Esta calculadora es una herramienta esencial para estadísticos e investigadores. Ayuda a estimar el rango dentro del cual la varianza de un población es probable que baje, según una muestra. Este rango se conoce como intervalo de confianza, un clave Concepto de inferencia estadística que ayuda a comprender la confiabilidad de la muestra. statistics.
Calculadora de intervalo de confianza de fórmula de varianza
El corazón de esta calculadora es su fórmula:
- Intervalo de confianza = [(n – 1) * s² / Chi-Cuadrado(α/2, n-1), (n – 1) * s² / Chi-Cuadrado(1 – α/2, n-1)]
- n: Tamaño de la muestra.
- s²: Variación de la muestra.
- Chi-cuadrado(α/2, n-1): Valor de chi-cuadrado para el punto crítico inferior.
- Chi-cuadrado(1 – α/2, n-1): Valor de chi-cuadrado para el punto crítico superior.
Tabla de condiciones generales
A continuación se muestra una tabla de términos generales que se encuentran a menudo en el análisis estadístico:
| Término | Definición | Ejemplo |
|---|---|---|
| Diferencia | Medida de difusión de datos | Cuánto difieren los puntos de datos individuales de la media. |
| Intervalo de confianza | Rango donde se encuentra un parámetro de población | Intervalo de confianza del 95% para la varianza. |
| Tamaño de la muestra (n) | Número de observaciones en una muestra. | 30 observaciones en una muestra. |
| Distribución chi-cuadrado | Una distribución estadística | Utilizada en evaluación de la hipótesis. |
Ejemplo de calculadora de intervalo de confianza de varianza
Considere un escenario con un tamaño de muestra de 50 y una varianza de 20. Utilizando un nivel de confianza del 95%, nuestra calculadora proporciona límites superior e inferior precisos para el intervalo de confianza de la varianza. Estos datos nos dan un rango estadísticamente significativo donde esperamos que resida la verdadera varianza poblacional.
Preguntas frecuentes más comunes
A1: Proporciona un rango de valores que probablemente contengan el parámetro de población, ofreciendo una medida de confiabilidad.
R2: Es mejor utilizarlo para tamaños de muestra superiores a 30 para garantizar el supuesto de normalidad.
R2: Sí, tamaños de muestra más grandes, generalmente superiores a 30, producen intervalos de confianza más precisos y confiables.