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La precisión se refiere a qué tan cerca está nuestra estimación de las características reales de la población. Por lo general, estimaríamos que el parámetro de población se encuentra dentro de un rango basado en la estimación de la muestra. Por ejemplo, digamos que a partir de un estudio de una muestra aleatoria simple de 50 pf del total de 300 empleados en un taller, encontramos que la tasa de producción diaria promedio por persona es de 50 piezas de un producto en particular.
Entonces podríamos hacerlo de modo que la producción diaria promedio real del producto se ubicara entre el 40 y el 60 de la población de empleados en el taller. Al decir esto, ofrecemos una estimación de intervalo dentro del cual esperamos la producción media real de la población. Cuanto más estrecho sea este intervalo, mayor será la precisión. Por ejemplo, si podemos estimar que la media de la población caería entre 45 y 55 precios de producción en lugar de 40 y 60, entonces tendríamos más precisión. Es decir, ahora estimaríamos con mayor exactitud o precisión.
La precisión es una función del rango de variabilidad en la distribución muestral de la media muestral. Es decir, si tomamos varias muestras diferentes de una población y tomamos la media de cada una de ellas, normalmente encontraremos que todas son diferentes.