Simulador de distribución normal
En estadística, a menudo registramos datos y luego hacemos cálculos con la esperanza de descubrir la verdad. Pero a veces podemos confiar demasiado en nuestros resultados.
Aquí comenzamos con alguna “verdad” teórica (una verdadera media y desviación estándar ), luego creamos algunos datos aleatorios (siguiendo una Distribución normal ) que imaginamos que acabamos de grabar.
Entonces podemos ver cuán cerca nos llevan nuestros datos a la verdad.
Juega con esto para que tengas una buena “idea” de los datos. Pruebe diferentes tamaños de muestra, etc. y vea lo que obtiene. Usa mucho “Generar”. Vea cómo a veces los resultados son buenos o malos.
Ejemplo: Prueba de una nueva medicina
No lo sabe, pero el medicamento en realidad reduce el riesgo de ataque cardíaco a 0.9 del valor habitual, por lo que es muy valioso. Pero los resultados varían ampliamente (desviación estándar de 0.3)
Ingrese 0.9 y 0.3 y 10 muestras (¡las pruebas son caras!)
Ahora haga clic en “Generar” y vea si su investigación ha demostrado cuán valioso es realmente este nuevo medicamento (menos de 1 es bueno)
Intenta “Generar” muchas veces e imagina que cada una es un “ensayo clínico”. Tenga en cuenta que algunos pueden exagerar enormemente el beneficio, otros pueden decir que el medicamento empeora las cosas.
Pruebe diferentes tamaños de muestra, como 30, 100, 500.
También puedes probar una media de 1,0 (el medicamento es inútil).
Cómo usar
Para una población que sigue una Distribución Normal, ingrese primero la Media Verdadera, la Desviación Estándar Verdadera y Cuántos en la Muestra en los tres cuadros superiores.
Luego haga clic en “Generar” para generar una muestra aleatoria del tamaño elegido de la población.
Esto le dará la media muestral, la desviación estándar de la muestra y el intervalo de confianza (elija del 80% al 99,9% del menú desplegable) para la muestra generada aleatoriamente.
Luego puede comparar los datos de la muestra con los datos de la población.
Nota al pie
Los datos se crean utilizando la “Transformación de Box-Muller” y luego se ajustan a la media y la desviación estándar elegidas.