7.5: Interpretazione degli intervalli di confidenza

Un intervallo di confidenza è una stima migliore della popolazione rispetto a una stima puntuale, in quanto utilizza un intervallo di valori da un campione anziché un singolo valore.

Gli intervalli di confidenza hanno coefficienti di confidenza che sono cruciali per la loro interpretazione. I coefficienti di confidenza più comuni sono 0,90, 0,95 e 0,99, che possono essere scritti come percentuali, rispettivamente 90%, 95% e 99%.

Supponiamo che una persona calcoli un intervallo di confidenza con un coefficiente di confidenza di 0,95. In tal caso, possono interpretare che esiste una probabilità del 95% che il valore reale del parametro della popolazione rientri nell’intervallo di confidenza calcolato. Tuttavia, questo potrebbe non essere corretto, poiché l’intervallo di confidenza è costruito da un solo campione. Inoltre, il parametro della popolazione è un valore fisso e può trovarsi o meno nell’intervallo di confidenza calcolato.

Quando si utilizza un coefficiente di confidenza del 95%, significa che dai molteplici intervalli di confidenza ottenuti dopo aver utilizzato metodi di campionamento identici, il 95% di essi conterrà il valore effettivo del parametro della popolazione. Inoltre, in termini di significatività statistica, significa che i molti intervalli di confidenza non sono statisticamente diversi l’uno dall’altro e dalla stima puntuale a un livello di significatività di 0,05.