Calculadora de intervalo de confianza
Estima el intervalo de confianza para una media poblacional a partir de la media, la desviación estándar y el tamaño de tu muestra.
Nivel de confianza
95% IC: 94,6323 a 105,3677
- 1
Standard error (SE)
σ ÷ √n = 15 ÷ √30 = 2,7386How much the sample mean is expected to vary from sample to sample. - 2
Margen de error
z × SE = 1,96 × 2,7386 = 5,3677
Fórmula
How this is calculated
La calculadora toma cuatro entradas: la media muestral x̄ (tu mejor estimación puntual de la media poblacional), la desviación estándar σ (cuán dispersos están los datos, en las mismas unidades que la media), el tamaño de la muestra n (cuántas observaciones recogiste) y un nivel de confianza. A partir del nivel selecciona un valor crítico z de la distribución normal estándar: 1,645 para el 90%, 1,96 para el 95% y 2,576 para el 99%.
Primero calcula el error estándar de la media, SE = σ / √n, que mide cuánto se espera que varíe la media muestral de una muestra a otra. El margen de error es entonces z × SE, y el intervalo es x̄ ± margen, lo que da un límite inferior y superior expresados en las mismas unidades que tus datos.
Este método z supone que los datos son aproximadamente normales (o que n es lo suficientemente grande para que se aplique el Teorema Central del Límite) y trata σ como conocida. Para muestras pequeñas con una desviación estándar estimada, un intervalo basado en la distribución t es más preciso, por lo que en ese caso los límites aquí pueden ser ligeramente demasiado estrechos.
Acerca de esta calculadora
Un intervalo de confianza es un rango de valores plausibles para un parámetro poblacional, calculado a partir de una muestra. Un intervalo de confianza del 95% significa que, si repitieras el proceso de muestreo muchas veces, alrededor del 95% de los intervalos obtenidos contendrían la verdadera media poblacional. El ancho del intervalo refleja cuánta incertidumbre hay en la estimación.
Esta calculadora usa la fórmula basada en z, x̄ ± z × (σ / √n), donde σ / √n es el error estándar de la media y z es el valor crítico para el nivel de confianza que elijas (1.645 para 90%, 1.96 para 95% y 2.576 para 99%). Las muestras más grandes reducen el error estándar y estrechan el intervalo, mientras que niveles de confianza más altos lo ensanchan. El método z supone una desviación estándar conocida y una muestra razonablemente grande.
Preguntas frecuentes
Significa que, si repitieras tu estudio muchas veces, aproximadamente el 95% de los intervalos resultantes capturarían la verdadera media poblacional. No es la probabilidad de que este intervalo en particular contenga la media.
Estos son los puntajes z críticos de la distribución normal estándar que dejan el 10%, el 5% y el 1% del área en las dos colas, lo que corresponde a niveles de confianza del 90%, 95% y 99%.
Aumenta el tamaño de tu muestra, lo que reduce el error estándar (σ / √n), o acepta un nivel de confianza más bajo. Una muestra más grande suele ser la forma más confiable de estrechar el intervalo.
También conocido como
TG we-Calculate Editorial Team. (2026). Calculadora de intervalo de confianza [Online calculator]. TG we-Calculate. https://we-calculate.com/es/calculator/confidence-interval-calculator
TG we-Calculate Editorial Team. "Calculadora de intervalo de confianza." TG we-Calculate. 2026. https://we-calculate.com/es/calculator/confidence-interval-calculator.
TG we-Calculate Editorial Team, "Calculadora de intervalo de confianza," TG we-Calculate, 2026. [Online]. Available: https://we-calculate.com/es/calculator/confidence-interval-calculator
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