L’inferenza statistica è l’insieme dei metodi che permettono di indurre, attraverso un campione, il comportamento di una certa popolazione. L’inferenza statistica studia poi come trarre conclusioni sui parametri della popolazione dei dati. Allo stesso modo studia anche il grado di affidabilità dei risultati estratti dallo studio.
Per comprendere il concetto è importante comprendere tre concetti:
- Inferenza: Inferenza significa letteralmente trarre giudizi o conclusioni da determinati presupposti, sia generali che particolari.
- Popolazione: una popolazione di dati è l’insieme totale di dati che esiste su una variabile.
- Campione statisticoUn campione è una parte della popolazione di dati.
Avendo chiaro cosa intendiamo con il concetto di inferenza, uno dei dubbi fondamentali sta nel fatto di scegliere un campione invece di una popolazione.
Normalmente, nelle statistiche, lavoriamo con i campioni a causa della grande quantità di dati che una popolazione possiede. Per esempio, se vogliamo trarre delle conclusioni, cioè dedurre i risultati delle elezioni generali, è impossibile chiedere a tutta la popolazione del paese. Per risolvere questo problema, si sceglie un campione vario e rappresentativo. Grazie a ciò è possibile stimare il risultato finale. Le varie tecniche di campionamento sono utilizzate per scegliere un campione adatto.
Metodi di interferenza statistica
I metodi e le tecniche di inferenza statistica possono essere divisi in due: metodi di stima dei parametri e metodi di verifica delle ipotesi.
- Metodi di stima dei parametri: ha il compito di assegnare un valore al parametro o all’insieme dei parametri che caratterizzano il campo in studio. Naturalmente, trattandosi di una stima, c’è una certa quantità di errore. Per ottenere stime adeguate a tale realtà, si creano intervalli di fiducia.
- Ipotesi di metodi contrastantiL’obiettivo è quello di verificare se una stima corrisponde ai valori della popolazione. In ogni contrasto di ipotesi ci sono due ipotesi. L’ipotesi nulla (H0) che riprende l’idea che un valore ha un valore predeterminato. Se l’ipotesi nulla (H0) viene respinta, viene accettata l’ipotesi alternativa (H1).