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SISTEMAS DINÁMICOS URBANOS, INNOVACCIÓN Y TENDENCIAS EN LA GESTIÓN PÚBLICA
UNA ExPERIENCIA DE LA INVESTIGACIÓN EN ChIAPAS, MéxICO

Nivel de confianza = 100 % - α.

Por tanto:

α = 100 % - nivel de confianza.
α = 100 %- 95 %.

Donde:

α = nivel de significación (o error esperado).
α = 5% de nivel de significación.

Posteriormente, con el apoyo de la tabla de la curva normal (Tabla estadística “B” [Ritchey,
2008, p.596-598], tabla de la distribución normal), se obtiene la puntuación “Z” que correspon-
de a los niveles de confianza y significación (α) elegidos. A esta se le denomina “Puntuación Z
crítica”, simbolizada por “Zα”, multiplicamos “Zα” por el error estándar para obtener un “tér-
mino de error”, que indica la cantidad de más y menos del error. Para calcular el intervalo de
confianza sumamos y restamos este término del error a la media muestral. La dispersión de
valores resultantes es una estimación del intervalo de confianza de la media poblacional:

Intervalo de confianza = una estimación puntual ± un término de error
Para calcular el error estándar para un intervalo de confianza de una media poblacional, de
una variable intervalo/razón, tanto la media como la desviación estándar de la población son
incógnitas. Por tanto, debemos utilizar la desviación estándar de la media para estimar el error
estándar de la media.

Por tanto:
S
Sx = x (4)
n

Donde:

Sx = Error estándar estimado de medias para una variable de intervalo/razón “X”.
S = Desviación estándar de la muestra.
x
n = Tamaño de la muestra.

Por tanto:
Sx = 17.50 673 = 17.50/25.94 = 0.674

Selección de la puntuación Z crítica Zα, en la que por tradición se estipulan para una confianza
de 95 % y 99 %. Además, una distribución muestral de medias adopta la forma de una curva
normal cuando “n > 121”. Además, la desviación estándar de una distribución muestral se
denomina error estándar y por teoría sabemos que en el muestreo repetido casi 95 % de las

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