RESUMEN Cuando precisamos conocer el valor de una variable en la población, debemos estimarla a partir de los datos obtenidos de muestras extraídas de esa población. Los intervalos de confianza nos permiten aproximar, una vez calculado el valor de la variable en la muestra, entre qué rango de valores se encuentra el valor real inaccesible de la variable en la población, con un grado de incertidumbre que podemos determinar. Imaginemos que queremos saber el valor medio del colesterol en sangre de la población de nuestra ciudad, en la cual viven cuatro millones de habitantes. Así que decidimos tomar una muestra al azar, por ejemplo, de personas, y determinamos su colesterol en sangre. Por desgracia, no existe forma de conocer el valor exacto en la población a no ser que midamos el colesterol en los cuatro millones, sin excepción, pero sí podemos obtener un valor dentro de un rango determinado, aunque siempre con un grado de incertidumbre que, eso sí, podemos elegir nosotros. Y ahora que tenemos las estimaciones de las dos poblaciones procedemos a comparar sus IC. Esto nos puede llevar a que pequeñas diferencias, que pueden ser irrelevantes desde el punto de vista clínico, alcancen significación estadística simplemente porque el tamaño muestral es elevado. Y, en sentido contrario, podemos despreciar diferencias que pueden ser clínicamente importantes por no ser estadísticamente significativas.
Ella: tengo que decirte algo, ya tengo novio. Ella: tengo novio. Yo: pero te vas a casar con él. Ella: Si con cara de felicidad en el rostro Yo: Bueno te daré mi despedida de soltera, vamos a un hotel. Yo: Depende. Yo: porque mi madre sólo me deja salir con las que son afines a mi horóscopo. Ella: no te voy a invitar. Así lo nuestro no va a funcionar, seremos sólo amigos.
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