Calculadora de Intervalo de Confianza

Cuando mide una muestra en lugar de una población completa, el número que obtiene es solo una estimación. Un intervalo de confianza envuelve esa estimación en un rango de valores plausibles para el verdadero parámetro de la población, como una media o una proporción. Informar el intervalo en lugar de un solo punto le indica a su audiencia qué tan precisa es realmente la estimación y cuánta variación de muestreo conlleva.

La matemática detrás del intervalo sigue una estructura simple: se toma su estimación y se le suma y resta un margen de error, expresado como Estimación ± (Valor Crítico × Error Estándar). La estimación es la cifra que sale directamente de su muestra, como la media muestral. El valor crítico se toma de una tabla de distribución t o de distribución z según el nivel de confianza que elija. El error estándar mide cuánto variaría la estimación muestral de una muestra a la siguiente.

El nivel de confianza es la parte que la gente interpreta mal con más frecuencia. Un intervalo de confianza del 95% no dice que haya un 95% de probabilidad de que el valor verdadero esté dentro de su intervalo en particular. Dice que si extrajera muestra tras muestra y construyera un intervalo cada vez, el 95% de esos intervalos capturarían el verdadero parámetro de la población. La interpretación solo se sostiene cuando la muestra se extrae al azar y representa a la población, así que un método de muestreo sesgado invalida silenciosamente todo el resultado.