Neben Tims großartiger Antwort gibt es sogar innerhalb eines Feldes verschiedene Gründe für bestimmte Konfidenzintervalle. In einer klinischen Studie für Haarspray möchten Sie zum Beispiel sehr sicher sein, dass Ihre Behandlung wahrscheinlich niemanden umbringt, sagen wir 99,99%, aber mit einem 75% -Konfidenzintervall, in dem Ihr Haarspray die Haare zum Bleiben bringt, wäre alles in Ordnung Gerade.
Im Allgemeinen sollten Konfidenzintervalle so verwendet werden, dass Sie mit der Unsicherheit einverstanden sind, aber auch nicht so streng, dass sie die Aussagekraft Ihrer Studie in den Hintergrund rücken. Ein 90% -Konfidenzintervall bedeutet, dass bei Wiederholung der Stichprobe zu erwarten ist, dass jede zehnte Generierung nicht den wahren Wert enthält. Ist das akzeptabel, basierend auf dem, was Sie recherchieren? Wenn Sie dagegen ein Konfidenzintervall von 99% bevorzugen, ist Ihre Stichprobengröße ausreichend, damit Ihr Intervall nicht unnötig groß wird? (Hoffentlich entscheiden Sie das CI-Level, bevor Sie die Studie durchführen, oder?)
Nach meiner Erfahrung (in den Sozialwissenschaften) und nach dem, was ich von meiner Frau (in den Biowissenschaften) gesehen habe, gibt es zwar CI / Signifikanz-Standards in verschiedenen Bereichen und in verschiedenen Sonderfällen, aber das ist nicht ungewöhnlich Bei den meisten Debatten über ein Thema geht es darum, ob Sie Ihr CI-Intervall oder Ihr Signifikanzniveau angemessen festlegen. Ich war in Besprechungen, in denen ein Statistiker einem Kunden geduldig erklärte, dass die Daten zwar ein zweiseitiges Konfidenzintervall von 99% bevorzugen, dass sie jedoch ihre Stichprobe verzehnfachen müssten, um jemals eine Signifikanz zu erhalten. und ich war in Besprechungen, in denen Kunden gefragt wurden, warum keine ihrer Daten einen signifikanten Unterschied aufweist, und wir ihnen geduldig erklären, dass sie ein hohes Intervall gewählt haben - oder umgekehrt, alles ist signifikant, weil ein niedrigeres Intervall angefordert wurde.
Was ich vorschlage, ist, einige der wichtigsten Artikel in Ihrem Fach zu lesen (so nah wie möglich an Ihrem spezifischen Thema) und zu sehen, was sie verwenden. Kombinieren Sie dies mit Ihrem Komfortniveau und Ihrer Stichprobengröße. und seien Sie dann bereit zu verteidigen, was Sie mit diesen Informationen zur Hand wählen. Wenn Sie sich nicht in einem Bereich mit sehr strengen Regeln befinden - klinische Studien, von denen ich vermute, dass sie die einzigen sind, die wirklich so streng sind, zumindest was ich gesehen habe -, werden Sie nichts Besseres bekommen. (Und wenn es strenge Regeln gibt, würde ich erwarten, dass die wichtigsten Zeitungen auf Ihrem Gebiet diesen folgen!)
Die Auswahl eines Konfidenzintervallbereichs ist eine subjektive Entscheidung. Sie können buchstäblich jedes Konfidenzintervall auswählen: 50%, 90%, 99,999% ... usw. Es geht darum, wie viel Vertrauen Sie haben möchten. Wahrscheinlich sind 95% CI die am häufigsten verwendeten.
Was die Interpretation und den von Ihnen angegebenen Link betrifft ... Diese Interpretationsarten sind zu einfach . Die Korrelation ist ein gutes Beispiel, da in verschiedenen Kontexten unterschiedliche Werte als "starke" oder "schwache" Korrelation angesehen werden können. Schauen Sie sich ein zufälliges Beispiel aus dem Internet an :
Tut mir leid, aber es gibt keine Abkürzungen ...
Um ein besseres Gefühl für die Konfidenzintervalle zu bekommen, können Sie hier , hier oder hier mehr darüber lesen .
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Obwohl das Konfidenzniveau im Allgemeinen im Ermessen des Analysten liegt, gibt es Fälle, in denen sie durch Gesetze und Vorschriften festgelegt werden. Ich gebe Ihnen zwei Beispiele.
Bei der Bankenaufsicht müssen Sie bei der Berechnung bestimmter Risiken ein Konfidenzniveau von 99% verwenden (siehe Seite 2 in dieser Basler Verordnung) .
Die FDA kann anweisen, bestimmte Vertrauensniveaus für Arzneimittel- und Produkttests in ihren statistischen Methoden zu verwenden.
Insgesamt ist es eine gute Praxis, den Experten auf Ihrem Gebiet zu konsultieren, um herauszufinden, welche Praktiken und Vorschriften hinsichtlich des Vertrauensniveaus akzeptiert werden.
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