DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS

En la asignatura de primer curso “Introducción al análisis de datos” se han estudiado procedimientos para organizar, representar y describir un conjunto de datos, bien mediante la creación de tablas, gráficos, calculando medidas que nos informan de su tendencia central, variabilidad, forma, etc. De forma resumida, estos procedimientos nos proporcionan un conocimiento eficaz de las características de la muestra. En esta asignatura de segundo curso vamos a dar un paso adelante con el objetivo de utilizar esta información para que, mediante la inferencia y el contraste de hipótesis, podamos hacer generalizaciones referidas a la población a partir del análisis descriptivo de una, dos, o más muestras. Este conocimiento siempre será aproximado o, dicho con otras palabras, esta inferencia siempre será probabilística.
En este primer capítulo abordamos los fundamentos de la inferencia estadística, rama de la Estadística que permite realizar afirmaciones sobre una población a partir de los datos obtenidos en alguna de las muestras que se pueden extraer de la misma. En el proceso de inferencia hay que seguir unas pautas para que las afirmaciones que hagamos finalmente referidas a la población, y las correspondientes decisiones que tomemos respecto a ella, sean lo más racionales posibles. En este proceso inferencial se pueden distinguir básicamente los siguientes pasos: extracción de la muestra, medición de la(s) característica(s) objeto de nuestro interés, cálculo del estadístico apropiado en la muestra para inferir el parámetro de la población, y por último evaluación probabilística del error que podemos cometer al realizar dicha inferencia.
De manera resumida, explicaremos los fundamentos teóricos y los aspectos prácticos del proceso de inferencia, repasando un concepto fundamental, sin el cual no es posible comprender como se produce la inferencia, y que se conoce como distribución muestral, que ya fue tratado sucintamente en el tema 8 de la asignatura de “Introducción al análisis de datos”, al cual remitimos al estudiante que por algún motivo no ahondo lo suficiente en este concepto. Posteriormente abordamos los procedimientos de estimación de parámetros, así como las propiedades que debe tener un estimador para que cumpla bien su función de estimar el parámetro que se desea conocer en la población.
Finalmente, explicamos con cierta amplitud la metodología general del contraste de hipótesis sobre los parámetros de una población, proceso íntimamente relacionado con el proceso de estimación de parámetros. En los epígrafes dedicados a los contrastes de hipótesis, además de la metodología, se tratan aspectos sustantivos de los contrastes tales como los posibles errores que se pueden cometer al hacer una inferencia, y un concepto que está en boga desde los años ochenta del pasado siglo, como es el de la magnitud o tamaño del efecto, y que ya es preceptivo referir en cualquier informe de investigación empírica.
En cualquier caso, el estudiante debe saber que la temática que se trata en este texto asume conocimientos previos tratados en la asignatura de primer curso de tal forma que se suponen adquiridos los conceptos básicos de análisis descriptivo de los datos, probabilidad, el cálculo de las probabilidades en las distribuciones discretas y continuas e, íntimamente relacionadas con estas últimas, el concepto de distribución muestral.

Los Autores.