La elección de un nivel de confianza de una muestra de población

En las estadísticas, cada intervalo de confianza (y cada margen de error, para el caso) tiene un porcentaje asociado a él, llamado nivel de confianza. Este porcentaje representa la confianza que usted es que los resultados serán captar el verdadero parámetro de la población, dependiendo de la suerte del sorteo con la muestra aleatoria.

Un nivel de confianza ayuda a dar cuenta de los otros resultados posibles de muestra que podría haber conseguido cuando estás haciendo una estimación de un parámetro utilizando los datos de una sola muestra. Si quieres dar cuenta de un 95% de los otros resultados posibles, su nivel de confianza sería del 95%.

¿Qué nivel de confianza es utilizado habitualmente por los investigadores? Los niveles de confianza van desde 80% a 99%, con el nivel de confianza más común es 95%. A menudo, la elección particular de nivel de confianza depende de su campo de estudio o la revista los resultados aparecerían. De hecho, los estadísticos tienen un dicho que dice: “¿Por qué los estadísticos como sus puestos de trabajo? Porque tienen que ser correcta sólo el 95% del tiempo.”(Una especie de pegadizo, ¿no es así? Y vamos a ver los pronosticadores del tiempo superar eso.)

La variabilidad en los resultados de la muestra se mide en términos del número de errores estándar. UN Error estándar es similar a la desviación estándar de un conjunto de datos, a excepción de un error estándar se aplica a la muestra medios o porcentajes de ejemplo que podría haber conseguido si se tomaron diferentes muestras. (La desviación estándar se aplica a individuos, no muestras, aunque la desviación estándar tiene un efecto sobre el error estándar).

Los errores estándar son los bloques de construcción de intervalos de confianza. Un intervalo de confianza es una estadística más o menos un margen de error, y el margen de error se determina por el número de errores estándar que necesita para obtener el nivel de confianza que desee.

Cada nivel de confianza tiene un número correspondiente de los errores típicos que se tienen que sumar o restar. Este número de errores estándar es una llamada valor crítico. En una situación en la que se utiliza una Z-distribución para encontrar el número de errores estándar, se llama al valor crítico de la z * -valor (pronunciado valor z estrellas). La siguiente tabla muestra una lista de z*-Valores para algunos de los niveles de confianza más comúnmente utilizados.

A medida que aumenta el nivel de confianza, el número de errores estándar aumenta, por lo que el margen de error aumenta.

z*-valores para varios niveles de confianza
Nivel de confianzaz * -valor
80%1.28
90%1.645 (por convención)
95%1.96
98%2.33
99%2.58

Tenga en cuenta que estos valores se toman de la distribución normal estándar (Z). El área entre cada valor * z y el negativo de ese valor z * es el porcentaje de confianza (aproximadamente). Por ejemplo, el área entre z * = 1,28 y z = -1.28 es de aproximadamente 0,80. Por lo tanto esta tabla se puede ampliar a otros porcentajes de confianza también. El gráfico muestra sólo los porcentajes de confianza más comúnmente utilizados.

Video: 4. Ejercicio 4 proporciones: cálculo del nivel de confianza a partir del intervalo de confianza

Si quieres ser más del 95% de confianza acerca de sus resultados, es necesario sumar y restar más de dos errores estándar. Por ejemplo, ser un 99% de confianza, deberá añadir y restar alrededor de dos y medio de los errores estándar para obtener su margen de error (2,58 para ser exactos). Cuanto mayor sea el nivel de confianza, cuanto mayor sea el z *-valor, mayor será el margen de error, y el más ancho del intervalo de confianza (suponiendo que todo lo demás se mantiene igual). Usted tiene que pagar un precio determinado para obtener más confianza.

Una pregunta común entre la gente aprende por primera vez los intervalos de confianza es, “¿Por qué no siempre elige un intervalo de confianza del 100%?” Recuerde, que un intervalo de confianza da un rango de valores plausibles para algún parámetro desconocido de la población. Supongamos que el parámetro de la población deseada es la proporción de todos los adolescentes que poseen un teléfono celular. ¿Cuál sería el rango de proporciones tiene que ser con el fin de estar 100% seguro de que contiene la verdadera proporción, desconocido? El intervalo tendría que contener todas las proporciones posibles. Sí, tendría que ir hasta el final de 0 a 1 (lo que equivale a 0% a 100%)! Pero eso no es muy útil en la reducción a un conjunto de proporciones prácticas.

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