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A propos des intervalles de confiance
Dans les statistiques, un intervalle de confiance (CI) est un type d'estimation par intervalle d'un paramètre de population. Il est un intervalle d'observation (à savoir, il est calculé à partir des observations), en principe différent d'un échantillon à, qui comprend souvent la valeur d'un paramètre inobservable d'intérêt si l'expérience est répétée. À quelle fréquence l'intervalle observé contient le paramètre est déterminé par le niveau de confiance ou de coefficient de confiance. Plus précisément, le sens du terme «niveau de confiance» est que, si CI sont construits dans de nombreuses données distinctes analyse des expériences répliquées, la proportion de ces intervalles qui contiennent la vraie valeur du paramètre correspond au niveau de confiance donné. Considérant que les limites de confiance à deux faces forment un intervalle de confiance, leurs homologues à sens unique sont appelés / limites supérieures et inférieures de confiance (ou limites).

Les intervalles de confiance sont constitués d'une plage de valeurs (intervalle) qui agissent comme de bonnes estimations du paramètre de population inconnue. Cependant, l'intervalle calculé à partir d'un échantillon particulier ne comprend pas nécessairement la vraie valeur du paramètre. Quand nous disons, "nous sommes 99% que la vraie valeur du paramètre est dans notre intervalle de confiance», nous exprimons que 99% des intervalles de confiance hypothétiquement observés tiendra la vraie valeur du paramètre. Après tout échantillon particulier est prise, le paramètre de la population est soit dans l'intervalle, réalisés ou non; il est pas une question de chance. Le niveau de confiance désiré est réglé par le chercheur (non déterminée par des données). Si un test d'hypothèse correspondante est effectuée, le niveau de confiance est le complément du niveau de signification, à savoir un intervalle de confiance de 95% reflète un niveau de signification de 0,05. L'intervalle de confiance contient les valeurs de paramètres qui, lorsqu'il est testé, ne doivent pas être rejetées avec le même échantillon. Les intervalles de confiance des paramètres, ne contenant pas de différence 0 implique qu'il existe une différence statistiquement significative entre les populations.

Dans la pratique appliquée, les intervalles de confiance sont généralement évalués au niveau de confiance de 95%. Cependant, lorsqu'ils sont présentés sous forme graphique, les intervalles de confiance peuvent être affichées à différents niveaux de confiance, par exemple 90%, 95% et 99%.

Certains facteurs peuvent influer sur la taille de l'intervalle de confiance, y compris la taille de l'échantillon, le niveau de confiance, et la variabilité de la population. Normalement, un plus grand échantillon conduira à une meilleure estimation du paramètre de population.

Les intervalles de confiance ont été introduits dans les statistiques par Jerzy Neyman dans un article publié en 1937.