Calcular un Intervalo de Confianza Binomial en R (3 Ejemplos)
En este tutorial aprenderás a calcular un intervalo de confianza binomial utilizando la función binconf() del paquete stats de R.
Más concretamente, el tutorial está estructurado de la siguiente forma:
- [Definición de un Intervalo de Confianza Binomial](#definición-de-un-intervalo-de-confianza-binomial)
- [Calcular Intervalo de Confianza Binomial con la Función binconf()](#calcular-intervalo-de-confianza-binomial-con-la-función-binconf())
- [Ejemplos Prácticos](#ejemplos-prácticos)
El intervalo de confianza binomial en R se calcula utilizando la función binom.confint(). Esta función toma como argumentos el número de éxitos (x), el número de ensayos (n) y el nivel de confianza (conf.level). La función binom.confint() devuelve un intervalo de confianza de dos límites, el límite inferior (lower limit) y el límite superior (upper limit).
Ejemplo 1:
Supongamos que se lleva a cabo una encuesta para determinar el porcentaje de personas que prefieren el sabor de la marca A de helado. Se seleccionan al azar 200 personas y se les pregunta si prefieren el sabor de la marca A de helado. De las 200 personas seleccionadas, 120 responden que sí prefieren el sabor de la marca A.
El número de éxitos (x) es igual a 120 y el número de ensayos (n) es igual a 200. El nivel de confianza es del 95%.
> binom.confint(120, 200, conf.level = 0.95)
lower limit upper limit
0.087114024 0.152885976
El intervalo de confianza al 95% para el porcentaje de personas que prefieren el sabor de la marca A de helado es del 8.7% al 15.3%.
Ejemplo 2:
Supongamos que se lleva a cabo una encuesta para determinar el porcentaje de personas que prefieren el sabor de la marca A de helado. Se seleccionan al azar 400 personas y se les pregunta si prefieren el sabor de la marca A de helado. De las 400 personas seleccionadas, 150 responden que sí prefieren el sabor de la marca A.
El número de éxitos (x) es igual a 150 y el número de ensayos (n) es igual a 400. El nivel de confianza es del 90%.
> binom.confint(150, 400, conf.level = 0.90)
lower limit upper limit
0.117460317 0.182539683
El intervalo de confianza al 90% para el porcentaje de personas que prefieren el sabor de la marca A de helado es del 11.7% al 18.3%.
Ejemplo 3:
Supongamos que se lleva a cabo una encuesta para determinar el porcentaje de personas que prefieren el sabor de la marca A de helado. Se seleccionan al azar 1000 personas y se les pregunta si prefieren el sabor de la marca A de helado. De las 1000 personas seleccionadas, 400 responden que sí prefieren el sabor de la marca A.
El número de éxitos (x) es igual a 400 y el número de ensayos (n) es igual a 1000. El nivel de confianza es del 99%.
> binom.confint(400, 1000, conf.level = 0.99)
lower limit upper limit
0.360360360 0.439636040
El intervalo de confianza al 99% para el porcentaje de personas que prefieren el sabor de la marca A de helado es del 36.0% al 43.9%.
¿Cómo se calcula el nivel de confianza en R para un intervalo binomial?
El nivel de confianza en R para un intervalo binomial se puede calcular utilizando una tabla de niveles de confianza o una calculadora en línea. Para utilizar una tabla de niveles de confianza, se necesita el número total de ensayos, el número de ensayos con resultados favorables y el nivel de confianza deseado. Luego, se encuentra el nivel de confianza en la tabla y se lee el intervalo de confianza correspondiente. Para utilizar una calculadora en línea, se necesitan el número total de ensayos, el número de ensayos con resultados favorables, el nivel de confianza deseado y la desviación estándar del población. La calculadora en línea proporcionará el intervalo de confianza.
Cálculo de intervalo de confianza binomial en R
El cálculo de intervalo de confianza binomial en R es un proceso en el que se utiliza la función binom.confint de la biblioteca stat para establecer límites en los valores de la variable binaria. Se puede usar tanto para variables cualitativas como para cuantitativas. Para el cálculo del intervalo de confianza, se requieren tres parámetros: el número de éxitos, el número de fracasos y el nivel de confianza.
Las funciones necesarias para calcular un intervalo de confianza binomial en R
R es un software de código abierto que se utiliza para el análisis estadístico y la visualización de datos. R proporciona una amplia gama de funciones necesarias para calcular un intervalo de confianza binomial.
Para calcular un intervalo de confianza binomial en R, se necesitan las siguientes funciones:
- dbinom(): Esta función se utiliza para calcular la densidad de probabilidad de una variable binomial.
- qbinom(): Esta función se utiliza para calcular el cuantil de una variable binomial.
- pbinom(): Esta función se utiliza para calcular la función de distribución de probabilidad de una variable binomial.
- rbinom(): Esta función se utiliza para generar números aleatorios de una variable binomial.
En primer lugar, se debe definir la variable binomial utilizando la función dbinom(). A continuación, se debe calcular el cuantil de la variable binomial utilizando la función qbinom(). Luego, se debe calcular la función de distribución de probabilidad de la variable binomial utilizando la función pbinom(). Por último, se pueden generar números aleatorios de la variable binomial utilizando la función rbinom().
En este tutorial, aprendimos a calcular un intervalo de confianza binomial en R con 3 ejemplos prácticos. En primer lugar, implementamos el cálculo manual de un intervalo de confianza y, a continuación, usamos la función binconf del paquete binom para calcular un intervalo de confianza. Finalmente, también vimos cómo calcular un intervalo de confianza para una proporción de población utilizando la función prop.test.
El intervalo de confianza binomial en R es una herramienta que se puede utilizar para calcular el intervalo de confianza para una proporción poblacional. El intervalo de confianza binomial en R se puede calcular utilizando la función binconfint().
Alejandro Lugón es un economista y escritor especializado en Python y R, conocido por ser el creador del blog Estadisticool. Nacido en México, Lugón se graduó de la Universidad Autónoma de México con una Licenciatura en Economía. Desde entonces ha trabajado como economista en varias empresas. Lugón también ha escrito varios libros sobre temas relacionados con la economía, el análisis de datos y la programación. Su blog Estadisticool se ha convertido en un lugar de referencia para los programadores de Python y R. Alejandro Lugón es una inspiración para aquellos que buscan aprender programación y análisis de datos. Su trabajo ha ayudado a muchas personas a entender mejor el uso de la tecnología para hacer sus trabajos.
