Calculadora de intervalo de confianza

Mean

Std dev

Sample size

Confidence

Confidence interval

Margin of error: ± (z = )

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Cómo usar Calculadora de intervalo de confianza

Ingrese la media de la muestra: su promedio medido.
Ingrese el tamaño de la muestra y la desviación estándar: n y s de sus datos.
Elija el nivel de confianza: 95 % es la convención; El 99% amplía el intervalo y el 90% lo reduce.
Indique la media ± margen y, si el intervalo es demasiado amplio para ser útil, la solución es una muestra (cuadráticamente) más grande.

¿Cuál es Calculadora de intervalo de confianza?

Una calculadora de intervalos de confianza convierte una estimación de muestra en un rango honesto: a partir de la media muestral, el tamaño de la muestra y la desviación estándar, calcula el intervalo (media ± margen de error) que cuantifica con qué precisión la muestra determina el valor real de la población. Una media de encuesta de 7,2 con un IC del 95 % de ±0,4 indica que el verdadero promedio se encuentra posiblemente entre 6,8 y 7,6.

El margen de error es z × (s ÷ √n): la puntuación z para su nivel de confianza (1,96 para 95 %) multiplicada por el error estándar. El √n en el denominador conlleva la ley práctica del muestreo: reducir a la mitad el margen requiere cuadriplicar la muestra, razón por la cual la precisión se vuelve costosa rápidamente.

Sobre el Calculadora de intervalo de confianza

Ingrese la media de la muestra, el tamaño de la muestra y la desviación estándar, elija un nivel de confianza (90 %, 95 %, 99 %) y lea el intervalo y el margen de error al instante.

Dónde se gana la vida: resultados de la encuesta (una aprobación del 62 % de 400 encuestados es 62 % ± 4,8; una "cliente potencial" dentro del margen no es una cliente potencial), pruebas A/B (dos tasas de conversión cuyos intervalos se superponen en gran medida no han demostrado nada todavía), control de calidad (¿el intervalo de la media del lote contiene la especificación?) y cualquier informe en el que un promedio simple sobreestime la certeza: adjuntar ± es la diferencia entre datos y anécdota.

Interpretación, precisamente: 95% de confianza significa que el procedimiento captura el valor verdadero en el 95% de las muestras; es una declaración sobre la confiabilidad del método, no una probabilidad del 95% para este intervalo en particular. Breve descripción vaga pero viable: "rango plausible para el valor real".

Preguntas Frecuentes

Lo que el método ofrece: en muestras repetidas, el 95% de los intervalos creados de esta manera contienen el valor real. No hay un "95% de probabilidad de que la verdad esté en este intervalo", una distinción sutil pero estándar; En la práctica, trátelo como el rango plausible.

z × (s ÷ √n): la puntuación z de confianza (1,645 para el 90 %, 1,96 para el 95 %, 2,576 para el 99 %) multiplicada por el error estándar. n = 100, s = 15, 95%: 1,96 × 1,5 = ±2,94.

Cuatro veces más grande: el margen se reduce con √n. De ±4 a ±2 significa n × 4; a ±1 significa n × 16. Esta ley del cuadrado es la razón por la cual las encuestas nacionales se estabilizan entre 1.000 y 1.500 encuestados (±3%); una mayor precisión cuesta demasiado.

Una gran superposición significa que la diferencia podría ser ruido; no envíe el "ganador" todavía. Una superposición ligera o nula sugiere una diferencia real. (La llamada rigurosa es una prueba de significancia, pero la superposición es la primera lectura honesta).

El 95% es el valor predeterminado casi universal. Utilice el 99% cuando una conclusión errónea sea costosa (médica, de seguridad) y acepte el intervalo más amplio; 90% cuando necesita rangos más ajustados y puede tolerar un mayor riesgo de perderse la verdad.