Cómo calcular un intervalo de confianza del 90 en Excel
El intervalo de confianza es un rango de valores. Su media muestral, x, está en el centro de este intervalo y el intervalo es x ± CONFIANZA. Por ejemplo, si x es la media muestral de los plazos de entrega de los productos pedidos por correo, x ± CONFIANZA es un intervalo de medias poblacionales. Para cualquier media poblacional, μ0, en este rango, la probabilidad de obtener una media muestral más alejada de μ0 que x es mayor que alfa; para cualquier media poblacional, μ0, que no esté en este rango, la probabilidad de obtener una media muestral más alejada de μ0 que x es menor que alfa. En otras palabras, supongamos que utilizamos x, desviación_estándar y tamaño para construir una prueba de dos colas al nivel de significación alfa de la hipótesis de que la media poblacional es μ0. Entonces no rechazaremos esa hipótesis. Entonces no rechazaremos esa hipótesis si μ0 está en el intervalo de confianza y rechazaremos esa hipótesis si μ0 no está en el intervalo de confianza. El intervalo de confianza no nos permite inferir que hay probabilidad 1 – alfa de que nuestro próximo paquete tarde un tiempo de entrega que esté en el intervalo de confianza.
¿Cuál es la fórmula del intervalo de confianza del 95?
Supongamos que queremos generar una estimación del intervalo de confianza del 95% para una media poblacional desconocida. Esto significa que existe una probabilidad del 95% de que el intervalo de confianza contenga la verdadera media poblacional. Así, P( [media muestral] – margen de error < μ < [media muestral] + margen de error) = 0,95.
¿Cómo puedo calcular un intervalo de confianza del 95 en Excel?
=CONFIDENCIA(alfa,desv_estándar,tamaño)
La función CONFIDENCE utiliza los siguientes argumentos: Alfa (argumento obligatorio) – Es el nivel de significación utilizado para calcular el nivel de confianza. El nivel de significación es igual a 1- nivel de confianza. Así, un nivel de significación de 0,05 equivale a un nivel de confianza del 95%.
Gráfico de intervalos de confianza en Excel
Un intervalo de confianza es un porcentaje que indica el porcentaje de veces que los resultados de un experimento estarán dentro del margen de error. La función intervalo de confianza de Excel es una función incorporada que permite a los usuarios calcular más fácilmente un intervalo de confianza para un conjunto de datos.
Como campo, la estadística no es exactamente igual que las ciencias puras, y los resultados del modelado estadístico variarán según el conjunto de datos utilizado. Los esfuerzos científicos necesitan repetibilidad para verificar las afirmaciones, y los modelos estadísticos no ofrecen resultados precisos cuando se repiten una y otra vez con poblaciones diferentes. Para ello se utilizan niveles de confianza e intervalos de confianza.
Un intervalo de confianza suele representarse como una cifra porcentual. Veamos qué significa un nivel de confianza del 95%. Cuando se realiza el mismo experimento con poblaciones diferentes, los resultados estarán dentro del margen de error el 95% de las veces. Si esto no ocurre, significa que la población utilizada para el cálculo inicial no era una muestra representativa. Los intervalos de confianza más utilizados son el 90%, el 95% y el 99%. Para calcular los intervalos de confianza se utiliza α. α es la inversa del intervalo de confianza. Para un intervalo de confianza del 90%, α=0,10.
Cómo calcular un intervalo de confianza del 95% en Excel
Podemos aplicar la herramienta Estadística descriptiva para calcular fácilmente el intervalo de confianza. El intervalo de confianza especifica un rango de valores donde existe una probabilidad de que se encuentre el valor verdadero de un parámetro. En este tutorial, aprenderemos la forma sencilla de calcular el intervalo de confianza.
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Cómo hallar los límites superior e inferior de un intervalo de confianza en excel
Como se ha señalado en módulos anteriores, un objetivo clave de la bioestadística aplicada es hacer inferencias sobre parámetros poblacionales desconocidos basándose en estadísticas muestrales. Existen dos grandes áreas de inferencia estadística: la estimación y la comprobación de hipótesis. La estimación es el proceso de determinar un valor probable para un parámetro poblacional (por ejemplo, la verdadera media poblacional o proporción poblacional) basado en una muestra aleatoria. En la práctica, seleccionamos una muestra de la población objetivo y utilizamos los estadísticos de la muestra (por ejemplo, la media de la muestra o la proporción de la muestra) como estimaciones del parámetro desconocido. La muestra debe ser representativa de la población, con participantes seleccionados aleatoriamente de la población. Al generar estimaciones, también es importante cuantificar la precisión de las estimaciones de diferentes muestras.
Existen dos tipos de estimaciones para cada parámetro de la población: la estimación puntual y la estimación del intervalo de confianza (IC). Tanto para las variables continuas (por ejemplo, la media de la población) como para las variables dicotómicas (por ejemplo, la proporción de la población), primero se calcula la estimación puntual a partir de una muestra. Recordemos que las medias y proporciones muestrales son estimaciones insesgadas de los parámetros poblacionales correspondientes.