O intervalo de confiança com nível de confiança de 95% é o mais comum e significa que o resultado está dentro do intervalo de 95 dos 100 estudos hipoteticamente realizados (a leitura correta é que o resultado está dentro do intervalo de confiança em 95 das 100 amostras realizadas).
Para 1% de significância, o intervalo de confiança é 1 – α = 0,99 = 0,495 + 0,495 (por simetria). Logo, é preciso encontrar esse número na tabela para obter os valores críticos correspondente a ele. Figura – Tabela Z....
| Intervalo de Confiança | Z |
|---|---|
| 90% | 1,64 |
| 95% | 1,96 |
| 99% | 2,57 |
| 99,5% | 2,80 |
Um intervalo de confiança para uma média nos dá um intervalo de valores plausíveis para a média populacional. Se um intervalo de confiança não incluir um valor em particular, podemos dizer que não é provável que esse valor seja a verdadeira média populacional.
O que é Intervalo de Confiança: É uma estimativa de um intervalo utilizado na estatística, que contém um parâmetro populacional. Esse parâmetro de população desconhecido é encontrado através de um modelo de amostra calculado a partir dos dados recolhidos.
Um intervalo de confiança é uma amplitude de valores, derivados de estatísticas de amostras, que têm a probabilidade de conter o valor de um parâmetro populacional desconhecido. Devido à sua natureza aleatória, é improvável que duas amostras de uma determinada população irá render intervalos de confiança idênticos.
Alfa - é o nível de significância usado para calcular o nível de confiança. O nível de confiança é igual a 100*(1 - alfa)% ou, em outras palavras, um alfa de 0,05 indica um nível de confiança de 95%....Exemplo da Função INT. CONFIANÇA do Excel.
| função INT.CONFIANÇA | ||
|---|---|---|
| 50 | Tamanho da amostra | |
| REsultado | Descrição | Fórmula Usada |
A margem de erro é metade da largura do intervalo de confiança. Isto pode ser calculado como um múltiplo do erro padrão, com o fator dependendo do nível de confiança desejado.
Intervalo de Confiança (IC) A maioria dos estudos relata o intervalo de confiança de 95% (IC 95%). Se o intervalo de confiança incluir o valor de 1 (por exemplo IC 95% 0.9-1.1), isso implica que não existe diferença entre os grupos estudados.
Interpretação. Use a média para descrever a amostra com um único valor que representa o centro dos dados. Diversas análises estatísticas usam a média como uma média padrão do centro da distribuição dos dados. A mediana e a média medem a tendência central.
Como interpretar um Intervalo de Confiança? A interpretação correta do intervalo de confiança é provavelmente o aspecto mais desafiador desse conceito estatístico. Um exemplo da interpretação mais comum do conceito é a seguinte:
Um intervalo de confiança para uma média nos dá um intervalo de valores plausíveis para a média populacional. Se um intervalo de confiança não incluir um valor em particular, podemos dizer que não é provável que esse valor seja a verdadeira média populacional.
Seria totalmente incorreto declarar que: há uma probabilidade de 95% de que o intervalo entre X (limite inferior) e Y (limite superior) contenha o valor real do parâmetro populacional. A afirmação acima é o equívoco mais comum sobre o intervalo de confiança.
A figura 14.4 exibe intervalos de confiança para 50 amostras de tamanho 10 de uma distribuição normal N (80, 400). Para cada amostra, foi calculado o intervalo de confiança ao nível de 95% conforme a expressão (14.6), com z1−α/2 = 1,96 z 1 − α / 2 = 1, 96 e σ = 20 σ = 20. Os 50 intervalos de confiança são exibidos no painel principal da figura.
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