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En estadística, una variable de intervalo es una variable cuantitativa que carece de cero absoluto. Es decir, una variable de intervalo representa valores numéricos pero no posee un cero absoluto. Por lo tanto, las variables de intervalo sirven para comparar una misma característica de diferentes elementos de manera cuantitativa.
En estadística, la estimación por intervalos es un proceso en cual se estima el valor de un parámetro poblacional mediante un intervalo. En concreto, la estimación por intervalos consiste en calcular el intervalo en el que es más probable que se encuentre el valor del parámetro con un determinado nivel de confianza.
La probabilidad de que el parámetro de una muestra (PaM o PM) esté dentro de un determinado intervalo de valores es 1-α y la probabalidad de estar fuera de ese in-tervalo es α. A 1-α se le llama nivel de confianza y a α nivel de significación. La suma de ambos niveles vale 1 (ó 100%).
Los intervalos de confianza nos dan un rango de valores plausibles para algún valor desconocido con base en los resultados de una muestra. En este tema estudiamos intervalos de confianza para medias y proporciones.
Usando la probabilidad y el Teorema del Límite Central, podemos diseñar una Estimación de Intervalo llamada Intervalo de Confianza que tiene una probabilidad conocida (Nivel de Confianza) de capturar el parámetro de población real.
La probabilidad es simplemente qué tan posible es que ocurra un evento determinado. Cuando no estamos seguros del resultado de un evento, podemos hablar de la probabilidad de ciertos resultados: qué tan común es que ocurran. Al análisis de los eventos gobernados por la probabilidad se le llama estadística.
