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A diferencia de las pruebas de hipótesis cuyos orígenes se remontan a 1279 (25), los intervalos de confianza son un desarrollo reciente: Jerzy Neyman los derivó en la década de 1930 (20-22). Habría un desfase de 50 años antes de que las revistas médicas abogaran por el uso de intervalos de confianza (4, 5, 17, 18).
- ¿Cuál es el concepto real detrás de los intervalos de confianza??
- Cómo se crean los intervalos de confianza?
- ¿Por qué construimos intervalos de confianza??
- ¿Qué nos dice el intervalo de confianza del 95%??
¿Cuál es el concepto real detrás de los intervalos de confianza??
Un intervalo de confianza muestra la probabilidad de que un parámetro caiga entre un par de valores alrededor de la media. Los intervalos de confianza miden el grado de incertidumbre o certeza en un método de muestreo. La mayoría de las veces se construyen utilizando niveles de confianza del 95% o 99%.
Cómo se crean los intervalos de confianza?
Los intervalos de confianza se construyen a un nivel de confianza, como el 95%, seleccionado por el usuario. ... Significa que si se muestrea la misma población en numerosas ocasiones y se realizan estimaciones de intervalo en cada ocasión, los intervalos resultantes incluirían el parámetro de población real en aproximadamente el 95% de los casos.
¿Por qué construimos intervalos de confianza??
Los intervalos de confianza nos muestran el rango probable de valores de la media de nuestra población. Cuando calculamos la media, solo tenemos una estimación de nuestra métrica; Los intervalos de confianza nos brindan datos más ricos y muestran los valores probables de la media real de la población. ... Cuando se trata de intervalos de confianza, cuanto más pequeños, mejor!
¿Qué nos dice el intervalo de confianza del 95%??
El intervalo de confianza del 95% es un rango de valores en los que puede estar seguro al 95% que contiene la media real de la población. ... Por ejemplo, la probabilidad de que el valor medio de la población esté entre -1.96 y +1.96 desviaciones estándar (puntuaciones z) de la media de la muestra es del 95%.
