L'inferenza statistica è l'insieme dei metodi che consentono di indurre, attraverso un campione statistico, il comportamento di una determinata popolazione. L'inferenza statistica, quindi, studia come, attraverso l'applicazione di questi metodi sui dati di un campione, si possano trarre conclusioni sui parametri della popolazione di dati. Allo stesso modo, studia anche il grado di attendibilità dei risultati estratti dallo studio.
Per comprendere il concetto è importante comprendere tre concetti:
- Inferenza: Inferire letteralmente significa trarre giudizi o conclusioni da determinate assunzioni, siano esse generali o particolari.
- Popolazione: Una popolazione di dati è l'insieme totale di dati che esiste su una variabile.
- Campione statistico: un campione è una parte della popolazione dei dati.
Chiarito cosa si intende per concetto di inferenza, uno dei dubbi fondamentali risiede nel fatto di scegliere un campione anziché una popolazione.
Normalmente, nelle statistiche, si lavora con i campioni a causa della grande quantità di dati che ha una popolazione. Ad esempio, se si vogliono trarre conclusioni, cioè dedurre, i risultati delle elezioni generali, è impossibile chiedere all'intera popolazione del paese. Per risolvere questo problema si sceglie un campione vario e rappresentativo. Grazie al quale si può estrarre una stima del risultato finale. La scelta di un campione adatto è responsabilità di diverse tecniche di campionamento.
L'altro grande ramo della statistica è la statistica descrittiva.
Metodi di inferenza statistica
I metodi e le tecniche di inferenza statistica possono essere suddivisi in due: metodi di stima dei parametri e metodi di verifica delle ipotesi.
- Metodi di stima dei parametri: È responsabile dell'assegnazione di un valore al parametro o all'insieme di parametri che caratterizzano il campo oggetto di studio. Ovviamente essendo una stima c'è un certo errore. Per ottenere stime adeguate a questa realtà, vengono creati intervalli di confidenza.
- Metodi di verifica delle ipotesi: Il suo obiettivo è verificare se una stima corrisponde ai valori della popolazione. In tutti i test di ipotesi ci sono due ipotesi. L'ipotesi nulla (H0) che riflette l'idea che un valore abbia un valore predeterminato. Se l'ipotesi nulla (H0) viene rifiutata, viene accettata l'ipotesi alternativa (H1).