Un intervalle de confiance à 99 % serait plus large qu'un intervalle de confiance à 95 % (par exemple, plus ou moins 4,5 % au lieu de 3,5 %). Un intervalle de confiance de 90 % serait plus étroit (plus ou moins 2,5 %, par exemple).
Qu'est-ce qui rend un intervalle plus large ?
Une taille d'échantillon plus petite ou une variabilité plus élevée se traduira par un intervalle de confiance plus large avec une plus grande marge d'erreur. Le niveau de confiance affecte également la largeur de l'intervalle. Si vous voulez un niveau de confiance plus élevé, cet intervalle ne sera pas aussi serré. Un intervalle serré à 95 % ou plus de confiance est idéal.
Comment réduire les intervalles ?
- Augmenter la taille de l'échantillon. Souvent, la façon la plus pratique de réduire la marge d'erreur est d'augmenter la taille de l'échantillon. …
- Réduire la variabilité. Moins vos données varient, plus vous pouvez estimer précisément un paramètre de population. …
- Utilisez un intervalle de confiance unilatéral. …
- Réduire le niveau de confiance.
Pourquoi l'intervalle de confiance s'élargit-il ?
Par exemple, un intervalle de confiance de 99 % sera plus large qu'un intervalle de confiance de 95 % car pour être plus sûr que la valeur réelle de la population tombe dans l'intervalle, nous devrons autoriser plus de valeurs potentielles dans l'intervalle.
Pensez-vous qu'un intervalle de confiance de 95 % serait plus large ou plus étroit ?
Apparemment, un intervalle de confiance étroit implique qu'il y a moins de chances d'obtenir une observation dans cet intervalle, par conséquent, notre précision est plus élevée. De plus, un intervalle de confiance à 95 % est plus étroit qu' un intervalle de confiance à 99 % qui est plus large. L'intervalle de confiance à 99 % est plus précis que l'intervalle de confiance à 95 %.
