Bases intervalle de confiance

Dans la biostatistique, il est important d'être à l'aise avec les concepts de base et la terminologie relatives aux intervalles de confiance. Ceci est une zone où les nuances de sens peut être délicat, et le droit; mots de sondage peuvent être utilisés dans le mauvais sens.

Sommaire

Définition des intervalles de confiance

Officieusement, un Intervalle de confiance indique une plage de valeurs qui est susceptible d'englober la valeur réelle. Plus formellement, le CI autour de l'échantillon statistique est calculée de manière à ce qu'il ait une chance de spécifié environnante (ou "contenant") la valeur du paramètre correspondant de la population.

Contrairement à la SE, qui est habituellement écrit comme un # 177- numéro suivant immédiatement votre valeur mesurée (par exemple, une mesure de la glycémie de 120 # 177- 3 mg / dL), la CI est généralement écrit comme une paire de nombres séparés par un tiret, comme ceci: 114-126.

Les deux chiffres qui forment les extrémités inférieure et supérieure de l'intervalle de confiance sont appelés inférieure et supérieure limites de confiance (CLS). Parfois, vous voyez les abréviations écrites avec un indice L ou U, comme ceci: CLL ou CLU, indiquant les limites de confiance inférieure et supérieure, respectivement.

Bien que les PE et de la CEI sont tous deux utilisés comme indicateurs de la précision d'une quantité numérique, ils diffèrent dans leur foyer (échantillon ou la population):




  • Une erreur standard indique combien votre statistique de l'échantillon observé peut fluctuer si la même expérience est répétée un grand nombre de fois, de sorte que le SE se concentre sur la échantillon.

  • Un intervalle de confiance indique la plage qui est susceptible de contenir le vrai paramètre de la population, de sorte que la CI se concentre sur la population.

Une propriété importante des intervalles de confiance (et les erreurs standard) est qu'ils varient en sens inverse de la racine carrée de la taille de l'échantillon. Par exemple, si vous étiez à quadrupler la taille de votre échantillon, il faudrait couper le SE dans la moitié, et il permettrait de réduire la largeur de la CI dans la moitié. Cette «loi de la racine carrée" est l'une des règles les plus largement applicable dans l'ensemble des statistiques.

Comprendre les niveaux de confiance

La probabilité que l'intervalle de confiance comprend la valeur vraie est appelé le confjeniveau de confiance de la CI. Vous pouvez calculer un CI pour tout niveau de confiance que vous voulez, mais la valeur la plus couramment utilisée est de 95 pour cent. Chaque fois que vous signalez un intervalle de confiance, vous devez indiquer le niveau de confiance, comme ceci: 95% CI = 114-126.

En général, les niveaux de confiance plus élevés correspondent à des intervalles de confiance plus larges, et les intervalles de niveau de confiance plus faibles sont plus étroites. Par exemple, la gamme 118-122 peut avoir une chance de 50 pour cent des contenant le vrai paramètre de la population au sein de it- 115-125 peut avoir une chance de contenir la vérité de 90 pour cent, et de 112 à 128 peut avoir un 99 pour cent de probabilité.

Le niveau de confiance est parfois abrégée CL, tout comme la limite de confiance, ce qui peut être source de confusion. Heureusement, la distinction est généralement claire du contexte dans lequel l'abréviation CL apparaît.

Comprendre les intervalles de confiance symétriques et asymétriques

Calculées correctement 95 pour cent des intervalles de confiance contiennent la vraie valeur de 95 pour cent du temps et ne parviennent pas à contenir la valeur réelle de l'autre 5 pour cent du temps.

Habituellement, 95 limites pour cent de confiance sont calculés être équilibrée, afin que les échecs 5 pour cent sont répartis à parts égales - la valeur réelle est inférieure à la limite inférieure de confiance de 2,5 pour cent du temps et supérieure à la limite supérieure de confiance de 2,5 pour cent du temps. Ceci est appelé une recto-verso, équilibré CI.

Mais les limites de confiance ne doivent pas être équilibré. Parfois, les conséquences de surestimer la valeur peut être plus sévère que le sous-estimer, ou vice versa. Vous pouvez calculer un déséquilibré, recto-verso, la limite de confiance de 95 pour cent qui divise les 5 pour cent des exceptions de sorte que la valeur réelle est inférieure à la limite inférieure de confiance de 4 pour cent du temps, et plus grande que la limite supérieure de confiance de 1 pour cent du temps.

Les limites de confiance asymétriques étendent plus loin à partir de la valeur estimée sur le côté avec le plus petit pourcentage.

Dans certaines situations, comme les études de non-infériorité, vous voudrez peut- tous les échecs d'être sur un side-qui est, vous voulez un unilatéral limite de confiance. En fait, de l'autre côté sort une distance infinie. Par exemple, vous pouvez avoir une valeur observée de 120 avec un unilatérale intervalle de confiance qui va de moins l'infini à 125, ou à un autre intervalle de confiance unilatéral qui va de 115 à plus l'infini.


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