Interpretazione degli intervalli di confidenza

L'intervallo di confidenza fornisce una stima affidabile del parametro della popolazione che potrebbe essere semplice da calcolare ma spesso difficile da interpretare.

Supponiamo di calcolare l'intervallo di confidenza a un livello del 95%. Si può concludere che esiste una probabilità del 95% di trovare il vero valore del parametro della popolazione entro l'intervallo calcolato o una probabilità del 95% che il valore del parametro del campione calcolato corrisponda al vero valore del parametro della popolazione.

Questo potrebbe essere errato, poiché i limiti di confidenza calcolati qui sono tratti da un singolo campione, il che lo rende inaffidabile.

Inoltre, il valore reale del parametro della popolazione è fisso, che può essere compreso all'interno o all'esterno di questi limiti.

Un intervallo di confidenza a un livello del 95% significa che se otteniamo molti intervalli di confidenza utilizzando un metodo di campionamento identico, il 95% di essi conterrebbe il vero valore del parametro della popolazione.

In termini di significatività statistica, significa che quando l'intervallo di confidenza è calcolato al livello del 95%, i valori dell'intervallo di confidenza non sono statisticamente significativamente diversi tra loro e dalla stima puntuale a 0,05.