan los habitantes. En ciencia cobra gran importancia, ya que se emplea la estadística inferencial para concluir si una hipótesis es cierta o no.
Por tanto, la estadística inferencial es una herramienta vital para la toma de decisiones, hacer predicciones, analizar tendencias y comprobar o refutar hipótesis previamente enunciadas. Todo razonamiento es deductivo, basándose siempre en la información obtenida por un grupo de muestras.
Características de la estadística inferencial
La estadística inferencial obtiene sus conclusiones a partir de una muestra estadística, o sea, solo parte de la población a estudiar. En otras palabras, se estudia una porción representativa de la población, y de ahí se realiza una inferencia sobre la misma. Esto es debido a que muchas veces es imposible estudiar toda la población de manera rigurosa.
Por lo anterior, la estadística inferencial es solamente una aproximación de la realidad, por lo que no puede representar la realidad con absoluta certeza. Es por ello que algunos de los conceptos más importantes son los intervalos de confianza y los márgenes de error.
Otra característica clave es que la estadística inferencial se realiza después de la estadística descriptiva, ya que precisa de datos previos generar conclusiones. De esta manera, la inferencial siempre surge a partir de un estudio previo.
En esta rama de la estadística, se emplean dos técnicas principales: las pruebas de hipótesis y los análisis de regresión.
Por un lado, las pruebas de hipótesis son aquellas cuyo objetivo es afirmar o refutar una hipótesis. Se sirve de métodos como el análisis de los promedios, análisis de la varianza o ANOVA, y los intervalos de confianza, que es la probabilidad de que un valor caiga dentro de un rango determinado.
Por el otro lado, los análisis de regresión comprenden técnicas y procedimientos cuyo fin es comprender la relación entre variables. Generalmente, se representa con una línea que se traza en un gráfico para mostrar la relación entre dos variables.
Vea también Estadística y Muestra (Estadística).
Ejemplos de estadística inferencial
Primer ejemplo
Un caso en el que nos servimos de esta rama es cuando se pregunta a una porción de los habitantes cuál es el equipo de fútbol favorito. Si vemos, por ejemplo, que el 50% de los encuestados dicen el mismo equipo, mientras que el segundo más votado solo representa el 16%, podemos inferir que la mitad de la población apoya al mismo equipo.
Segundo ejemplo
Otro ejemplo es el estudio del peso de los estudiantes. En algunos países, es común realizar un estudio anual en el que se recopila el peso promedio de los niños o preadolescentes. Luego, este dato se compara con años anteriores. Dependiendo de la tendencia, se puede concluir si la población compuesta por los niños o preadolescentes está aumentando de peso o no.
Estudios como este son claves para identificar si hay un crecimiento en obesidad o no, o detectar problemas de alimentación.
Tercer ejemplo
Imaginemos que deseamos saber si un terreno ubicado en México es fértil o no, es decir, si es adecuado para cultivar. Primero, tomamos unas muestras de diferentes puntos del terreno y las analizamos en el laboratorio. Los resultados nos indican que el terreno tiene un buen contenido en agua y fósforo, pero los niveles de potasio y nitrógeno son muy bajos.
Aquí es cuando entra la estadística inferencial. A partir de los datos tomados y analizados, podemos concluir que precisaremos de trabajar en el terreno y de utilizar fertilizante antes de utilizar el terreno para el cultivo.
Vea también Frecuencia estadística y Variable estadística.
Diferencia entre estadística inferencial y descriptiva
La estadística inferencial y descriptiva son dos ramas de la estadística muy importantes en el análisis de datos. Cada una cumple un papel diferente.
El objetivo de la estadística inferencial es generar conclusiones y confirmar/refutar afirmaciones, mientras que la descriptiva solo busca recopilar, analizar y presentar datos. Es decir, la estadística descriptiva solo se encarga de mostrarnos la información recopilada en el estudio, sin necesidad de concluir o comprobar hipótesis.
Vea también Ejemplos de estadística descriptiva.
Cómo citar: Significados, Equipo (14/10/2025). "Estadística inferencial". En: Significados.com. Disponible en: https://www.significados.com/estadistica-inferencial/ Consultado:
