¿Cómo afecta el tamaño de la muestra a la precisión de la estimación para un nivel de confianza dado?

¿Cuál es la precisión de las estimaciones?

Habitualmente la precisión se expresa como el radio del intervalo, , el margen de error de la estimación. Un intervalo de confianza puede utilizarse para tomar decisiones sobre el verdadero valor del parámetro. Así, planteada una hipótesis sobre , , se acepta (no se rechaza) si es uno de los valores del intervalo.

¿Qué es el nivel de confianza de una muestra?

El nivel de confianza, es la probabilidad a priori de que el intervalo de confianza a calcular contenga al verdadero valor del parámetro. Se indica por 1-α y habitualmente se da en porcentaje (1-α) 100%.

¿Qué implicaciones tiene usar una muestra demasiado grande o una demasiado pequeña?

Cuánto más pequeña sea la muestra más imprecisióntendremos en los resultados (los intervalos de confianza de los parámetros estudiados serán más amplios). De esta manera, las diferencias tendrán que ser mayores para poder alcanzar significación estadística.

¿Cuándo aumenta el tamaño de la muestra también aumenta la varianza?

1) La variación de la distribución muestral es menor cuanto mayor sea n (tamaño de la muestra) siempre que la Varianza de la población sea la misma.

¿Qué significa el tamaño de la muestra?

En estadística el tamaño de la muestra se le conoce como aquel número determinado de sujetos o cosas que componen la muestra extraída de una población, necesarios para que los datos obtenidos sean representativos de la población.

¿Cómo debe determinarse el tamaño de muestra para esas pruebas?

¿Qué efecto tendría en el intervalo de confianza si el tamaño de la muestra aumentara se hace más estrecho o más amplio el intervalo?

El aumento del tamaño de la muestra hace que el intervalo de confianza sea más estrecho. La disminución del tamaño de la muestra hace que el intervalo de confianza sea más ancho.

¿Cómo calcular la precisión de una muestra?

Para calcular esta precisión, será necesario que determines la cercanía de cada valor a la media. Para ello, resta la media de cada número. En el caso de esta medida, no importa si el valor está por encima o por debajo de la media. Resta los números y utiliza simplemente el valor positivo del resultado.

¿Qué sucede a un intervalo cuando al estimar un parámetro se decide aumentar su nivel de confiabilidad?

El nivel de confianza y la amplitud del intervalo varían conjuntamente, de forma que un intervalo más amplio tendrá más probabilidad de acierto (mayor nivel de confianza), mientras que para un intervalo más pequeño, que ofrece una estimación más precisa, aumenta su probabilidad de error.

¿Qué es el nivel de confianza y el margen de error?

El margen de error es la mitad del intervalos de confianza (también denominado, el radio del intervalo). Cuanto mayor es la muestra, más pequeño es el margen de error. Además, cuanto más apartado del 50% se encuentre el porcentaje, menor resulta ser el margen de error.

¿Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra mayor será el error probable al generalizar a la población?

Por ello normalmente optamos por encuestar a una parte de la población, lo que se conoce como una muestra. Como una muestra no contiene a todos los individuos, inevitablemente vamos a cometer cierto error en nuestras estimaciones. Cuanto más pequeña sea la muestra, ese error va a ser potencialmente mayor.

¿Cuando el tamaño de una muestra aumenta entonces la desviación estándar de la media muestral?

Si la muestra tiene una alta desviación estándar, se deduce que la muestra también tiene un alto error del proceso de muestreo. A medida que aumenta el tamaño de la muestra, la desviación estándar disminuye.

¿Cómo afecta el intervalo de confianza?

El intervalo de confianza depende de la desviación estándar que es una variable aleatoria y por lo tanto cambiará de muestra a muestra. Esto implica que diferentes muestras de tamaño “n” producirán intervalos que difieren tanto en su punto medio como en su amplitud.

¿Cómo se relacionan el nivel de confianza y el nivel de significación?

El nivel de significación define la distancia que la media de la muestra debe estar de la hipótesis nula para que se considere estadísticamente significativa. El nivel de confianza define la distancia para lo cerca que están los límites de confianza de la media de la muestra.

¿Qué pasaría si en un estudio muestral el intervalo de confianza no se considera?

Los intervalos de confianza permiten ver la precisión de la estimación de la diferencia hecha con la muestra. La ausencia de diferencia es la hipótesis nula y si el intervalo de confianza 95% incluye este valor implica que no hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula al nivel de confianza dado.

¿Qué es la precisión de una muestra?

La precisión indica el grado de concordancia entre los resultados obtenidos al aplicar el mismo proceso experimental repetidas veces, efectuado sobre la misma muestra bajo condiciones constantes establecidas (Sabater y Vilumara, 1988; Shah et al., 1992; Alcalde et al., 1997,1999).

¿Cómo se mide la confiabilidad de un estimador?

Existen tres formas básicas para medir la confiabilidad: confiabilidad test-retest, sensibilidad al cambio (considerado igualmente como parte de validez) y la consistencia interna (solamente para determinar la aplicación exacta de un instrumento) (19).

¿Qué determina el grado de confiabilidad de los pronósticos?

El principal factor que determina el valor de la precisión es la volatilidad intrínseca del fenómeno que se pronostica.