7.5: Interpretação dos Intervalos de Confiança

Um intervalo de confiança é uma estimativa melhor da população do que uma estimativa pontual, pois usa um intervalo de valores de uma amostra em vez de um único valor.

Os intervalos de confiança têm coeficientes de confiança que são cruciais para sua interpretação. Os coeficientes de confiança mais comuns são 0,90, 0,95 e 0,99, que podem ser escritos como porcentagens – 90%, 95% e 99%, respectivamente.

Suponha que uma pessoa calcule um intervalo de confiança com um coeficiente de confiança de 0,95. Nesse caso, eles podem interpretar que há uma chance de 95% de que o valor verdadeiro do parâmetro da população caia no intervalo de confiança calculado. No entanto, isso pode estar incorreto, pois o intervalo de confiança é construído a partir de apenas uma amostra. Além disso, o parâmetro de população é um valor fixo e pode ou não estar no intervalo de confiança calculado.

Quando um coeficiente de confiança de 95% é usado, significa que dos múltiplos intervalos de confiança obtidos após o uso de métodos de amostragem idênticos, 95% deles conterão o valor real do parâmetro da população. Além disso, em termos de significância estatística, significa que os muitos intervalos de confiança não são estatisticamente diferentes entre si e da estimativa pontual em um nível de significância de 0,05.