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Los intervalos de confianza amplios significan que el tamaño de la muestra era demasiado pequeño. ... Un tamaño de muestra pequeño no significa que sus resultados sean "incorrectos". Significa que los datos son consistentes con una amplia gama de posibles hipótesis.
- ¿Es bueno un intervalo de confianza amplio??
- ¿Qué pasa si el intervalo de confianza es demasiado amplio??
- ¿Qué hace que un intervalo de confianza sea más amplio??
- Qué intervalo de confianza es más amplio y por qué?
¿Es bueno un intervalo de confianza amplio??
Si el intervalo es más amplio (e.gramo. 0.60 a 0.93) la incertidumbre es mayor, aunque todavía puede haber suficiente precisión para tomar decisiones sobre la utilidad de la intervención. Intervalos que son muy amplios (e.gramo. 0.50 a 1.10) indican que tenemos poco conocimiento sobre el efecto y que se necesita más información.
¿Qué pasa si el intervalo de confianza es demasiado amplio??
Si su intervalo de confianza es demasiado amplio, no puede estar muy seguro del valor real de un parámetro, como la media. ... Las características que siguen afectan la amplitud del intervalo de confianza.
¿Qué hace que un intervalo de confianza sea más amplio??
Un tamaño de muestra más pequeño o una mayor variabilidad dará como resultado un intervalo de confianza más amplio con un mayor margen de error. El nivel de confianza también afecta el ancho del intervalo. Si desea un mayor nivel de confianza, ese intervalo no será tan estrecho. Un intervalo estrecho al 95% o más de confianza es ideal.
Qué intervalo de confianza es más amplio y por qué?
Por ejemplo, un intervalo de confianza del 99% será más amplio que un intervalo de confianza del 95% porque para tener más confianza en que el valor real de la población cae dentro del intervalo, necesitaremos permitir más valores potenciales dentro del intervalo. El nivel de confianza más comúnmente adoptado es el 95%.
