Las líneas verticales representan 50 construcciones diferentes de intervalos de confianza para la estimación del valor μ.
Se llama intervalo de confianza en estadística a un par de números entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido con una determinada probabilidad de acierto. Formalmente, estos números determinan un intervalo, que se calcula a partir de datos de una muestra, y el valor desconocido es un parámetro poblacional. La probabilidad de éxito en la estimación se representa por 1 - α y se denomina nivel de confianza. En estas circunstancias, α es el llamado error aleatorio o nivel de significación, esto es, una medida de las posibilidades de fallar en la estimación mediante tal intervalo.[]
El nivel de confianza y la amplitud del intervalo varían conjuntamente, de forma que un intervalo más amplio tendrá más posibilidades de acierto (mayor nivel de confianza), mientras que para un intervalo más pequeño, que ofrece una estimación más precisa, aumentan sus posibilidades de error. Para la construcción de un determinado intervalo de confianza es necesario conocer la distribución teórica que sigue el parámetro a estimar, θ. Es habitual que el parámetro se distribuya normalmente. También pueden construirse intervalos de confianza con la desigualdad de Chebyshov.
0,44 = Valor de la proporción en el grupo del nuevo tratamiento, intervención o técnica.
0,29 = Media de las dos proporciones p1 y p2.
Coeficiente de correlación
La asociación entre dos variables cuantitativas necesita normalmente la utilización del coeficiente de correlación r de Pearson.
Equivalencia de dos intervenciones
Portal: Matemática. Contenido relacionado con Matemática.
Se llama intervalo de confianza en estadística a un par de números entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido con una determinada probabilidad de acierto. Formalmente, estos números determinan un intervalo, que se calcula a partir de datos de una muestra, y el valor desconocido es un parámetro poblacional. La probabilidad de éxito en la estimación se representa por 1 - α y se denomina nivel de confianza. En estas circunstancias, α es el llamado error aleatorio o nivel de significación, esto es, una medida de las posibilidades de fallar en la estimación mediante tal intervalo.[]
El nivel de confianza y la amplitud del intervalo varían conjuntamente, de forma que un intervalo más amplio tendrá más posibilidades de acierto (mayor nivel de confianza), mientras que para un intervalo más pequeño, que ofrece una estimación más precisa, aumentan sus posibilidades de error. Para la construcción de un determinado intervalo de confianza es necesario conocer la distribución teórica que sigue el parámetro a estimar, θ. Es habitual que el parámetro se distribuya normalmente. También pueden construirse intervalos de confianza con la desigualdad de Chebyshov.
0,44 = Valor de la proporción en el grupo del nuevo tratamiento, intervención o técnica.
0,29 = Media de las dos proporciones p1 y p2.
Coeficiente de correlación
La asociación entre dos variables cuantitativas necesita normalmente la utilización del coeficiente de correlación r de Pearson.
Equivalencia de dos intervenciones
Portal: Matemática. Contenido relacionado con Matemática.
· Ejemplo
Suponga que observamos que en nuestra muestra de 50 personas que realizan diariamente un trayecto, la distancia media de viaje es 30 minutos con una desviación estándar de la población de 2,5. Con alfa = 0,05, INTERVALO.CONFIANZA (0,05, 2,5, 50) devuelve 0,69291. El intervalo de confianza correspondiente será entonces 30 ± 0,69291 = aprox. [29,3, 30,7]. Para cualquier media de población μ0 (en este intervalo), la probabilidad de obtener una media de muestra más alejada de μ0 que de 30 es mayor que 0,05. Asimismo, para cualquier media de población μ0 (fuera de este intervalo), la probabilidad de obtener una media de muestra más alejada de μ0 que de 30 es menor que 0,05.
El ejemplo puede resultar más fácil de entender si lo copia en una hoja de cálculo en blanco.
El ejemplo puede resultar más fácil de entender si lo copia en una hoja de cálculo en blanco.
Fórmulas de Distribución e intervalos de confianza:
No hay comentarios:
Publicar un comentario