Interpretación de los intervalos de confianza

El intervalo de confianza proporciona una estimación fiable del parámetro poblacional que puede ser fácil de calcular, pero a menudo difícil de interpretar.

Supongamos que calculamos el intervalo de confianza a un nivel del 95%. Se puede concluir que hay una probabilidad del 95% de encontrar el valor verdadero del parámetro de población dentro del intervalo calculado o una probabilidad del 95% de que el valor del parámetro de muestra calculado coincida con el valor verdadero del parámetro de población.

Esto podría ser erróneo, ya que los límites de confianza calculados aquí se extraen de una sola muestra, lo que lo hace poco fiable.

Además, se fija el valor real del parámetro de población, que puede estar dentro o fuera de estos límites.

Un intervalo de confianza a un nivel del 95% significa que si obtenemos muchos intervalos de confianza utilizando un método de muestreo idéntico, el 95% de ellos contendrían el valor verdadero del parámetro de población.

En términos de significación estadística, significa que cuando el intervalo de confianza se calcula al nivel del 95%, los valores del intervalo de confianza no son estadísticamente significativamente diferentes entre sí y con respecto a la estimación puntual de 0,05.