Cómo funciona

Una distinción útil

Más confianza produce intervalos más amplios

Con la misma muestra, subir la confianza de 95% a 99% aumenta el valor crítico y ensancha el intervalo. Uno más estrecho no es automáticamente mejor si solo se obtuvo aceptando menor cobertura.

Interpretación de un intervalo medio de confianza

Con una media muestral de 100, desviación estándar poblacional conocida de 15 y muestra de 100, el error estándar es 15 ÷ √100 = 1.5. Un intervalo normal-z del 95% es aproximadamente 100 ± 1.96 × 1.5, o de 97.06 a 102.94. Si la desviación estándar se estima con la muestra, seleccione t de Student. El intervalo estima la media poblacional; no es un rango que contenga el 95% de las observaciones individuales. Su cobertura depende de los supuestos de muestreo y distribución.

Intervalo medio de confianza: fórmula y supuestos

Intervalo = media ± valor crítico × desviación estándar / √n.

Use Student t cuando la desviación estándar de la población se estima de una muestra. Se requiere normalidad o un tamaño de muestra suficiente.

Ejemplo práctico

Uso de la Intervalo medio de confianza ejemplo:

Datos

Media de la muestra: 50
Desviación estándar: 10
Tamaño de la muestra: 25
Nivel de confianza (%): 95
Método: Estudiante t (desviación estándar de muestra)

Método

Intervalo = media ± valor crítico × desviación estándar / √n.

Resultado

Resultado del ejemplo

Límite inferior: 45,87

Límite superior: 54,13

Margen del error: 4,13

Valor crítico: 2,06

Estas son aportaciones ilustrativas. Cambiar los valores para explorar un escenario diferente.

Referencias de las fórmulas

Las referencias explican los métodos subyacentes; no implican aprobación o revisión profesional individual de Finflo.

Cuestiones comunes

¿Cuándo debo usar Student t en lugar de z normal?

Use Student t cuando la desviación estándar se estima de la muestra; el método z asume una desviación estándar de población conocida.

¿Es el intervalo un rango que contiene la mayoría de las observaciones individuales?

No. Describe la incertidumbre en la media estimada bajo el modelo, en lugar de un rango de predicción para valores individuales.

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