¿Qué es el teorema del límite central?
¿Qué es el teorema del límite central en estadística?
¿Qué es el teorema del límite central en estadística?
Por Saul McLeod, publicado el 25 de noviembre de 2019
El teorema del límite central establece que la distribución muestral de la media se aproxima a una distribución normal, a medida que aumenta el tamaño de la muestra. Este hecho es especialmente cierto para tamaños de muestra superiores a 30.
Por lo tanto, a medida que aumenta el tamaño de la muestra, la media de la muestra y la desviación estándar estarán más cerca en valor de la media poblacional μ y la desviación estándar σ.
¿Por qué es importante el teorema del límite central?
El teorema del límite central nos dice que no importa cuál sea la distribución de la población, la forma de la distribución muestral se acercará a la normalidad como el tamaño de la muestra ( N) aumenta.
Esto es útil, ya que la investigación nunca sabe qué media en la distribución muestral es la misma que la media poblacional, pero al seleccionar muchas muestras aleatorias de una población, las medias muestrales se agruparán, permitiendo que la investigación haga una muy buena estimación de la media de la población.
Por lo tanto, a medida que aumenta el tamaño de la muestra (N), el error de muestreo disminuirá.
Suma maría
• A medida que aumenta el tamaño de la muestra, la distribución de frecuencias se aproxima a una curva en forma de campana (es decir, curva de distribución normal).
• Se requiere un tamaño de muestra igual o superior a 30 para que el teorema del límite central sea válido.
• Una muestra suficientemente grande puede predecir los parámetros de un población como la media y la desviación estándar.
Inicio | Acerca de | Índice A-Z | Política de privacidad | Póngase en contacto con nosotros
Esta obra tiene la licencia de Creative Commons Reconocimiento-No comercial-Sin obras derivadas 3.0 No transferida.
Número de registro de la empresa: 10521846