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La probabilidad es una medida de la probabilidad de que algo suceda (o no suceda). La probabilidad de medición generalmente se basa en una relación de la frecuencia con la que un evento puede suceder en relación con cuántas posibilidades tiene de suceder. Piense en tirar un dado: el número uno tiene una probabilidad de uno en seis de suceder en cualquier lanzamiento dado. La fiabilidad, estadísticamente hablando, solo significa consistencia. Si mide algo cinco veces y obtiene estimaciones que son bastante cercanas, su estimación puede considerarse confiable. La confiabilidad se calcula en función de cuántas mediciones, y medidores, hay.
Cálculo de probabilidad
Definir "éxito" para el evento de interés. Digamos que estamos interesados en conocer la probabilidad de sacar un cuatro en un dado. Piense en cada tirada del dado como una prueba, en la que "tenemos éxito" (tira un cuatro) o "fallamos" (tira cualquier otro número). En cada dado, hay una cara de "éxito" y cinco caras de "fracaso". Esto se convertirá en su numerador en el cálculo final.
Determine el número total de posibles resultados 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 resultados posibles. En nuestro ejemplo de dado, la probabilidad sería 1/6 (una posibilidad de éxito para seis resultados posibles totales para cada tirada del dado).
Calcule la probabilidad de más de un evento multiplicando las probabilidades individuales. En nuestro ejemplo de dado, la probabilidad de sacar un cuatro y sacar un seis en un lanzamiento posterior es el múltiplo de las probabilidades individuales (1/6) x (1/6) = (1/36).
Calcule la probabilidad de más de un evento sumando probabilidades individuales. En nuestro ejemplo de dado, la probabilidad de sacar un cuatro o un seis sería (1/6) + (1/6) = (2/6).
Cálculo de la confiabilidad 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 grupales de peso (la media 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 las dos medias.
Calcule el error esperado típico, 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 extensión de mediciones tiene una cierta variación esperada y puede atribuirse a la posibilidad aleatoria, a veces denominada desviación estándar. Se considera que las mediciones que están fuera de la desviación estándar se deben a algo más que al azar.
Calcule la correlación entre dos conjuntos de medidas. En nuestro ejemplo de peso, los dos grupos de mediciones podrían variar desde no tener valores en común (correlación de cero) hasta ser exactamente iguales (correlación de uno). Evaluar qué tan estrechamente correlacionados están dos conjuntos de mediciones es importante para determinar la consistencia de las mediciones. La alta correlación implica una alta fiabilidad de las mediciones. Piense en la variabilidad que podría introducirse usando 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.