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¿Qué es un margen de error?

Cómo calcular el margen de error (video)

Margen de error para una proporción

El margen de error: Definición, cómo calcular en avances simples

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¿Qué es un margen de error?

Instrucciones paso a paso para determinar el espacio para dar y tomar (video)

El margen de error de una proporción

¿Qué es un margen de error?

El margen de maniobra es el alcance de las cualidades que están por debajo o más allá del ejemplo de medición en un intervalo de certeza. La certeza provisional es un enfoque para mostrar cuál es la vulnerabilidad con una medición específica (por ejemplo, de una encuesta o un panorama general). Por ejemplo, una encuesta puede expresar que hay un 98% de certeza provisional de 4,88 y 5,26. Esto implica que si se continúa la encuesta utilizando sistemas similares, el 98% de las veces la población genuina (parámetro versus medición) caerá dentro de las evaluaciones provisionales (por ejemplo 4.88 y 5.26) el 98% de las veces.

Margen de error Porcentaje

Un margen de error le dice cuántos puntos porcentuales sus resultados diferirán del valor real de la población Por ejemplo, un intervalo de certeza del 95% con un amortiguador de seguridad del 4 por ciento implica que su medición estará dentro de los 4 propósitos de tasa de la genuina estima de la población el 95% de las veces.

El margen de error puede calcularse de dos maneras:

Margen de error = Valor crítico x Desviación estándar

Margen de error = Valor crítico x Error estándar de la estadística

¡Las estadísticas no siempre son correctas!

El pensamiento detrás de los niveles de certeza y los topes de seguridad es que cualquier revisión o estudio contrastará con la población genuina por una suma específica. A pesar de ello, los márgenes de certeza y los topes de seguridad reflejan la forma en que hay espacio para el error garrafal, así que aunque el 95% o el 98% de certeza con un margen de maniobra del 2% puede parecer una medida generalmente excelente, el espacio para el error es inherente, lo que significa que en algunos casos las percepciones no son correctas. Por ejemplo, una encuesta de Gallup en 2012 (erróneamente) expresó que Romney ganaría la carrera política en 2012 con Romney en 49% y Obama en 48%. El nivel de certeza expresado fue del 95% con un margen de maniobra de +/- 2, lo que implica que se determinó que los resultados eran precisos dentro de 2 tasas de enfoque el 95% de las veces.

Los verdaderos resultados de la elección fueron: Obama 51%, Romney 47%, que en realidad estaba incluso fuera del margen de error de la encuesta Gallup (2%), lo que demuestra que no sólo las estadísticas pueden ser erróneas, sino que las encuestas también lo son.

Una encuesta podría informar que un determinado candidato va a ganar una elección con el 51 por ciento de los votos; El nivel de certeza es del 95 por ciento y el error garrafal es del 4 por ciento. Supongamos que el estudio se sigue realizando con procedimientos similares. Los encuestadores anticiparían que los resultados deberían estar dentro del 4 por ciento del resultado expresado (51 por ciento) el 95 por ciento de las veces. Al final del día, el 95 por ciento de las veces anticiparían que los resultados deberían estar entre:

51 – 4 = 47 por ciento y

51 + 4 = 55 por ciento.

El margen de error puede calcularse de dos maneras, dependiendo de si se tienen parámetros de una población o estadísticas de una muestra:

Margen de error = Valor crítico x Desviación estándar para la población.

Margen de error = Valor crítico x Error estándar de la muestra.

Cómo calcular el margen de error: Pasos

Etapa 1: Localizar el valor básico. El valor básico es un t-score o un z-score. En caso de que no estés seguro, mira: T-score contra z-score. Por lo general, por ejemplo, los pequeños tamaños (menos de 30) o cuando no se tiene la más mínima idea de la desviación estándar de la población, se utiliza un t-score. Algo más, utiliza un z-score.

Haga clic aquí para ver un breve video que le dice la mejor manera de localizar un valor básico.

Etapa 2: Localizar la Desviación Estándar o el Error Estándar. Estos son básicamente algo muy similar, sólo que debes conocer los parámetros de tu población para calcular la desviación estándar. Algo más, calcula el error estándar (ver: ¿Cuál es el error estándar?).

Haga clic aquí para ver un video corto sobre la mejor manera de calcular el error estándar.

Etapa 3: Aumentar el incentivo básico de la Etapa 1 por la desviación estándar o el error estándar de la Etapa 2. Por ejemplo, en el caso de que tu CV sea 1.95 y tu SE sea 0.019, en ese punto:

1.95 * 0.019 = 0.03705

Pregunta de prueba: 900 suplentes fueron revisados y tuvieron un GPA normal de 2,7 con una desviación estándar de 0,4. Determinar el espacio para dar y tomar para un nivel de certeza del 90%:

El valor básico es de 1.645 (ver este video para la figuración)

La desviación estándar es de 0,4 (de la investigación), pero como esto es un ejemplo, necesitamos el error estándar para la media. La receta para el SE de la media es la desviación estándar/√ (tamaño de la muestra), así que: 0.4/√(900)=0.013.

1.645 * 0.013 = 0.021385

¡Así es como se calcula el margen de error!