6. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA
6. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA
6. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
408 / <strong>ESTADÍSTICA</strong> APLICADA BÁSICA<br />
(b) Si se hubieran hecho 3 análisis en días distintos y la media de los análisis<br />
fuera ¯x = 3,2, ¿cuál es el intervalo de confianza del 90% para la media del nivel<br />
de potasio en la sangre de Julia?<br />
<strong>6.</strong>2.3 Comportamiento de los intervalos de confianza<br />
∗ σ<br />
El intervalo de confianza ¯x ± z √ para la media de una población normal ilustra<br />
n<br />
algunas de las propiedades importantes que son compartidas por todos los intervalos<br />
de confianza de uso frecuente. El usuario escoge el nivel de confianza, y<br />
el error de estimación depende de esta decisión. Nos gustaría tener un nivel de<br />
confianza alto y también un error de estimación pequeño. Un nivel de confianza<br />
alto significa que nuestro método casi siempre da respuestas correctas. Un error<br />
de estimación pequeño significa que la estimación del parámetro poblacional es<br />
bastante precisa. El error de estimación es<br />
∗ σ<br />
error de estimación = z √<br />
n<br />
Esta expresión tiene z ∗ y σ en el numerador y √ n en el denominador. Por<br />
tanto, el error de estimación se hace menor cuando<br />
• z ∗ se hace menor. Una z ∗ menor es lo mismo que un nivel de confianza C<br />
menor (mira otra vez la figura <strong>6.</strong>6). Existe una relación entre el nivel de<br />
confianza y el error de estimación. Con unos mismos datos, para tener un<br />
error de estimación menor, tienes que aceptar una confianza menor.<br />
• σ se hace menor. La desviación típica σ mide la variación de la población.<br />
Puedes pensar en la variación entre los individuos de una población como<br />
en un ruido que oculta el valor medio µ. Es más fácil estimar con precisión<br />
µ cuando σ es pequeña.<br />
• n se hace mayor. Un incremento del tamaño de la muestra n reduce el<br />
error de estimación para un nivel de confianza determinado. Debido a<br />
que n está dentro de la raíz cuadrada, tenemos que multiplicar por cuatro<br />
el tamaño de la muestra para reducir a la mitad el error de estimación.<br />
EJEMPLO <strong>6.</strong>5. Cambio del error de estimación<br />
Supón que el fabricante de productos farmacéuticos del ejemplo <strong>6.</strong>4 considera<br />
que un nivel de confianza del 90%, en vez de un nivel del 99%, ya es suficiente.<br />
“moore”<br />
2002/1/21<br />
page 408