ic.media: Intervalo confianza para la media.

Description

Calcula el intervalo de confianza de la media poblacional.

Lee el código QR para video-tutorial sobre el uso de la función con un ejemplo.

Figure: qricmedia.png

Usage

ic.media(x,
          variable = NULL,
          introducir = FALSE,
          poblacion = c("normal","desconocida"),
          var_pob = c("conocida","desconocida"),
          confianza = 0.95,
          grafico = FALSE)

Value

Devuelve el intervalo de confianza de la media poblacional en un objeto de tipo data.frame. Si grafico = T devuelve una list con el intervalo de confianza y su representación gráfica.

Arguments

x: Conjunto de datos. Puede ser un vector o un dataframe.
variable: Es un vector (numérico o carácter) que indica las variables a seleccionar de x. Si x se refiere una sola variable, variable = NULL. En caso contrario, es necesario indicar el nombre o posición (número de columna) de la variable.
introducir: Valor lógico. Si introducir = FALSE (por defecto), el usuario debe indicar el conjunto de datos que desea analizar usando los argumentos x y/o variable. Si introducir = TRUE, se le solicitará al ususario que introduzca la información relevante sobre tamaño muestral, valor de la media muestral, etc.
poblacion: Es un carácter. Indica la distribución de probabilidad de la población. Por defecto poblacion = "normal". Si la distribución de la población es desconocida, cambiar a poblacion = "desconocida".
var_pob: Es un carácter. Indica si la varianza poblacional es conocida (por defecto, var_pob = "conocida") o desconocida. En este último caso debería cambiarse el argumento a var_pob = "desconocida".
confianza: Es un valor numérico entre 0 y 1. Indica el nivel de confianza. Por defecto, confianza = 0.95 (95 por ciento)
grafico: Es un valor lógico. Por defecto grafico = FALSE. Si se quiere obtener una representación gráfica del intervalo de confianza obtenido, cambiar el argumento a grafico = TRUE. Nota: Esta opción no está implementada para todos los casos.

Author

Vicente Coll-Serrano. Métodos Cuantitativos para la Medición de la Cultura (MC2). Economía Aplicada.

Rosario Martínez Verdú. Economía Aplicada.

Facultad de Economía. Universidad de Valencia (España)

Details

(1) Si población desconocida, varianza poblacial conocida y muestra pequeña:

Figure: icmediadesconocidavarcon.png

(2) Si población normal, varianza poblacional conocida (muestra pequeña y grande)

Figure: icmediavarcon.png

(3) Si población normal, varianza poblacional desconocida y muestra pequeña

Con la varianza muestral:

Figure: icmediavardescmuestral.png

Con la cuasivarianza muestral:

Figure: icmediavardesccuasi.png

Nota: En ambos casos, el valor crítico sigue una distribución t con n-1 grados de libertad

(4) Si población normal, varianza poblacional desconocida y muestra grande: Puede utilizarse la aproximación a la normal. El intervalo se obtiene a partir de la expresión (2) estimando la varianza poblacional por la varianza (o cuasivarianza) muestral.

References

Casas José M. (1997) Inferencia estadística. Editorial: Centro de estudios Ramón Areces, S.A. ISBN: 848004263-X

Esteban García, J. et al. (2008). Curso básico de inferencia estadística. ReproExprés, SL. ISBN: 8493036595.

Murgui, J.S. y otros. (2002). Ejercicios de estadística Economía y Ciencias sociales. tirant lo blanch. ISBN: 9788484424673

Newbold, P, Carlson, W. y Thorne, B. (2019). Statistics for Business and Economics, Global Edition. Pearson. ISBN: 9781292315034