1. Abra su documento de Google Sheets y asegúrese de que sus datos estén organizados con los valores que desea analizar en una columna.
2. Determine el tamaño de la muestra (n) de su conjunto de datos. Este es el número total de valores en la columna.
3. Determine el nivel de significancia (α) para su intervalo de confianza. Normalmente es 0,05, lo que corresponde a un nivel de confianza del 95%.
4. Calcule el error estándar de la media (SEM) usando la fórmula:
```
=DESVEST(rango_datos)/SQRT(n)
```
Donde "data_range" representa el rango de celdas que contienen sus datos.
5. Calcule el valor crítico (z) usando una tabla de distribución normal estándar o la función de Excel:
```
=SINVNORMA(1-α/2)
```
Por ejemplo, para un nivel de confianza del 95%, el valor crítico (z) es 1,96.
6. Calcule el margen de error (ME) multiplicando el valor crítico (z) por el error estándar de la media (SEM):
```
=z * SEM
```
7. Calcule el límite inferior del intervalo de confianza restando el margen de error (ME) de la media muestral:
```
=PROMEDIO(rango_datos) - YO
```
8. Calcule el límite superior del intervalo de confianza sumando el margen de error (ME) a la media muestral:
```
=PROMEDIO(rango_datos) + YO
```
9. Muestre el intervalo de confianza combinando los límites superior e inferior en una oración:
```
"El intervalo de confianza para la media es ["&límite inferior&", "&límite superior&"]"
```
Si sigue estos pasos, puede calcular el intervalo de confianza para una media única en Google Sheets, lo que le proporciona un rango de valores plausibles dentro de los cuales es probable que se encuentre la verdadera media poblacional.