Uso de árboles de decisión para la enseñanza de la estadística inferencial

Resumen

El artículo muestra la utilidad de los árboles de decisión para facilitar al alumno la elección del intervalo de confianza adecuado, pudiéndose estimar la media, proporción o varianza poblacionales o la diferencia de medias, proporciones o cociente de varianzas.  Esta elección puede dificultarse mucho, ya que depende de muchos factores, entre los cuales están:  •El número de muestras que se comparan.  •La normalidad de las poblaciones de las que provienen las muestras.  •El tamaño de las muestras.  •El conocimiento de las varianzas poblacionales.  •La dependencia de las muestras.  •La igualdad de las varianzas poblacionales.  Los autores han configurado 3 árboles de decisión tomando en cuenta estos factores y otras consideraciones teóricas y empíricas:  1. Un árbol general que ayuda a establecer el intervalo de confianza adecuado para la estimación.  2. Un árbol que se usa cuando se quiere estimar la media poblacional.  3. Un árbol útil para elegir el intervalo de confianza cuando se quiere estimar la diferencia de medias.  El  artículo  expone  el  uso  de  los  árboles  de  decisión  con  un  ejemplo  para  ilustrar  su  fácil  manejo,  rapidez  y  así  realzar  su  utilidad  en  la  enseñanza.    Una  de  las  principales  virtudes  de  los  árboles  de  decisión  configurados  es  que  presentan  exhaustivamente  todas  las  opciones disponibles para realizar la estimación. Comparándolos con otros métodos de ayuda a la elección, presentan las siguientes diferencias:  •Son más fáciles de usar y requieren de menor tiempo y espacio que los flujogramas.  •Son más completos que las tablas resumen.  Este  método  puede  ser  usado  para  otras  áreas  de  la  estadística.  Por  otro  lado  los  árboles  de  decisión  tienen  implicaciones  de  uso  en  la  informática, al sistematizar el proceso de elección, y pueden ser usados para la configuración de un software estadístico más amigable que los actuales