Se presenta una calculadora en línea y fácil de usar que calcula el intervalo de confianza con un porcentaje determinado, utilizando la distribución normal.
También se incluye una calculadora de intervalo de confianza usando la distribución t.
Para una muestra de tamaño \( n \) de una población que tiene una desviación estándar \( \sigma \), definimos un intervalo de confianza del \( (1-\alpha)100\% \) para \( \mu \) como: \[ \bar X \pm Z_{\alpha/2} \dfrac{\sigma}{\sqrt n} \] Decimos que estamos \( (1-\alpha)100\% \) seguros de que la media \( \mu \) de la población está dentro del intervalo: \[ \left[\bar X - Z_{\alpha/2} \dfrac{\sigma}{\sqrt n} \quad , \quad \bar X + Z_{\alpha/2} \dfrac{\sigma}{\sqrt n} \right] \].
El significado gráfico de un intervalo de confianza se muestra a continuación.
Nota: \( \quad \text{Área}_1 + \text{Área}_2 + \text{Área}_3 = 1 \)
La definición anterior se utiliza cuando la desviación estándar \( \sigma \) de la población \( P \) es conocida y:
1) la población \( P \) está distribuida normalmente,
2) o la población \( P \) NO está distribuida normalmente pero el tamaño de la muestra \( n \) es mayor que \( 30 \).
Ingrese el tamaño de la muestra \( n \ge 30 \) como un número entero positivo, la media de la muestra \( \bar X \), la desviación estándar de la población \( \sigma \) como un número real positivo y el nivel de confianza (porcentaje) como un número real mayor que \( 0 \) y menor que \( 100 \).
Tamaño de la Muestra: \( n \) =
Media de la Muestra: \( \bar X \) =
Desviación Estándar Poblacional: \( \sigma \) =
Nivel de Confianza = \( \% \)
Decimales =