Apa itu Selang Keyakinan?
Selang keyakinan, dalam statistik, merujuk kepada kebarangkalian bahawa parameter populasi akan jatuh di antara dua nilai set untuk sebahagian masa tertentu. Selang keyakinan mengukur tahap ketidakpastian atau kepastian dalam kaedah pensampelan. Selang keyakinan boleh mengambil sejumlah kebarangkalian, dengan yang paling umum adalah tahap keyakinan 95% atau 99%.
Tahap keyakinan dan tahap kepercayaan adalah saling berkaitan tetapi tidak sama.
Memahami Selang Keyakinan
Ahli statistik menggunakan selang keyakinan untuk mengukur ketidakpastian. Sebagai contoh, seorang penyelidik memilih sampel yang berbeza secara rawak dari populasi yang sama dan mengira selang keyakinan untuk setiap sampel. Hasil dataset yang dihasilkan adalah berbeza; beberapa selang termasuk parameter populasi sebenar dan yang lain tidak.
Selang Keyakinan ialah pelbagai nilai yang kemungkinan akan mengandungi parameter penduduk yang tidak diketahui. Tahap keyakinan merujuk kepada peratusan kebarangkalian, atau kepastian, bahawa selang keyakinan akan mengandungi parameter populasi sebenar apabila anda membuat sampel rawak berkali-kali. Atau, dalam vernakular, "Kami adalah 99% tertentu ( tahap keyakinan) bahawa sebahagian besar dataset (selang keyakinan) mengandungi parameter penduduk sebenar."
Takeaways Utama
- Selang keyakinan menghitung kebarangkalian bahawa parameter populasi akan jatuh di antara dua nilai yang ditetapkan. Selang waktu kepercayaan mengukur tahap ketidakpastian atau kepastian dalam kaedah pensampelan. Selalunya, selang keyakinan mencerminkan tahap keyakinan 95% atau 99%.
Mengira selang keyakinan
Katakan sekumpulan penyelidik mengkaji ketinggian pemain bola keranjang sekolah tinggi. Para penyelidik mengambil sampel rawak dari populasi dan menegaskan ketinggian purata 74 inci. Maksud 74 inci adalah taksiran titik min populasi. Anggaran titik dengan sendirinya adalah kegunaan terhad kerana ia tidak mendedahkan ketidakpastian yang berkaitan dengan anggaran; anda tidak dapat memahami seberapa jauh sampel purata 74 inci mungkin dari min populasi. Apa yang hilang ialah tahap ketidakpastian dalam sampel tunggal ini.
Selang keyakinan memberi lebih banyak maklumat daripada anggaran titik. Dengan menubuhkan selang keyakinan 95% menggunakan purata sampel dan sisihan piawai, dan dengan mengandaikan pengedaran normal seperti yang ditunjukkan oleh keluk bel, penyelidik tiba di atas dan bawah yang mengandungi 95% masa sebenar. Anggapkan jarak antara 72 inci dan 76 inci. Sekiranya penyelidik mengambil 100 sampel secara rawak daripada populasi pemain bola keranjang sekolah secara keseluruhan, min antara jatuh antara 72 dan 76 inci dalam 95 sampel tersebut.
Sekiranya para penyelidik mahu lebih yakin, mereka dapat memperluas selang hingga keyakinan 99%. Melakukannya selalu mencipta julat yang lebih luas, kerana menjadikan ruang bagi jumlah sampel yang lebih besar. Sekiranya mereka menubuhkan selang keyakinan 99% sebagai antara 70 inci dan 78 inci, mereka boleh mengharapkan 99 daripada 100 sampel yang dinilai untuk mengandungi nilai min antara nombor-nombor ini. Tahap keyakinan 90% bermakna kita menjangkakan 90% daripada anggaran selang untuk memasukkan parameter penduduk. Begitu juga, tahap keyakinan 99% bermakna bahawa 95% daripada selang waktu akan termasuk parameter.
Kesalahpahaman yang Umum Mengenai Selang Keyakinan
Kesilapan yang paling besar mengenai selang keyakinan adalah bahawa mereka mewakili peratusan data dari sampel tertentu yang jatuh di antara batas atas dan bawah. Sebagai contoh, seseorang mungkin dengan keliru mentafsirkan selang keyakinan 99% yang disebutkan pada 70-ke-78 inci sebagai menunjukkan bahawa 99% data dalam sampel rawak jatuh antara nombor-nombor ini. Ini tidak betul, walaupun kaedah analisis statistik yang berasingan wujud untuk membuat penentuan sedemikian. Melakukannya melibatkan mengenal pasti rata-rata sampel dan sisihan piawai dan merancang angka-angka ini pada keluk lonceng.
