No entiendo cuáles son los resultados de intervalo, límite inferior y límite superior para esta herramienta de exploración; no parecen coincidir con el cálculo chi^2 tradicional que haría para calcular el IC de una desviación estándar. "Intervalo" ni siquiera parece coincidir con el rango entre el límite superior y el inferior...
¿Cuáles son las unidades de ancho de intervalo?
¿Dependen del valor de la desviación estándar?
¿Es medio ancho o ancho completo?
¿Cómo utilizo esto para calcular un IC? Sé que no se supone que sea simétrico...
Por favor y gracias,
Hola @Brian_Pimentel : Puedes encontrar esa información aquí (haz clic en el botón de ayuda).
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/margin-of-error-for-one-sample-variance.shtml#
Allí dice que el ancho (ancho completo ya que eligió la opción Intervalo) como se muestra es el mismo que espera con el supuesto de que la varianza de la muestra = 1 (esto tiene sentido porque aún no ha recopilado los datos). Entonces, en su caso, si toma una muestra de tamaño 27, el ancho del IC del 95 % para la varianza de la población será 1,258*Varianza de la muestra.
Sus otras preguntas:
1. ¿Cuáles son las unidades del ancho del intervalo? Sin unidades.
2. ¿Dependen del valor de la desviación estándar? No.
3. ¿Es de ancho medio o de ancho completo? La respuesta es la misma que la del ejemplo anterior.
4. ¿Cómo utilizo esto para calcular un IC? Esta no es una herramienta para hacer ningún cálculo de un IC. Es una herramienta para evaluar qué tamaño de muestra desea en función del ancho deseado como una función del tamaño de la muestra. El ancho es una medida de la precisión que tiene la desviación estándar de la muestra como una estimación de la desviación estándar de la población. Como puede ver en el gráfico, a medida que aumenta el tamaño de la muestra, la ganancia en precisión disminuye. Por ejemplo, ancho = 7,898 cuando n = 5 y 2,86 cuando n = 10. Entonces, al aumentar el tamaño de la muestra de 5 a 10, obtiene un gran aumento (7,898 a 2,86) en precisión. Pero, al pasar de 10 a 15 (aumentando en 5 nuevamente) obtiene un ancho de 1,951. Por lo tanto, el aumento en precisión es menor (2,86 a 1,951) para el mismo aumento en el tamaño de la muestra. Por lo tanto, se obtienen rendimientos decrecientes en la precisión a medida que aumenta el tamaño de la muestra (como lo indica el hecho de que el gráfico se vuelve cada vez más plano a medida que aumenta el tamaño de la muestra). Depende de usted decidir la compensación entre precisión y tamaño de la muestra.
Una vez que haya recopilado los datos, puede utilizar la plataforma de Distribución para calcular el intervalo de confianza.
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