The greater the size of each sample, the more normal the sampling distribution will be. ![]() Regardless of the population shape (skewed), regardless of the sample shape, the sampling distribution (distribution of sample means) will approach normal. ![]() Precision: The more precise I am by smaller confidence interval less confident I am that my particular mean catchs the actual population mean Quais mais preciso eu estiver (85%) (smaller confidence interval) menos confiante eu fico já que agora só garanto 85% da média da amostra realmente compreende a real média da população.Ĭonfidence: The more confident I am the less precise my range is, larger the spread around my sample mean. Quanto mais confiante eu estiver (95%) menos precisa a minha faixa será, pois o boxplot será mais extenso (larger the spread around the sample mean). No final, é uma questão de equilíbrio entre confiança e precisão. Estamos 95% confiantes pois sabemos que 5% da amostra irá na realidade errar essa média da população.” “Quando usamos um intervalo de confiança de 95%, nós estamos 95% confiantes de que a média real da população está dentro da faixa de valores de nossa amostra. Se usarmos um intervalo de confiança de 85% então 85% das amostras estarão dentro da média da população.ĭaqui vem a forma de explicar um intervalo de confiança. Se usarmos um intervalo de confiança de 95% então 95% das amostras estarão dentro da média da população. Portanto, a chave para entender intervalos de confiança está em saber que se nós retirarmos um número infinito de amostras de uma população, do mesmo tamanho, e calcularmos para cada uma dessas amostrar sua média e intervalos de confiança, esse intervalo de confiança dessas amostra, irá realmente capturar a real média da população.
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