Estadística inductiva

Estadística inductiva es un término, hoy en día en desuso, utilizado para hacer referencia a la inferencia estadística o estadística inferencial, esto es, la rama o conjunto de métodos matemáticos que a partir de una muestra representativa realiza inducción o inferencia, es decir, saca conclusiones sobre una población estadística, determinando el error inherente a esas conclusiones. Frecuentemente, se utiliza el término en oposición a la estadística descriptiva, que simplemente analiza las características de un conjunto de datos, sin perseguir extrapolar dichas características a una población. 



Como citar: Sarasola, Josemari (2024) en ikusmira.org
"Estadística inductiva" (en línea)   Enlace al artículo
Última actualización: 19/01/2025

¿Cuáles son las ventajas de utilizar la estadística inductiva en lugar de la estadística descriptiva?

Carlos

La estadística inductiva permite sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra representativa, lo que puede ser útil para tomar decisiones informadas y hacer predicciones sobre futuros eventos. Además, la estadística inductiva puede ayudar a identificar patrones y tendencias en los datos que pueden no estar claros al analizar solo las características de un conjunto de datos.

¿Cómo se puede aplicar la estadística inductiva en el mundo real?

José Antonio

La estadística inductiva se aplica en diversas áreas como la medicina, donde se utiliza para analizar resultados de estudios clínicos y sacar conclusiones sobre la efectividad de nuevos tratamientos. También se utiliza en marketing para analizar comportamientos del consumidor y predecir tendencias del mercado.

¿Cuál es el error inherente a las conclusiones obtenidas mediante la estadística inductiva?

Josefa

El error inherente a las conclusiones obtenidas mediante la estadística inductiva se conoce como error tipo I (falso positivo) o error tipo II (falso negativo). El error tipo I ocurre cuando se concluye que existe una relación entre variables cuando no existe realmente, mientras que el error tipo II ocurre cuando no se concluye que existe una relación entre variables cuando realmente existe.

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