Inferir significa deducir algo de otra cosa. Nuestra investigación se refiere, a los fundamentos de la Estadística Inferencial, que se encarga de hacer deducciones de una población por medio de una muestra tomada a partir de ésta; sirviendo así para las organizaciones, porque le permite a le Gerencia tomar decisiones válidas, respecto a las predicciones futuras. Para analizar este análisis estadístico se requiere utilizar la distribución muestral porque a partir de la muestra seleccionada de una población, puede construirse variables aleatoria alternativa, de cuyo análisis se desprenden interesantes propiedades estadísticas (distribución muestral de la media y de la proporción). Los problemas que se tratan en Inferencia Estadística, se basan en dos clases: la estimación o intervalo de confianza y las pruebas de hipótesis. En donde el intervalo de confianza viene dado por un rango de valores, dentro del cual se espera encontrar el valor del parámetro estudiado; y las pruebas de hipótesis, que son supuestos que se plantea el investigador antes de iniciar una investigación, partiendo de una muestra aleatoria significativa, para extraer conclusiones que permitan aceptar o rechazar una hipótesis previamente emitida, sobre el valor de un parámetro desconocido, el cual aborda una serie de pasos. El análisis de regresión y correlación, permite relacionar dos o más variables (variable independiente y variable dependiente). El análisis de varianza, sirve para comparar si los valores de un conjunto de datos numéricos, son significativamente distintos a los valores de otros o más conjunto de datos. Como en la práctica todas las poblaciones no pueden tomarse como normales, por situaciones en donde no es posible formular una hipótesis segura sobre el valor de un parámetro, surgen las pruebas no paramétricas (ji-cuadrado), éstas no dependen de un solo tipo de distribución.