Estadística paramétrica para niños
La estadística paramétrica es una parte de la estadística que nos ayuda a entender grandes grupos de información (llamados poblaciones) a partir de una pequeña parte de ellos (llamada muestra). Para usarla, necesitamos que los datos que estamos estudiando sigan un patrón o forma específica que ya conocemos.
Estos patrones se describen con unos pocos números clave, llamados parámetros. Por ejemplo, si sabemos que la altura de las personas suele seguir un patrón de "campana" (conocido como distribución normal), pero no sabemos cuál es la altura promedio o cuánto varían las alturas, la estadística paramétrica nos ayuda a estimar esos números. La altura promedio y la variación son los dos parámetros que queremos calcular.
Si no sabemos qué patrón siguen nuestros datos, primero tendríamos que usar otro tipo de estadística, la estadística no paramétrica, para descubrirlo.
Contenido
¿Cuándo se Usa la Estadística Paramétrica?
La mayoría de las veces, para usar la estadística paramétrica, necesitamos saber cómo se distribuyen los datos de la población que estamos estudiando. También es importante que nuestros datos se puedan medir y ordenar, como en una escala de intervalo.
Datos Numéricos y Ordenados
Esto significa que los datos deben tener un orden y números que permitan hacer cálculos. Por ejemplo, si agrupamos a las personas por edad en rangos como "menores de 20 años", "de 20 a 40 años", "de 40 a 60 años", etc., podemos usar la estadística paramétrica porque hay números para trabajar.
Sin embargo, si los datos están categorizados solo como "niños", "jóvenes", "adultos" y "ancianos", no podemos usar la estadística paramétrica. Esto se debe a que no podemos calcular un número promedio (como la edad promedio) si los datos no son numéricos.
Más información sobre cómo se miden los datos: Escala de medida
Tipos de Problemas que Resuelve la Estadística Paramétrica
La estadística paramétrica se usa para resolver tres tipos principales de problemas cuando trabajamos con datos que tienen parámetros o se pueden medir:
- Estimación puntual: Aquí, intentamos encontrar un valor único que sea la mejor suposición para un parámetro desconocido. Por ejemplo, si queremos saber la altura promedio de todos los estudiantes de una escuela, la estimación puntual nos daría un solo número como respuesta.
- Estimación por intervalos: En lugar de un solo número, buscamos un rango de valores (un "intervalo de confianza") donde es muy probable que se encuentre el parámetro real. Por ejemplo, podríamos decir que la altura promedio de los estudiantes está entre 1.50 y 1.60 metros.
- Contraste de hipótesis: En este caso, probamos una idea o suposición sobre un parámetro. Por ejemplo, podríamos querer saber si la altura promedio de los estudiantes de nuestra escuela es diferente de la altura promedio de los estudiantes de otra escuela.
Véase también
En inglés: Parametric statistics Facts for Kids
- Estadística no paramétrica
- Parámetro estadístico
