Fundamentos del intervalo de confianza
En bioestadística, es importante estar cómodo con los conceptos básicos y la terminología relacionada con los intervalos de confianza. Esta es un área donde los matices de significado puede ser complicado, y el derecho; palabras que suenan se pueden utilizar de manera incorrecta.
La definición de los intervalos de confianza
De manera informal, una intervalo de confianza indica un rango de valores que es probable que abarque el valor verdadero. Más formalmente, la CI alrededor de su estadística de muestra se calcula de una manera tal que tiene una probabilidad especificada de circundante (o “que contiene”) el valor del parámetro de población correspondiente.
A diferencia de la SE, que generalmente se escribe como un número ± inmediatamente después de su valor medido (por ejemplo, una medición de glucosa en sangre de 120 ± 3 mg / dL), el CI se escribe generalmente como un par de números separados por un guión, como esto: 114-126.
Los dos números que componen los extremos inferior y superior del intervalo de confianza se denominan inferior y superior límites de confianza (CLS). A veces ves las siglas escritas con un subíndice L o T, de esta manera: CLL o CLT, que indica los límites de confianza inferior y superior, respectivamente.
A pesar de las PE y los IC son utilizados como indicadores de la precisión de una cantidad numérica, que difieren en su enfoque (muestra o población):
Un error estándar indica la cantidad de su muestra estadística observada puede fluctuar si el mismo experimento se repite un gran número de veces, por lo que la SE se centra en la muestra.
Un intervalo de confianza indica el rango que es probable que contenga el verdadero parámetro de la población, por lo que el CI se centra en la población.
Video: Intervalo de confianza para la media parte 1 (Estadística Inferencial)
Una propiedad importante de los intervalos de confianza (y los errores estándar) es que varían inversamente con la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. Por ejemplo, si se va a cuadruplicar el tamaño de la muestra, que recortaría la SE por la mitad, y que reduciría el ancho de la IC a la mitad. Esta “ley de la raíz cuadrada” es una de las reglas más ampliamente aplicable en todas las estadísticas.
La comprensión de los niveles de confianza
La probabilidad de que el intervalo de confianza abarca el verdadero valor se denomina confyonivel de confianza del CI. Se puede calcular un IC para cualquier nivel de confianza que te gusta, pero el valor más comúnmente utilizada es del 95 por ciento. Cada vez que se informa de un intervalo de confianza, usted debe indicar el nivel de confianza, así: 95% CI = 114-126.
Video: Intervalos de Confianza
En general, los niveles de confianza más altos corresponden a los intervalos de confianza más amplios, y los intervalos más bajos de nivel de confianza son más estrechas. Por ejemplo, el rango de 118-122 puede tener una probabilidad de que contiene el verdadero parámetro de la población dentro de IT 115-125 50 por ciento puede tener una probabilidad del 90 por ciento de los que contiene la verdad, y 112-128 puede tener una probabilidad del 99 por ciento.
El nivel de confianza se abrevia a veces CL, al igual que el límite de confianza, que puede ser confuso. Afortunadamente, la distinción suele ser claro por el contexto en el que aparece la abreviatura CL.
La comprensión de los intervalos de confianza equilibradas y desequilibradas
Adecuadamente calcularon los intervalos de confianza del 95 por ciento contienen el verdadero valor del 95 por ciento del tiempo y no pueden contener el valor verdadero el otro 5 por ciento del tiempo.
Video: Intervalo de confianza | Media Poblacional
Por lo general, 95 por ciento límites de confianza se calcularon para ser equilibrada de manera que los fallos de 5 por ciento están divididos de manera uniforme - el valor real es menor que el límite inferior de confianza 2,5 por ciento del tiempo y mayor que el límite superior de confianza de 2,5 por ciento del tiempo. Esto se llama una doble cara, equilibrado CI.
Sin embargo, los límites de confianza no tienen que ser equilibrada. A veces las consecuencias de la sobreestimación de un valor pueden ser más severos que subestimar, o viceversa. Se puede calcular una desequilibrado, dos caras, límite de confianza del 95 por ciento que se divide 5 por ciento excepciones de modo que el verdadero valor es menor que el límite inferior de confianza 4 por ciento del tiempo, y mayor que el de confianza superior límite de 1 por ciento del tiempo.
Video: MAT 2º BACH - ESTADÍSTICA: Cómo calcular el intervalo de confianza
los límites de confianza desequilibradas se extienden más lejos del valor estimado en el lado con el porcentaje más pequeño.
En algunas situaciones, como los estudios de no inferioridad, es posible que desee todas los fracasos para estar en un lado- que es, desea una unilateral límite de confianza. En realidad, el otro lado sale una distancia infinita. Por ejemplo, puede tener un valor observado de 120 con un intervalo de confianza unilateral que va desde menos infinito a 125, o en otro intervalo de confianza unilateral que va desde 115 a más infinito.