Calculadora error estándar de la media
El error estándar de la media (EEM) mide la precisión de la media muestral como estimación de la poblacional: EEM = σ / √n.
A diferencia de la desviación típica (mide dispersión de datos), el error estándar mide la precisión de tu estimación de la media. Cuanto mayor la muestra, menor el error estándar.
Fórmula
EEM = σ / √n Ejemplo
σ = 10, n = 100: EEM = 10 / √100 = 10/10 = 1.
Qué es el error estándar de la media
El error estándar de la media mide la precisión con la que la media de una muestra estima la media real de la población. Se calcula como la desviación típica dividida entre la raíz cuadrada del tamaño de la muestra: EE = s ÷ √n.
Por qué más muestra reduce el error
El error estándar disminuye al aumentar el tamaño de la muestra. Como se divide entre la raíz de n, para reducir el error a la mitad hay que cuadruplicar la muestra. Por eso las encuestas grandes dan estimaciones más fiables que las pequeñas.
Error estándar y desviación típica
| Medida | Qué describe |
|---|---|
| Desviación típica | Dispersión de los datos |
| Error estándar | Precisión de la media muestral |
Preguntas frecuentes
¿Diferencia con σ?
σ mide dispersión de los datos individuales. EEM mide la incertidumbre de tu estimación de la media.
¿Para qué sirve?
Para construir intervalos de confianza: IC95% ≈ media ± 1,96 × EEM.
¿Cómo bajar el EEM?
Aumentando la muestra (entra al denominador como √n). Doblar la precisión exige cuadruplicar la muestra.
¿En qué se diferencia del error estándar y la desviación típica?
La desviación típica describe cuánto varían los datos; el error estándar describe cuán precisa es la media de la muestra como estimación de la media real.
¿Cómo se reduce el error estándar?
Aumentando el tamaño de la muestra. Como se divide entre la raíz de n, hay que cuadruplicar la muestra para reducir el error a la mitad.