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Nivel de confianza

En Nivel de confianza, ingrese el nivel de confianza para el intervalo de confianza. Por lo general, un nivel de confianza de 95% funciona adecuadamente. Un nivel de confianza de 95% indica que si usted toma 100 muestras aleatorias de la población, los intervalos de confianza para aproximadamente 95 de las muestras incluirán el parámetro de población.

Para un conjunto determinado de datos, un nivel de confianza más bajo produce un intervalo de confianza más estrecho y un nivel de confianza más alto produce un intervalo de confianza más ancho. La anchura del intervalo también tiende a disminuir con tamaños de muestra más grandes. Por lo tanto, convendría utilizar un nivel de confianza distinto de 95%, dependiendo del tamaño de la muestra.
  • Si el tamaño de la muestra es pequeño, un intervalo de confianza de 95% podría ser demasiado ancho para ser útil. Utilizar un nivel de confianza más bajo, como por ejemplo 90%, produce un intervalo más estrecho. Sin embargo, la probabilidad de que el intervalo contenga el parámetro de la población disminuye.
  • Si el tamaño de la muestra es grande, considere utilizar un nivel de confianza más alto, como 99%. Con un tamaño de muestra grande, un nivel de confianza de 99% aún podría producir un intervalo razonablemente estrecho y al mismo tiempo incrementar la probabilidad de que el intervalo contenga el parámetro de población.

Intervalo de confianza

Intervalo de confianza
  • Límite inferior: Utilice esta prueba unilateral para determinar si el parámetro de la población es menor que el valor hipotético. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia que una prueba bilateral, pero no puede detectar si el parámetro de la población es mayor que el valor hipotético.

  • Bilateral: Utilice esta prueba bilateral para determinar si el parámetro de la población difiere del valor hipotético. Esta prueba bilateral puede detectar diferencias que son menores o mayores que el valor hipotético, pero tiene menos potencia que una prueba unilateral.

  • Límite superior: Utilice esta prueba unilateral para determinar si el parámetro de la población es mayor que el valor hipotético. Esta prueba unilateral tiene mayor potencia que una prueba bilateral, pero no puede detectar si el parámetro de la población es menor que el valor hipotético.

Para obtener más información sobre la selección de una hipótesis alternativa unilateral o bilateral, vaya a Acerca de las hipótesis nula y alternativa.

Suponer que la desviación estándar de la población se conoce

Seleccione esta opción cuando conozca el valor de la desviación estándar de la población y desee estimar el tamaño de la muestra o el margen de error para Z de 1 muestra. Si desconoce la desviación estándar de la población, utilice t de 1 muestra en su lugar. Esta opción solo está disponible cuando el parámetro de interés es la media.

"Duración" de la observación (tiempo, elementos, área, volumen, etc.)

Si desea realizar una prueba de tasa de Poisson de 1 muestra, puede ingresar un valor para dividir la tasa de ocurrencia de la muestra en una forma más útil (tasa de ocurrencia de la muestra ÷ longitud de la observación). Por ejemplo, un fabricante registra los defectos trimestralmente, pero necesita convertirlos en una tasa mensual de defectos para sus informes. Un analista ingresa 3 para dividir la tasa trimestral entre 3 y determinar la tasa mensual de defectos.

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