Confidence Interval Calculator
los intervalos de confianza calculadora rápidamente para medias y proporciones de la muestra.
Acerca de los intervalos de confianza
En estadística, un intervalo de confianza (IC) es un tipo de estimación del intervalo de un parámetro de la población. Es un intervalo observado (es decir, se calcula a partir de las observaciones), en principio, diferente de muestra a muestra, que frecuentemente incluye el valor de un parámetro no observable de interés si se repite el experimento. ¿Con qué frecuencia el intervalo observado contiene el parámetro se determina por el nivel de confianza o coeficiente de confianza. Más específicamente, el significado del término "nivel de confianza" es que, si CI se construyen a través de muchos de datos separada análisis de experimentos replicados, la proporción de tales intervalos que contienen el verdadero valor del parámetro se corresponde con el nivel de confianza determinado. Considerando que los límites de confianza de dos lados forman un intervalo de confianza, sus contrapartes de un solo lado se conocen como límites inferiores / superiores de confianza (o límites).
Los intervalos de confianza se componen de un rango de valores (intervalo) que actúan como buenas estimaciones del parámetro poblacional desconocido. Sin embargo, el intervalo calculado a partir de una muestra particular no incluye necesariamente el valor real del parámetro. Cuando decimos, "que son el 99% de confianza de que el verdadero valor del parámetro es en nuestro intervalo de confianza", expresamos que el 99% de los intervalos de confianza observados hipotéticamente llevará a cabo el verdadero valor del parámetro. Después de que se tome cualquier muestra particular, el parámetro de la población es ya sea en el intervalo, se dio cuenta o no; no es una cuestión de azar. El nivel de confianza deseado es establecido por el investigador (no determinado por los datos). Si se realiza una prueba de hipótesis correspondiente, el nivel de confianza es el complemento del nivel de significación, es decir, un intervalo de confianza del 95% refleja un nivel de significación de 0,05. El intervalo de confianza contiene los valores de los parámetros que, durante la prueba, no debe ser rechazadas con la misma muestra. Los intervalos de confianza de los parámetros de diferencia de que no contienen 0 implican que hay una diferencia estadísticamente significativa entre las poblaciones.
En la práctica aplicada, los intervalos de confianza se expresan normalmente en el nivel de confianza del 95%. Sin embargo, cuando se presenta de forma gráfica, los intervalos de confianza se pueden mostrar en varios niveles de confianza, por ejemplo, 90%, 95% y 99%.
Ciertos factores pueden afectar el tamaño de intervalo de confianza incluyendo el tamaño de la muestra, nivel de confianza, y la variabilidad de la población. Una muestra de mayor tamaño normalmente dará lugar a una mejor estimación del parámetro de la población.
Los intervalos de confianza fueron introducidos a las estadísticas de Jerzy Neyman en un artículo publicado en 1937.
Acerca de los intervalos de confianza
En estadística, un intervalo de confianza (IC) es un tipo de estimación del intervalo de un parámetro de la población. Es un intervalo observado (es decir, se calcula a partir de las observaciones), en principio, diferente de muestra a muestra, que frecuentemente incluye el valor de un parámetro no observable de interés si se repite el experimento. ¿Con qué frecuencia el intervalo observado contiene el parámetro se determina por el nivel de confianza o coeficiente de confianza. Más específicamente, el significado del término "nivel de confianza" es que, si CI se construyen a través de muchos de datos separada análisis de experimentos replicados, la proporción de tales intervalos que contienen el verdadero valor del parámetro se corresponde con el nivel de confianza determinado. Considerando que los límites de confianza de dos lados forman un intervalo de confianza, sus contrapartes de un solo lado se conocen como límites inferiores / superiores de confianza (o límites).
Los intervalos de confianza se componen de un rango de valores (intervalo) que actúan como buenas estimaciones del parámetro poblacional desconocido. Sin embargo, el intervalo calculado a partir de una muestra particular no incluye necesariamente el valor real del parámetro. Cuando decimos, "que son el 99% de confianza de que el verdadero valor del parámetro es en nuestro intervalo de confianza", expresamos que el 99% de los intervalos de confianza observados hipotéticamente llevará a cabo el verdadero valor del parámetro. Después de que se tome cualquier muestra particular, el parámetro de la población es ya sea en el intervalo, se dio cuenta o no; no es una cuestión de azar. El nivel de confianza deseado es establecido por el investigador (no determinado por los datos). Si se realiza una prueba de hipótesis correspondiente, el nivel de confianza es el complemento del nivel de significación, es decir, un intervalo de confianza del 95% refleja un nivel de significación de 0,05. El intervalo de confianza contiene los valores de los parámetros que, durante la prueba, no debe ser rechazadas con la misma muestra. Los intervalos de confianza de los parámetros de diferencia de que no contienen 0 implican que hay una diferencia estadísticamente significativa entre las poblaciones.
En la práctica aplicada, los intervalos de confianza se expresan normalmente en el nivel de confianza del 95%. Sin embargo, cuando se presenta de forma gráfica, los intervalos de confianza se pueden mostrar en varios niveles de confianza, por ejemplo, 90%, 95% y 99%.
Ciertos factores pueden afectar el tamaño de intervalo de confianza incluyendo el tamaño de la muestra, nivel de confianza, y la variabilidad de la población. Una muestra de mayor tamaño normalmente dará lugar a una mejor estimación del parámetro de la población.
Los intervalos de confianza fueron introducidos a las estadísticas de Jerzy Neyman en un artículo publicado en 1937.
Categoría : Educación
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