3. Parámetro vs estadístico

Objetivo de aprendizaje

  • Diferenciar parámetro y estadístico en situaciones de muestreo.
  • Reconocer que un estadístico se calcula con una muestra y se usa para estimar un parámetro poblacional.

Definiciones

Parámetro: valor numérico que describe una característica de toda la población.

Estadístico: valor numérico que se calcula a partir de una muestra.

Diferencia principal

El parámetro pertenece a la población completa, mientras que el estadístico pertenece a la muestra observada.

Como muchas veces no se puede estudiar a toda la población, se calcula un estadístico para estimar el parámetro.

Concepto Se obtiene desde Ejemplo
Parámetro Toda la población Media real de edad de todos los estudiantes del colegio
Estadístico Una muestra Media de edad de \(80\) estudiantes encuestados

Ejemplo 1: media poblacional y media muestral

Se quiere conocer la estatura promedio de todos los estudiantes de primero medio de un colegio.

La estatura promedio real de todos los estudiantes de primero medio es un parámetro, porque corresponde a toda la población.

Si se mide a \(40\) estudiantes de primero medio y se calcula su promedio, ese promedio es un estadístico, porque fue obtenido desde una muestra.

El estadístico puede usarse como estimación del parámetro, pero no necesariamente coincide exactamente con él.

Ejemplo 2: proporción poblacional y proporción muestral

Una municipalidad quiere conocer la proporción real de hogares de una comuna que reciclan.

La proporción real de todos los hogares de la comuna que reciclan es un parámetro.

Si se encuesta a \(500\) hogares y \(310\) declaran reciclar, entonces la proporción muestral es:

\[ \frac{310}{500}=0{,}62 \]

Este \(0{,}62\), o \(62\%\), es un estadístico, porque fue calculado con una muestra.

Idea clave

En inferencia estadística, normalmente no conocemos el parámetro. Por eso usamos un estadístico como una aproximación razonable.

Error frecuente

No se debe confundir el valor calculado en una muestra con el valor real de toda la población.

Por ejemplo, si una muestra tiene promedio \(6{,}1\), eso no garantiza que la media poblacional sea exactamente \(6{,}1\).

Ejercicios progresivos a desafiantes

Ejercicio 1: identificar parámetro y estadístico

Un colegio quiere conocer el promedio real de horas de sueño de todos sus estudiantes. Para ello encuesta a \(90\) estudiantes y obtiene un promedio de \(7{,}3\) horas.

Identifica el parámetro y el estadístico.

Ejercicio 2: proporción muestral

En una ciudad se quiere conocer la proporción real de personas que usan transporte público para ir al trabajo. Se encuesta a \(1\,200\) personas y se obtiene que el \(64\%\) usa transporte público.

Identifica el parámetro y el estadístico.

Ejercicio 3: completar la interpretación

Una fábrica quiere estimar el peso promedio real de todas las barras de cereal producidas en un día. Selecciona \(100\) barras y obtiene un peso promedio de \(32{,}5\) gramos.

Completa:

  1. El parámetro corresponde a...
  2. El estadístico corresponde a...
  3. El valor \(32{,}5\) gramos se usa para...

Ejercicio 4: detectar una confusión

Una muestra de \(60\) estudiantes entrega una nota promedio de \(5{,}9\).

Un estudiante afirma: “El parámetro es \(5{,}9\), porque ese es el promedio que se calculó”.

Explica por qué la afirmación es incorrecta.

Ejercicio 5: calcular y clasificar

Una encuesta a \(80\) estudiantes muestra que \(56\) de ellos prefieren recibir retroalimentación escrita en sus evaluaciones.

  1. Calcula la proporción muestral.
  2. Indica si esa proporción es un parámetro o un estadístico.
  3. Explica qué parámetro se podría estimar con ella.

Ejercicio 6: caso desafiante

Una investigación busca estimar la cantidad promedio mensual que gastan en transporte los estudiantes universitarios de una ciudad.

Se encuesta a \(300\) estudiantes y se obtiene un gasto promedio de \(\$42\,500\).

Un informe dice:

“El gasto promedio mensual de los estudiantes universitarios de la ciudad es exactamente \(\$42\,500\)”.

Evalúa la afirmación y reescríbela de forma estadísticamente cuidadosa.