la probabilidad es una medida de la probabilidad de que algo suceda (o no suceda). la probabilidad de medición generalmente se basa en una proporción de la frecuencia con la que un evento podría ocurrir en relación con la cantidad de posibilidades que tiene el hecho de suceder. piense en lanzar un dado: el número uno tiene una posibilidad entre seis de suceder en cualquier lanzamiento dado. La confiabilidad, estadísticamente hablando, solo significa consistencia. Si mide algo cinco veces y obtiene estimaciones que están bastante cerca, su estimación puede considerarse confiable. La confiabilidad se calcula en función de cuántas mediciones, y medidores, hay.
probabilidad de cálculo
Definir "éxito" para el evento de interés. digamos que estamos interesados en saber la probabilidad de sacar un cuatro en un dado. piense en cada tirada del dado como una prueba, en la que o "triunfamos" (tiramos un cuatro) o "fracasamos" (tiramos cualquier otro número). En cada dado, hay una cara de "éxito" y cinco caras de "falla". Esto se convertirá en su numerador en el cálculo final.
Determinar el número total de resultados posibles para el evento de interés. usando el ejemplo de lanzar un dado, el número total de resultados es seis, porque hay seis números diferentes en el dado. Esto se convertirá en su denominador en el cálculo final.
Divida el posible éxito sobre el total de posibles resultados. en nuestro ejemplo del dado, la probabilidad sería 1/6 (una posibilidad de éxito para seis resultados totales posibles para cada tirada del dado).
Calcule la probabilidad de más de un evento multiplicando las probabilidades individuales. en nuestro ejemplo, la probabilidad de sacar un cuatro y sacar un seis en una tirada posterior es el múltiplo de las probabilidades individuales (1/6) x (1/6) = (1/36).
calcule la probabilidad de más de un evento agregando probabilidades individuales. en nuestro ejemplo, la probabilidad de sacar un cuatro o sacar un seis sería (1/6) + (1/6) = (2/6).
Cálculo de la fiabilidad de múltiples mediciones.
Evaluar el cambio en la media. si tenemos un grupo de cinco personas y pesamos a cada persona dos veces, terminamos con dos estimaciones de peso del grupo (el promedio o "media"). compare los dos promedios para determinar si la diferencia entre ellos es razonablemente consistente o si las mediciones difieren sustancialmente. Esto se hace haciendo una prueba estadística, llamada prueba t, para comparar los dos medios.
calcular el error típico esperado, también conocido como desviación estándar. Si medimos el peso de una persona 100 veces, terminaríamos con mediciones que están muy cerca del peso real y otras que están más lejos. esta dispersión de las mediciones tiene una cierta variación esperada y puede atribuirse a la posibilidad aleatoria, a veces denominada desviación estándar. Las mediciones que están fuera de la desviación estándar se consideran debidas a algo distinto de la posibilidad aleatoria.
Calcular la correlación entre dos conjuntos de mediciones. en nuestro ejemplo de peso, los dos grupos de mediciones podrían variar desde no tener valores en común (correlación de cero) a ser exactamente iguales (correlación de uno). evaluar la correlación entre dos conjuntos de mediciones es importante para determinar la consistencia de las mediciones. alta correlación implica alta confiabilidad de las mediciones. piense en la variabilidad que podría introducirse utilizando diferentes escalas cada vez o haciendo que diferentes personas lean las escalas. En experimentos y pruebas estadísticas, es importante identificar cuánta variabilidad se debe al azar y cuánto se debe a algo que hicimos de manera diferente en nuestra medición.