Cómo aplicar intervalos de confianza con una distribución Normal

Los intervalos de confianza son herramientas estadísticas que permiten a los estadísticos y otros investigadores para hacerse una idea de la fiabilidad de sus estadísticas. En esencia , el intervalo de confianza reemplaza a un punto estimación de un parámetro de población con un rango de estimaciones , diciendo a los investigadores en las que es probable que se encuentre el verdadero parámetro . Hay un sinfín de maneras de aplicar los intervalos de confianza , pero una de las formas más útiles es el uso de la distribución normal. La distribución normal le permite utilizar un valor z que corresponde directamente a su tamaño elegido del intervalo de confianza . Instrucciones Matemáticas 1

Calcular la media de la muestra. Sume los puntos de datos juntos y dividir por el número de puntos de datos. Este valor es la media de los datos. Llámelo "m ".
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Calcula la desviación estándar de la muestra. Restar la media de cada dato individual . Esto crea un nuevo conjunto de números. Cuadre todos estos números . Sume las plazas resultantes. Divida este número por el número de puntos de datos en su muestra. Por último, tome la raíz cuadrada de este número para obtener la desviación estándar. Llame a este número " s . "
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Decidir sobre el tamaño de su intervalo de confianza. Los tamaños más comunes son 90 por ciento , 95 por ciento y 99 por ciento . Estos representan la "confianza" de que el intervalo de confianza contiene el verdadero parámetro que se desea estimar. Los intervalos de confianza con tamaños más grandes ( por ejemplo, el 99 por ciento ) será más largo . Llame a su tamaño "alpha ". Elegido
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Encuentre el z -score asociado con el tamaño de su intervalo de confianza. Use una tabla z (disponible en cualquier libro de texto básico de estadísticas o en línea ) para encontrar el z -score asociado a su alfa- valor . Llame a este valor "z ".
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Calcular el tamaño medio del intervalo de confianza . Utilice la fórmula h = z * s /sqrt (n ), donde " sqrt " representa la función de raíz cuadrada y "n" representa el número de puntos de datos en su muestra.
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Calcular la izquierda lado - del intervalo de confianza . Reste h de m . Llame a este valor "l ".
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Calcular el lado derecho del intervalo de confianza . Agregar h a m. Llame a este valor "r ".
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Escriba el intervalo de confianza en la notación matemática. Escribe [ l , r] . Este es el intervalo de confianza basado en la distribución normal.