Calculadora de Intervalo de Confianza
Calculadora de Intervalo de Confianza
Introduce la media, desviación estándar y tamaño de tu muestra, además del nivel de confianza deseado. Esto calcula el rango de valores que probablemente contiene la media real de la población, usando la distribución t de Student — la opción correcta cuando la desviación estándar de la población es desconocida y se estima a partir de la muestra.
- Fórmula: IC = media muestral ± (valor crítico t × desviación estándar ÷ √n), donde el valor crítico t depende tanto del nivel de confianza como de los grados de libertad de la muestra (n − 1).
- Más ancho no es peor: un intervalo más ancho al mismo nivel de confianza usualmente solo refleja más variabilidad o una muestra más pequeña.
- Usa la distribución t, no un valor z fijo: las muestras más pequeñas obtienen un intervalo proporcionalmente más ancho para dar cuenta de la incertidumbre adicional.
¿Qué significa realmente "95% de confianza"?
Significa que si repitieras este proceso de muestreo muchas veces y construyeras un intervalo de confianza cada vez, alrededor del 95% de esos intervalos contendrían la media real de la población.
¿Por qué un tamaño de muestra menor ensancha el intervalo?
Las muestras más pequeñas dan una estimación menos precisa tanto de la media como de la desviación estándar, así que la distribución t asigna un valor crítico mayor para compensar esa incertidumbre adicional.
Calculadora de Intervalo de Confianza
Introduce la media, desviación estándar y tamaño de tu muestra, además del nivel de confianza deseado. Esto calcula el rango de valores que probablemente contiene la media real de la población, usando la distribución t de Student — la opción correcta cuando la desviación estándar de la población es desconocida y se estima a partir de la muestra.
- Fórmula: IC = media muestral ± (valor crítico t × desviación estándar ÷ √n), donde el valor crítico t depende tanto del nivel de confianza como de los grados de libertad de la muestra (n − 1).
- Más ancho no es peor: un intervalo más ancho al mismo nivel de confianza usualmente solo refleja más variabilidad o una muestra más pequeña.
- Usa la distribución t, no un valor z fijo: las muestras más pequeñas obtienen un intervalo proporcionalmente más ancho para dar cuenta de la incertidumbre adicional.
¿Qué significa realmente "95% de confianza"?
Significa que si repitieras este proceso de muestreo muchas veces y construyeras un intervalo de confianza cada vez, alrededor del 95% de esos intervalos contendrían la media real de la población.
¿Por qué un tamaño de muestra menor ensancha el intervalo?
Las muestras más pequeñas dan una estimación menos precisa tanto de la media como de la desviación estándar, así que la distribución t asigna un valor crítico mayor para compensar esa incertidumbre adicional.