Fórmulas para limites de confiança em grandes amostras
A maioria dos métodos aproximados para a determinação dos limites de confiança são baseados no pressuposto de que a sua estatística da amostra tem uma distribuição de amostragem que é (pelo menos aproximadamente) normalmente distribuídos. Felizmente, há boas razões teóricas e práticas para acreditar que a estatística quase todas as amostras é provável que você encontrar no trabalho prático terá uma distribuição de amostragem quase normal, para amostras grandes o suficiente.
Para qualquer amostra estatística normalmente distribuídos, os limites de confiança inferiores e superiores pode ser calculado de maneira muito simples a partir do valor observado (V) E erro padrão (SE) Da estatística:
CLeu = V - k x SE
CLvocê = V + k x SE
Os limites de confiança calculados deste modo são frequentemente referidos como normal, à base de, assimptótico, ou central-limit-teorema (CLT) limites de confiança. (O CLT proporciona uma boa razão para acreditar que quase qualquer estatística da amostra é provável que você encontrar vai ser quase normalmente distribuído para grandes amostras.)
O valor de k nas fórmulas depende do nível de confiança desejado e pode ser obtido a partir de uma tabela de valores críticos para a distribuição normal ou a partir de uma página da Web, tal como StatPages.
| Nível de confiança | Probabilidade de cauda | k Valor |
|---|---|---|
| 50% | 0.50 | 0,67 |
| 80% | 0.20 | 1,28 |
| 90% | 0,10 | 1,64 |
| 95% | 0,05 | 1,96 |
| 98% | 0,02 | 2.33 |
| 99% | 0,01 | 2.58 |
Para o nível de confiança mais comumente utilizado, 95 por cento, k é de 1,96, ou de cerca de 2. Isto conduz a uma aproximação muito simples que os limites de confiança de 95 por cento são cerca de dois desvios-padrão acima e abaixo do valor observado.
A distância de cada limite de confiança do valor de medição, k x SE, chama-se a mamãergin de erro (MIM). Porque MEs quase sempre são calculados ao nível de confiança de 95 por cento, eles são geralmente cerca de duas vezes tão grande como a SEs correspondente.
EMs são mais comumente usado para expressar a precisão dos resultados de uma pesquisa, tais como "Estes resultados da pesquisa tem uma margem de erro de # 177- 5 por cento ". Esse uso pode levar a alguma confusão porque o SE também é geralmente expressa como uma # 177- número.
Por esta razão, é provavelmente melhor usar o CI em vez do ME para expressar precisão ao relatar os resultados de pesquisa clínica. Em qualquer caso, certifique-se de indicar qual deles você está usando quando você relatar seus resultados.