
Spanish: 
Comprendiendo intervalos de confianza
Para comprender
los intervalos de confianza,
debemos entender
el muestreo y el error muestral.
Para investigar 
sobre una población de interés,
una práctica común es
tomar una muestra.
Una muestra es una selección
de objetos u observaciones
tomadas desde la población de interés.
Por ejemplo, 
una población puede ser
todas las manzanas de un huerto
en un tiempo dado.
Queremos saber 
qué tan grandes son las manzanas.
No las podemos medir todas,
así que tomamos una muestra 
de algunas de ellas y las medimos.
Para aprender sobre
diferentes métodos de muestreo,
vea nuestro video, "Muestreo: Simple,
Aleatorio, Conveniencia, etc."
Inferencia es cuando sacamos conclusiones
de la población a partir de la muestra.
Como la muestra es sólo una selección
de objetos de la población,
nunca será una representación perfecta
de la población.
Muestras diferentes de la misma población
darán diferentes resultados.

Portuguese: 
Entendendo os intervalos de confiança
Para entender a confiança
intervalos, precisamos entender
amostragem e erro de amostragem.
Para encontrar coisas que sobre uma população
de interesse,
é prática comum coletar uma amostra.
Uma amostra é uma seleção de objetos ou
observações retiradas da população de interesse.
Por exemplo, uma população pode ser todas as maçãs em um pomar em um determinado momento.
Queremos saber o tamanho das maçãs.
Não podemos medir todos eles, então tomamos
uma amostra de alguns deles e medi-los.
Para descobrir sobre diferentes amostras
métodos,
veja nosso vídeo, "Amostragem: simples, aleatória, conveniência etc."
Inferência é quando tiramos conclusões
sobre a população da amostra.
Porque a amostra era apenas uma seleção
de objetos da população, será
nunca seja uma representação perfeita de
a população.

English: 
Understanding Confidence Intervals
In order to understand confidence
intervals, we need to understand
sampling and sampling error.
To find things that about a population
of interest,
it is common practice to take a sample.
A sample is a selection of objects or
observations taken from the population of interest.
For example, a population might be all apples in an orchard at a given time.
We wish to know how big the apples are.
We can't measure all of them so we take
a sample of some of them and measure them.
To find out about different sampling
methods,
see our video, "Sampling: Simple, Random, Convenience, etc." 
Inference is when we draw conclusions
about the population from the sample.
Because the sample was only a selection
of objects from the population, it will
never be a perfect representation of
the population.

Spanish: 
Esto se llama error muestral
o variación debido al muestreo.
Siempre habrá error muestral.
Intervalos de confianza
Cuando expresamos un estimado
de un parámetro de la población,
una buena práctica es entregarlo
como un intervalo de confianza.
Un intervalo de confianza nos dice 
qué tan precisa es nuestra estimación.
Costará $10,000.
Costará entre $9900 y $10,100.
Costará entre $7000 y $13,000.
Digamos que queremos saber
qué tan grandes son las manzanas
en nuestro huerto.
Ponemos esto 
como nuestra pregunta a investigar:
¿Cuál es el peso predominante
de todas las manzanas en el huerto?
Tomamos una muestra
y calculamos el promedio de la muestra.
Este es la mejor estimación 
del promedio de la población.
Usamos un intervalo de confianza
para expresar el rango
en el cual creemos que se encuentra
el parámetro de la población.
En este caso, el parámetro de la población
es el peso promedio
de todas las manzanas del huerto.
¿Qué afecta al ancho
de los intervalos de confianza?

Portuguese: 
Amostras diferentes da mesma população
dará resultados diferentes.
Isso é chamado de erro de amostragem ou
variação devido à amostragem.
Sempre haverá erro de amostragem.
Intervalos de confiança
Quando expressamos uma estimativa de um
parâmetro populacional,
é uma boa prática dar isso como um
intervalo de confiança.
Um intervalo de confiança comunica a precisão da estimativa.
Digamos que desejamos descobrir o tamanho da
maçãs estão no nosso pomar.
Colocamos isso como uma pergunta investigativa:
Qual é o principal peso de todas as
maçãs no pomar?
Tomamos uma amostra e calculamos a média da amostra.
Essa é a melhor estimativa do
média da população.
Usamos um intervalo de confiança para expressar
o intervalo em que temos certeza
o parâmetro populacional está.
Nesse caso, o parâmetro populacional é
o peso médio para todas as maçãs no pomar.

English: 
Different samples of the same population
will give different results.
This is called sampling error or
variation due to sampling.
There will always be sampling error.
Confidence Intervals
When we express an estimate of a
population parameter,
it is good practice to give it as a
confidence interval.
A confidence interval communicates how accurate our estimate is likely to be.
Say we wish to find out how big the
apples are in our orchard.
We put this as an investigative question:
What is the main weight of all the
apples in the orchard?
We take a sample, and calculate the sample mean.
This is the best estimate of the
population mean.
We use a confidence interval to express
the range in which we are pretty sure
the population parameter lies.
In this case the population parameter is
the mean weight for all the apples in the orchard.

Spanish: 
El ancho de un intervalo de confianza
depende de dos cosas:
la variación 
dentro de la población de interés,
y el tamaño de la muestra.
Variación en la población
Si todos los valores en la población
fueran casi los mismos,
nuestra muestra 
también tendría una pequeña variación.
Cualquier muestra que tomemos es probable
que sea similar a cualquier otra muestra.
Nuestra estimación será muy cercana
al valor real de la población.
Tendríamos 
un intervalo de confianza pequeño.
Pero una población más diversa
nos dará una muestra más diversa.
Distintas muestras 
tomadas de la misma población
se diferenciarán más.
Estaremos menos seguros
que el promedio de la muestra
se acerca al promedio de la población.
Nuestro intervalo de confianza
sería más grande.
Así, una mayor variación en la población
lleva a un intervalo de confianza
más ancho.
El tamaño de la muestra también afecta
al ancho del intervalo de confianza.
Si tomamos una muestra pequeña,
no tenemos mucha información
sobre la cual basar nuestra inferencia.

English: 
The width of a confidence interval
depends on two things:
The variation within the population of
interest,
and the size of the sample.
If all the values in the population
were almost the same,
then our sample will also have
little variation.
Any sample we take is likely to be
pretty similar to any other sample.
Our estimate is going to be pretty
close to the true population value.
We would have a small confidence
interval.
But a more varied population
will lead to a more varied sample.
Different samples taken of the same
population will differ more.
We would be less sure that the sample mean
was close to the population mean.
Our confidence interval would be larger.
So, greater variation in the
population leads to a wider confidence interval.
Sample size also affects the width of a
confidence interval.
If we take a small sample, we don't have
much information on which to base

Portuguese: 
A largura de um intervalo de confiança
depende de duas coisas:
A variação dentro da população de
interesse,
e o tamanho da amostra.
Se todos os valores na população
eram quase iguais,
então nossa amostra também terá
pouca variação.
Qualquer amostra que coletamos provavelmente será
bastante semelhante a qualquer outra amostra.
Nossa estimativa será bem
próximo ao verdadeiro valor da população.
Teríamos uma pequena confiança
intervalo.
Mas uma população mais variada
levará a uma amostra mais variada.
Diferentes amostras colhidas da mesma
população será mais diferente.
Teríamos menos certeza de que a amostra média
estava perto da média da população.
Nosso intervalo de confiança seria maior.
Portanto, maior variação na
população leva a um intervalo de confiança mais amplo.
O tamanho da amostra também afeta a largura de um
intervalo de confiança.
Se tirarmos uma pequena amostra, não temos
muita informação na qual basear

English: 
our inference.
Small samples will vary more from each
other.
There is more variation due to sampling, or sampling error,
with a small sample.
In larger samples, the effect of a few
unusual values is evened out by the other
values in the sample.
Larger samples will be more similar to
each other.
The effect of sampling error is reduced
with larger samples.
When we take a large sample,
We have more information and can be more
sure about our estimate.
The confidence interval can be smaller.
There are several methods for calculating
confidence intervals:
When we use traditional confidence
interval formulas, the stated level
of confidence also effects the width of
the confidence interval.
All estimates of population
parameters, such as means, medians,
differences of means and differences in
medians
should be expressed as confidence
intervals.

Portuguese: 
nossa inferência.
Amostras pequenas variam mais de cada
de outros.
Há mais variação devido à amostragem ou erro de amostragem,
com uma pequena amostra.
Em amostras maiores, o efeito de alguns
valores incomuns é igualado pelo outro
valores na amostra.
Amostras maiores serão mais parecidas com
entre si.
O efeito do erro de amostragem é reduzido
com amostras maiores.
Quando tiramos uma amostra grande,
Temos mais informações e podemos ser mais
certeza sobre a nossa estimativa.
O intervalo de confiança pode ser menor.
Existem vários métodos para calcular
intervalos de confiança:
Quando usamos a confiança tradicional
fórmulas de intervalo, o nível declarado
de confiança também afeta a largura de
o intervalo de confiança.
Todas as estimativas da população
parâmetros, como médias, medianas,
diferenças de meios e diferenças de
medianas
deve ser expresso como confiança
intervalos.

Spanish: 
Muestras pequeñas variarán más
entre ellas.
Hay una mayor variación
debido al muestreo o al error muestral
con una muestra pequeña.
En muestras más grandes, 
el efecto de unos pocos valores inusuales
se nivela con otros valores de la muestra.
Muestras más grandes serán 
más parecidas entre ellas.
El efecto del error muestral
se reduce con muestras más grandes.
Cuando tomamos 
muestras más grandes,
tenemos más información
y podemos estar más seguros 
de la estimación.
El intervalo de confianza
puede ser más pequeño.
Hay varios métodos 
para calcular los intervalos de confianza:
Informal, fórmulas tradicionales 
basadas en la normal,
y bootstrapping
Cuando usamos las fórmulas
tradicionales de intervalo de confianza
el nivel de confianza establecido
también afecta el ancho
del intervalo de confianza.
Todas las estimaciones 
de parámetros de la población,
como promedios, medianas,
diferencias de los promedios
y diferencias de las medianas
debieran ser expresados 
como intervalos de confianza.
Puede aprender más sobre 
cómo calcular intervalos de confianza
en nuestros otros videos.

English: 
You can learn more about how to
calculate confidence intervals in our other videos.

Portuguese: 
Você pode aprender mais sobre como
calcular intervalos de confiança em nossos outros vídeos.

Spanish: 
www.statsLC.com
Aprendiendo a través de la aplicación.
