Escolhendo um nível de confiança de uma amostra da população

Em estatística, a cada intervalo de confiança (e cada margem de erro, para que o assunto) tem uma percentagem associado a ele, um chamado nível de confiança. Este percentual representa como você está confiante de que os resultados irão capturar o verdadeiro parâmetro de população, dependendo da sorte do sorteio com a sua amostra aleatória.

Um nível de confiança ajuda a explicar os outros resultados possíveis amostras você poderia ter começado quando você está fazendo uma estimativa de um parâmetro usando os dados de apenas uma amostra. Se você quiser respondem por 95% dos outros resultados possíveis, o seu nível de confiança seria de 95%.

O nível de confiança é tipicamente usado por pesquisadores? Os níveis de confiança variam de 80% a 99%, com um nível de confiança mais comum é 95%. Muitas vezes, a escolha particular do nível de confiança depende do seu campo de estudo ou revista os resultados apareceriam no. Na verdade, os estatísticos têm um ditado que diz: # 147 Por que os estatísticos como os seus empregos? Porque eles têm que ser correta apenas 95% do tempo. # 148- (uma espécie de catchy, não é? E vamos ver meteorologistas bater isso.)

Variabilidade nos resultados da amostra é medido em termos de número de erros padrão. UMA erro padrão é semelhante ao desvio padrão de um conjunto de dados, a não ser um erro padrão se aplica a amostra meios ou percentagens de exemplo que você poderia ter obtido se diferentes amostras foram tiradas. (O desvio padrão aplica-se aos indivíduos e não amostras, embora o desvio padrão tem um efeito sobre o erro padrão).

Os erros padrão são os blocos de construção de intervalos de confiança. Um intervalo de confiança é uma estatística mais ou menos uma margem de erro, e a margem de erro é determinada pelo número de erros padrão que você precisa para obter o nível de confiança que você deseja.

Cada nível de confiança tem um número correspondente de erros padrão que têm de ser adicionados ou subtraídos. Este número de erros padrão é uma chamada de valor crítico. Numa situação em que você usa um Z-distribuição de encontrar o número de erros padrão, você chamar o valor crítico do z * -valor (pronunciado valor z-estrela). A tabela a seguir mostra uma lista de z* -Valores Para alguns dos níveis de confiança mais comumente usados.

Como o nível de confiança aumenta, o número de erros padrão aumenta, de modo que a margem de erro aumenta.

z*-Os valores para os vários níveis de confiança
Nível de confiança	z * -valor
80%	1,28
90%	1.645 (por convenção)
95%	1,96
98%	2.33
99%	2.58

Note-se que estes valores são tomadas a partir da distribuição normal padrão (Z). A área entre cada valor * Z e o negativo do que o valor de z é * a percentagem de confiança (aproximadamente). Por exemplo, a área entre Z * = 1,28 e Z = -1,28 é de aproximadamente 0,80. Assim, este quadro pode ser expandida para outras percentagens de confiança também. O gráfico mostra apenas as percentagens de confiança mais comumente usado.

Se você quer ser mais do que 95% confiante sobre seus resultados, é preciso somar e subtrair mais de cerca de dois desvios-padrão. Por exemplo, para ser 99% confiante, você iria somar e subtrair cerca de dois anos e meio erros padrão para obter a sua margem de erro (2,58 para ser exato). Quanto maior for o nível de confiança, quanto maior for o Z *-valor, maior é a margem de erro, e quanto maior for o intervalo de confiança (assumindo que tudo o resto permanece a mesma). Você tem que pagar um determinado preço para mais confiança.

Uma pergunta comum entre as pessoas primeira aprendizagem sobre intervalos de confiança é, # 147 Porque não basta escolher sempre um intervalo de confiança de 100%? # 148- Lembre-se que um intervalo de confiança dá uma gama de valores plausíveis para um parâmetro de população desconhecida. Suponha que o parâmetro da população desejada é a proporção de todos os adolescentes que possuem um telefone celular. O que a gama de proporções tem que ser de modo a ser 100% confiante que contém a verdadeira proporção, desconhecido? O intervalo teria de conter todas as proporções possíveis. Sim, ele teria que percorrer todo o caminho 0-1 (que é equivalente a 0% a 100%)! Mas isso não é muito útil no estreitamento um conjunto de proporções práticas.