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Calculadora de Intervalo de Confianza Calcula intervalos de confianza a partir de estadísticas resumidas o datos crudos con múltiples niveles de confianza.

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Calculadora de Intervalo de Confianza

Calcula intervalos de confianza a partir de estadísticas resumidas o datos crudos con múltiples niveles de confianza.

1

Elige el tipo de entrada

Introduce estadísticas resumidas o pega valores de datos brutos.

2

Selecciona el nivel de confianza

Elige entre un 80% y un 99,9% de confianza.

3

Ver intervalo de confianza

Vea los límites del intervalo, el margen de error y el error estándar.

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What Is Calculadora de Intervalo de Confianza?

La calculadora de intervalo de confianza calcula el rango dentro del cual es probable que se encuentre la media verdadera de la población, en función de los datos muestrales. Puedes ingresar estadísticas resumidas (media, desviación estándar, tamaño de muestra) o pegar datos crudos para el cálculo automático. La calculadora admite múltiples niveles de confianza y muestra el desglose completo del cálculo, incluyendo error estándar, margen de error y puntuación z. Los intervalos de confianza son fundamentales en la inferencia estadística: cuantifican la incertidumbre en las estimaciones basadas en muestras y se utilizan prácticamente en todos los campos de investigación.

Why Use Calculadora de Intervalo de Confianza?

  • Acepta tanto estadísticas resumidas como datos brutos
  • Múltiples niveles de confianza desde el 80% hasta el 99,9%
  • Muestra un desglose completo del cálculo (error estándar, margen de error, puntuación z)
  • Esencial para la inferencia estadística y la presentación de investigaciones

Common Use Cases

Presentación de investigaciones

Informe intervalos de confianza junto con estimaciones puntuales en artículos académicos.

Control de calidad

Establezca límites de confianza para las mediciones del proceso de fabricación.

Análisis de encuestas

Informe los resultados de la encuesta con intervalos de confianza adecuados.

Estudios médicos

Calcule intervalos de confianza para las estimaciones del efecto del tratamiento.

Technical Guide

El intervalo de confianza para una media poblacional es: IC = x̄ ± Z × (s/√n), donde x̄ es la media muestral, s es la desviación estándar muestral, n es el tamaño de muestra y Z es el valor crítico para el nivel de confianza deseado. El error estándar SE = s/√n mide la precisión de la media muestral. El margen de error E = Z × SE. Para datos crudos, la calculadora computa s utilizando la fórmula de desviación estándar muestral: s = √(Σ(xᵢ-x̄)²/(n-1)). Esto utiliza la distribución z; para muestras pequeñas (n < 30), la distribución t sería más adecuada, aunque la diferencia se vuelve negligente para muestras más grandes.

Tips & Best Practices

  • 1
    Niveles de confianza más altos producen intervalos más amplios: hay un compromiso entre la confianza y la precisión
  • 2
    Aumentar el tamaño de la muestra reduce el intervalo de confianza (proporcional a √n)
  • 3
    Un IC del 95% significa: si repitiéramos el muestreo muchas veces, el 95% de los intervalos contendrían la media verdadera
  • 4
    Informe tanto las estimaciones puntuales como los intervalos de confianza para una comunicación estadística completa

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Frequently Asked Questions

Q ¿Qué significa un intervalo de confianza del 95%?
Significa que si repitiéramos el proceso de muestreo muchas veces, el 95% de los intervalos calculados contendrían el parámetro poblacional verdadero. NO significa que haya una probabilidad del 95% de que el valor verdadero esté en este intervalo específico.
Q ¿Cómo hago para que mi intervalo de confianza sea más estrecho?
Aumente el tamaño de la muestra (más efectivo), disminuya el nivel de confianza (menos seguro pero más preciso) o reduzca la variabilidad en las mediciones.
Q ¿Debo usar la distribución z o t?
Use la distribución t para muestras pequeñas (n < 30) cuando la desviación estándar poblacional es desconocida. Para muestras más grandes, z y t dan resultados casi idénticos.
Q ¿Puedo calcular el IC para proporciones?
Este calculador es para medias. Para proporciones, la fórmula es diferente: p ± Z × √(p(1-p)/n). Un calculador de IC dedicado a proporciones sería más adecuado.
Q ¿Qué es el error estándar?
El error estándar (EE = s/√n) mide cuán precisamente la media muestral estima la media poblacional. Disminuye a medida que aumenta el tamaño de la muestra.

About This Tool

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