Os estatísticos utilizam um intervalo de confiança para descrever a quantidade de incerteza associada a uma estimativa de amostra de um parâmetro populacional.

Como Interpretar os Intervalos de Confiança

Suponha que um intervalo de 90% de certeza expressa que a média da população é mais proeminente do que 100 e inferior a 200. Como você poderia traduzir este anúncio?

Algumas pessoas pensam que isto implica que existe uma possibilidade de 90% de a média da população cair na ordem dos 100 e 200. Isto está fora da base. Como qualquer parâmetro populacional, a média populacional é uma variável estável, não irregular. Não muda. A probabilidade de uma constante cair dentro de algum intervalo aleatório é constantemente de 0,00 ou 1,00.

O nível de certeza retrata a vulnerabilidade relacionada com uma estratégia de inspeção. Suponha que utilizamos uma técnica de exame semelhante para escolher vários exemplos e para calcular uma medida provisória alternativa para cada exemplo. Algumas avaliações interinas incorporariam o parâmetro de população genuína e outras não. Um nível de certeza de 90% implica que esperaríamos que 90% das avaliações interinas incorporassem o parâmetro população; um nível de certeza de 95% implica que 95% das avaliações interinas incorporariam o parâmetro, etc.

Requisitos de Dados de Intervalo de Confiança

Para expressar um intervalo de confiança, você precisa de três pedaços de informação.

-Nível de Confiança

-Estatística

-Margem de erro

Dadas estas fontes de informação, o intervalo de confiança é definido pela estatística da amostra + margem de erro. E a incerteza associada ao intervalo de confiança é especificada pelo nível de confiança.

Frequentemente a margem de erro não é dada; você deve calculá-la. Anteriormente, nós descrevemos como calcular a margem de erro.