ic.proporcion: Intervalo confianza de una proporción.

Description

Calcula el intervalo de confianza de una proporción.

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

Figure: qricproporcion.png

Usage

ic.proporcion(x,
          variable = NULL,
          introducir = FALSE,
          irrestricto = FALSE,
          confianza = 0.95,
          grafico = FALSE)

Value

Devuelve el intervalo de confianza de la proporción 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.
irrestricto: Es un valor lógico. Por defecto, irrectricto = FALSE. si se considera un muestreo irrectricto (extracción sin reemplazamiento), cambiar el argumento a irrestricto = TRUE.
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) Para tamaños muestrales muy grandes (n>100):

El usuario puede elegir entre tres estrategias:

(1.1) En el error típico aproximar p por su estimación muestral. (1.2) En el error típico considerar el caso: p=q=0.5 (1.3) Obtener el valor de p a partir del estadístico.

(2) Para cualquier tamaño muestral puede obtenerse el intervalo:

correspondiendo los valores a las raíces de:

References

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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