Interpretation von Konfidenzintervallen

Das Konfidenzintervall bietet eine zuverlässige Schätzung des Parameters der Grundgesamtheit, die einfach zu berechnen, aber oft schwer zu interpretieren ist.

Angenommen, wir berechnen das Konfidenzintervall auf einem Niveau von 95 %. Man kann daraus schließen, dass es eine Wahrscheinlichkeit von 95 % gibt, den Wert des Parameters für die wahre Grundgesamtheit innerhalb des berechneten Intervalls zu finden, oder eine Wahrscheinlichkeit von 95 %, dass der berechnete Parameterwert der Stichprobe mit dem Wert des Parameters für die wahre Grundgesamtheit übereinstimmt.

Dies könnte falsch sein, da die hier berechneten Konfidenzgrenzen aus einer einzigen Stichprobe gezogen werden, was sie unzuverlässig macht.

Außerdem ist der wahre Wert des Parameters "Population" festgelegt, der innerhalb oder außerhalb dieser Grenzen liegen kann.

Ein Konfidenzintervall bei einem Niveau von 95 % bedeutet, dass, wenn wir viele Konfidenzintervalle mit einer identischen Stichprobenmethode erhalten, 95 % von ihnen den wahren Wert des Parameters Grundgesamtheit enthalten.

In Bezug auf die statistische Signifikanz bedeutet dies, dass sich die Konfidenzintervallwerte bei der Berechnung des Konfidenzintervalls auf dem Niveau von 95 % statistisch nicht signifikant voneinander und von der Punktschätzung bei 0,05 unterscheiden.