Calculadora de Intervalo de Confianza
Introduce una media muestral, desviación estándar, y tamaño de muestra para calcular un intervalo de confianza.
Última actualización: September 5, 2026
Preguntas frecuentes
¿Qué significa un intervalo de confianza del 95%?
Si repitieras el proceso de muestreo muchas veces y construyeras un intervalo de confianza cada vez, aproximadamente el 95% de esos intervalos contendrían la verdadera media poblacional - es una declaración sobre la confiabilidad del método, no una probabilidad del 95% de que este intervalo específico contenga el valor verdadero.
¿Cómo calculo un intervalo de confianza?
Margen de error = puntuación z × (desviación estándar ÷ √tamaño de muestra). Luego suma y resta ese margen de tu media muestral para obtener los límites inferior y superior del intervalo. La puntuación z depende de tu nivel de confianza elegido (1.96 para 95%, por ejemplo).
¿Por qué un tamaño de muestra más grande produce un intervalo de confianza más estrecho?
El margen de error se divide entre la raíz cuadrada del tamaño de muestra, así que muestras más grandes reducen el margen - más datos significa menos incertidumbre sobre dónde se encuentra la verdadera media poblacional, estrechando el intervalo alrededor de tu estimación.
¿Debo usar una puntuación z o t para mi intervalo de confianza?
Usa una puntuación t (de la distribución t) para muestras más pequeñas, típicamente menos de 30, ya que tiene en cuenta la incertidumbre adicional en una estimación de desviación estándar de muestra pequeña. Esta calculadora usa la distribución z, que es una aproximación razonable una vez que tu tamaño de muestra es de 30 o más.
¿Cómo calculo un intervalo de confianza del 99% en lugar del 95%?
Selecciona 99% como nivel de confianza, lo que usa una puntuación z más grande (aproximadamente 2.576 en lugar de 1.96) - el intervalo resultante será más ancho que un intervalo del 95% para los mismos datos, ya que mayor confianza requiere un margen de error mayor.
¿Cuál es el intervalo de confianza para una media muestral de 50, desviación estándar de 10, y n=100 al 95% de confianza?
Margen de error = 1.96 × (10/√100) = 1.96 × 1 = 1.96. El intervalo es 50 ± 1.96, o aproximadamente 48.04 a 51.96.
¿Un intervalo de confianza más ancho significa que la estimación es menos precisa?
Significa que hay más incertidumbre sobre la ubicación exacta de la verdadera media poblacional, a menudo debido a un tamaño de muestra más pequeño, mayor variabilidad en los datos, o un nivel de confianza elegido más alto - no es que la media muestral en sí esté equivocada, solo que el rango de valores verdaderos plausibles es más amplio.