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Intervalo de Confianza (1 de 1)
Observa cómo se construyen los intervalos de confianza y su cobertura. La línea roja muestra la media poblacional.
Los intervalos de confianza te permiten estimar parámetros poblacionales con un nivel de certeza específico. En esta lección verás cómo se construyen estos intervalos y cómo interpretar su cobertura real versus la teórica.
💡 Cosas que puedes probar:
- Observa la población original y su distribución
- Cambia el tamaño de muestra para ver cómo afecta la precisión
- Ajusta el nivel de confianza (90%, 95%, 99%)
- Ejecuta la simulación para ver cómo se construyen los intervalos
- Observa la cobertura real vs la teórica
- Analiza qué intervalos contienen la media poblacional verdadera
Controles de Simulación
Población (N=200)
Muestra Actual (n=10, muestra #0 de 100)
Intervalos de Confianza (0 muestras)
Explicación
Intervalos de Confianza
Los intervalos de confianza son rangos que tienen una probabilidad específica de contener el verdadero parámetro poblacional. En esta simulación:
- Las caritas resaltadas en rojo son los elementos seleccionados en la muestra actual
- La línea azul en el histograma de la muestra muestra la media muestral
- El área sombreada azul muestra el intervalo de confianza actual
- En el gráfico de intervalos:
- Los intervalos verdes contienen la media poblacional
- Los intervalos rojos no contienen la media poblacional
- La cobertura muestra el porcentaje de intervalos que contienen la media
Interpretación
El nivel de confianza (por ejemplo, 95%) indica:
- Si repitiéramos el muestreo muchas veces, aproximadamente el 95% de los intervalos contendrían la media poblacional
- La cobertura empírica debería acercarse al nivel de confianza a medida que aumenta el número de muestras
- Intervalos más anchos (mayor nivel de confianza) tienen más probabilidad de contener la media poblacional
Factores que Afectan la Precisión
- El tamaño de la muestra afecta el ancho del intervalo (muestras más grandes = intervalos más estrechos)
- El nivel de confianza afecta el ancho del intervalo (mayor confianza = intervalos más anchos)
- La variabilidad de la población afecta el ancho del intervalo (mayor variabilidad = intervalos más anchos)
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