•Encuesta de la pena de muerte En una encuesta de Gallup, que se realizó entre 491 adultos seleccionados al azar, se les preguntó si estaban a favor de la pena de muerte para una persona convicta por homicidio; el 65% de ellos dijeron que estaban a favor. a. Calcule el estimado puntual del porcentaje de adultos que están a favor de la pena de muerte. b. Calcule un estimado de intervalo de confianza del 95% de adultos que están a favor de la pena de muerte. c. ¿Podemos concluir con seguridad que la mayoría de los adultos están a favor de la pena de muerte? Explique.

Respuestas

Respuesta dada por: BDpresent
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a) La estimación puntal para la proporción que esta a favor (p) es la media muestral  que ya te la dan de 65%.

b)
 La encuesta consta de los datos de 491 personas ,es decir que es una muestra grande >30 por tanto no nos interesa a que distribución  pertenece, podemos aplicar el TCL.
El estadístico a usar es Z = (p-P)/[√p(1-p) /n ]
α = 0.05
α/2 = 0.025
Buscamos en la tabla normal estandar , la Z con dicha alfa media es 1.96

        p - (1.96) √(0.65)(1-0.65) /419)< P < p + (1.96) √(0.65)(1-0.65) /419)
                                             0.6043< P <0.6957

c) En base al intervalo calculado , lo que podemos concluir es que más del 60%  de la población está de acuerdo con la pena de  muerte. 

Josep2017: me podrias explicar mas este punto (1.96) √(0.65)(1-0.65) /419) y no son 419 sino 491
Josep2017: Gracias
BDpresent: Ahh ya veo gracias por la corrección. El intervalo de confianza en este caso nos permite estimar el verdadero valor P usando una muestra de 491 personas. El p=65% es la proporción que se obtuvo en la muestra , pero no es el verdadero valor P de toda la población (la población son todos los habitantes). La proporción "p" de una muestra es una variable aleatoria, porque por ejemplo otro investigador hubiese tomado otra muestra de 491 ,y él pudo haber obtenido un p=61 .
BDpresent: Como "p" es una variable aleatoria, debe tener una distribución de probabilidad. En los libros de estadística te demuestran que cuando la muestra es grande >30 , la distribución que tiene, no la variable "p" sino la variable :"Z=[p-media] /[varianza/√n] " tiende a una distribución Normal estandar.
BDpresent: Ahora por otro ,el parámetro poblacional que queremos determinar "P" sabemos que pertenece a la distribución Binomial (así como por ejemplo los parámetros poblacionales para una Distribución uniforme son A y B , o que el parámetro poblacional de la Distribución de Poisson es (landa) , etc ).
BDpresent: Y sabemos también que la media en una distribución binomial es la misma "P" y que su varianza es P(1-P), entonces remplaza "media" por "P" y "varianza" por "P(1-P)" , y así es como resulta esa fórmula. Por último como la varianza usa el verdadero valor "P" el cuál queremos hallar porque no lo sabemos , remplazamos "P(1-P)" por "p(1-p)" osea, usamos el "p" de muestra muestra.
BDpresent: Te dejo la captura de un libro donde habla de lo que me preguntas con un ejercicio
BDpresent: https://ibb.co/fVh6jQ
BDpresent: https://ibb.co/dJ9VB5
Josep2017: Gracias
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