Ir al contenido
σestadistica.ar
M08 · MuestreoTroncalConcepto

Error estándar

Cuánto varía un estimador de muestra en muestra: el número que convierte una estimación puntual en un resultado con incertidumbre declarada.

1 · Definición

El error estándar es el desvío estándar de la distribución muestral de un estimador: mide cuánto variaría ese estimador si se repitiera el muestreo.

Para la media:

σxˉ=σny en la praˊcticaEE=sn\sigma_{\bar{x}} = \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \qquad\text{y en la práctica}\qquad EE = \frac{s}{\sqrt{n}}

2 · Para qué sirve

Es lo que convierte un número en un resultado.

“El ingreso medio es $1.104.227” es una estimación puntual sin información sobre su precisión. Con el error estándar se puede decir cuánto podría apartarse ese valor del verdadero, y de ahí salen el margen de error y el intervalo de confianza.

Todo resultado inferencial —cada prueba de hipótesis, cada coeficiente de regresión— se construye dividiendo por un error estándar.

3 · La raíz de n

La fórmula tiene dos partes, y cada una dice algo:

Numerador ss. Cuanto más dispersos los datos, más varía la media de muestra en muestra. Poblaciones heterogéneas necesitan muestras más grandes.

Denominador n\sqrt{n}. Cuanto más grande la muestra, más estable la media. Pero crece con la raíz, no con nn:

Multiplicar nn porReduce el error a
4la mitad
9un tercio
100un décimo

De ahí sale un hecho que sorprende: una encuesta nacional bien hecha con 1.000 casos y una con 4.000 difieren en precisión apenas por un factor de 2, con cuatro veces el costo. Por eso casi todas las encuestas de opinión rondan el mismo tamaño.

4 · Un ejemplo

Con el ingreso de la ocupación principal de la EPH, simulando 20.000 muestras:

nnDesvío observado de las mediass/ns/\sqrt{n}
2$747.790$751.735
10$338.734$336.186
50$149.843$150.347

La fórmula no es una aproximación teórica que se cumple más o menos: predice el resultado con tres cifras de precisión.

Y se ve el efecto de la raíz: pasar de 2 a 50 casos —25 veces más— reduce el error exactamente 5 veces.

5 · Otros errores estándar

El concepto es general: todo estimador tiene el suyo.

EstimadorError estándar
Medias/ns/\sqrt{n}
Proporciónp^(1p^)/n\sqrt{\hat{p}(1-\hat{p})/n}
Diferencia de mediass12/n1+s22/n2\sqrt{s_1^2/n_1 + s_2^2/n_2}
Coeficiente de regresiónLo devuelve el modelo

En todos los casos responde lo mismo: cuánto se movería este número si volviera a muestrear.

6 · Cuándo la fórmula no vale

s/ns/\sqrt{n} supone muestreo aleatorio simple con reposición. Dos situaciones la modifican:

Población finita y muestra grande respecto de ella. Si se releva más del 5 % de la población, el error real es menor y hay que aplicar la corrección por población finita.

Diseño complejo. Con estratos y conglomerados, el error real difiere del que da la fórmula: se ajusta con el efecto de diseño. En la EPH, usar s/ns/\sqrt{n} sin corregir subestima el error.

7 · Errores frecuentes

  • Confundirlo con el desvío estándar. El error más común de toda la materia. Ver la diferencia.
  • Usarlo para describir la variabilidad de los datos. No es lo que mide.
  • Barras de error sin aclarar qué son. Un gráfico con barras puede estar mostrando desvío estándar, error estándar o intervalo de confianza. Son tres cosas de tamaños muy distintos y hay que decir cuál.
  • Aplicar la fórmula a un diseño complejo. Subestima el error.
  • Creer que un error estándar chico garantiza un buen resultado. Solo mide el error aleatorio: un estudio sesgado puede tener un error estándar ínfimo.
  • Informar solo la estimación puntual. Sin error estándar o intervalo, el resultado no se puede evaluar.

8 · En el software

# R — no viene incorporado
ee <- function(x) sd(x, na.rm = TRUE) / sqrt(sum(!is.na(x)))
ee(datos$ingreso)

# Con diseño complejo, el paquete survey lo calcula bien
library(survey)
svymean(~ingreso, dis)    # devuelve la media y su SE
# Python
from scipy import stats
stats.sem(datos["ingreso"])          # usa n−1
datos["ingreso"].sem()               # pandas
Excel:    =DESVEST.M(rango)/RAIZ(CONTAR(rango))
SPSS:     Descriptivos › Opciones › E.T. media
          (también aparece como "Error estándar" en Explorar)

Herramientas de este tema

Cómo citar esta entrada

APA (7.ª edición)

Montivero, J. L. (2026). Error estándar. estadistica.ar. https://estadistica.ar/conceptos/error-estandar

BibTeX

@misc{estadistica_ar_error_estandar,
  author       = {Montivero, Jorge Luis},
  title        = {{Error estándar}},
  year         = {2026},
  howpublished = {\url{https://estadistica.ar/conceptos/error-estandar}},
  note         = {estadistica.ar. Consultado el \today},
  urldate      = {2026-09-18}
}

Última actualización: 18 de septiembre de 2026. El contenido está bajo licencia CC BY-NC-SA 4.0: se puede reutilizar citando la fuente y sin fines comerciales.