Calculadora de probabilidade normal para distribuições amostrais

Uma distribuição amostral descreve como uma estatística varia entre todas as possíveis amostras aleatórias do mesmo tamanho. As observações individuais podem estar muito dispersas, mas médias e proporções calculadas em amostras repetidas tendem a se concentrar perto dos valores populacionais. Esta calculadora modela essa concentração com uma distribuição normal e encontra a probabilidade de uma média ou proporção amostral ficar entre dois limites escolhidos. Para uma média amostral, o centro da distribuição é a média populacional. O erro padrão é o desvio padrão populacional dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra. Assim, aumentar a amostra estreita a distribuição e torna a média amostral mais precisa. A calculadora converte cada extremidade do intervalo em escore z usando esse erro padrão, avalia a distribuição normal padrão acumulada nas duas extremidades e subtrai a área inferior da superior. Para uma proporção amostral, o centro é a proporção populacional p e o erro padrão é a raiz quadrada de p(1 - p) dividido por n. Esse modelo é comum em pesquisas de opinião, taxas de conversão, taxas de defeitos e resultados de sim ou não. Uma orientação usual exige que np e n(1-p) sejam suficientemente grandes, muitas vezes pelo menos 10, para representar bem a contagem discreta de sucessos por uma curva normal contínua. A página aceita limites de proporção entre zero e um. O teorema central do limite explica por que as médias amostrais costumam se aproximar de uma distribuição normal quando a amostra cresce, mesmo que as medições individuais não sejam normais. Se a população for normal, a média amostral será normal em qualquer tamanho. Populações muito assimétricas ou com caudas pesadas podem exigir amostras maiores. A independência também importa: as observações devem vir de um processo aleatório e, na amostragem sem reposição, a amostra geralmente não deve ultrapassar 10 por cento da população. O resultado é uma probabilidade baseada em modelo, não a porcentagem de observações de uma amostra específica. Ele responde a uma pergunta de amostragem repetida: se amostras desse tamanho fossem extraídas repetidamente, que fração de suas médias ou proporções ficaria no intervalo? Use métodos de intervalo de confiança quando o parâmetro populacional for desconhecido e precisar ser inferido dos dados observados. Use esta calculadora quando os parâmetros populacionais estiverem definidos e a questão for o comportamento da amostragem.