Interpretação de Intervalos de Confiança

O intervalo de confiança fornece uma estimativa confiável do parâmetro populacional que pode ser simples de calcular, mas muitas vezes difícil de interpretar.

Suponha que calculamos o intervalo de confiança em um nível de 95%. Pode-se concluir que há 95% de chance de encontrar o verdadeiro valor do parâmetro populacional dentro do intervalo calculado ou uma probabilidade de 95% de que o valor do parâmetro amostral calculado corresponda ao valor verdadeiro do parâmetro populacional.

Isso pode estar errado, pois os limites de confiança calculados aqui são extraídos de uma única amostra, o que a torna não confiável.

Além disso, o valor real do parâmetro populacional é fixo, que pode estar dentro ou fora desses limites.

Um intervalo de confiança em um nível de 95% significa que, se obtivermos muitos intervalos de confiança usando um método de amostragem idêntico, 95% deles conterão o valor verdadeiro do parâmetro da população.

Em termos de significância estatística, significa que quando o intervalo de confiança é calculado ao nível de 95%, os valores do intervalo de confiança não são estatisticamente significativamente diferentes entre si e da estimativa pontual em 0,05.