7.5: Interpretación de los intervalos de confianza

Un intervalo de confianza es una mejor estimación de la población que una estimación puntual, ya que utiliza un rango de valores de una muestra en lugar de un solo valor.

Los intervalos de confianza tienen coeficientes de confianza que son cruciales para su interpretación. Los coeficientes de confianza más comunes son 0,90, 0,95 y 0,99, que se pueden escribir como porcentajes: 90%, 95% y 99%, respectivamente.

Supongamos que una persona calcula un intervalo de confianza con un coeficiente de confianza de 0,95. En ese caso, pueden interpretar que hay un 95% de posibilidades de que el valor real del parámetro de población caiga en el intervalo de confianza calculado. Sin embargo, esto puede ser incorrecto, ya que el intervalo de confianza se construye a partir de una sola muestra. Además, el parámetro de población es un valor fijo y puede o no estar en el intervalo de confianza calculado.

Cuando se utiliza un coeficiente de confianza del 95%, significa que de los múltiples intervalos de confianza obtenidos después de utilizar métodos de muestreo idénticos, el 95% de ellos contendrán el valor real del parámetro de población. Además, en términos de significación estadística, significa que los muchos intervalos de confianza no son estadísticamente diferentes entre sí y con respecto a la estimación puntual a un nivel de significación de 0,05.