6.4: Distribución de Muestreo, Probabilidad e Inferencia

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Page ID: 150845

Foster et al.
University of Missouri-St. Louis, Rice University, & University of Houston, Downtown Campus via University of Missouri’s Affordable and Open Access Educational Resources Initiative

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Hemos visto cómo podemos usar el error estándar para determinar la probabilidad en función de nuestra curva normal. Podemos pensar en el error estándar como cuánto esperaríamos naturalmente que nuestra estadística —ya sea una media o alguna otra estadística— varíe. En nuestra fórmula para\(z\) basada en una media muestral, el numerador (\(\overline{X}-\mu\)) es lo que llamamos un efecto observado. Es decir, es lo que observamos en nuestra media muestral versus lo que esperábamos con base en la población a partir de la cual se calculó esa media muestral. Debido a que la media de la muestra se moverá naturalmente debido al error de muestreo, nuestro efecto observado también cambiará naturalmente. En el contexto de nuestra fórmula para\(z\), entonces, nuestro error estándar es cuánto esperaríamos naturalmente que cambiara el efecto observado. Cambiar un poco es completamente normal, pero cambiar mucho podría indicar que algo está pasando. Esta es la base de la estadística inferencial y la lógica detrás de las pruebas de hipótesis, el tema de la Unidad 2.