¿Cómo elegir un nivel de confianza?

A menudo uso un nivel de confianza del 90%, aceptando que esto tiene un mayor grado de incertidumbre que el 95% o el 99%.

Pero, ¿hay alguna guía sobre cómo elegir el nivel de confianza adecuado? ¿O pautas para los niveles de confianza utilizados en diferentes campos?

Además, al interpretar y presentar los niveles de confianza, ¿hay alguna guía para convertir el número en idioma? Por ejemplo, como guías como esta para Pearson r ( editar: estas descripciones son para ciencias sociales):

http://faculty.quinnipiac.edu/libarts/polsci/Statistics.html

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Gracias por las respuestas a continuación. Todos fueron MUY serviciales, perspicaces e instructivos.

Además, a continuación hay algunos buenos artículos sobre cómo elegir el nivel de significación (esencialmente la misma pregunta) que encontré al analizar esta pregunta. Validan lo que se dice en las respuestas a continuación.

"¿Cuál es el significado de 0.05 significado?"

http://www.p-value.info/2013/01/whats-significance-of-005-significance_6.html

"Sobre los orígenes del nivel .05 de significancia estadística"

http://www.radford.edu/~jaspelme/611/Spring-2007/Cowles-n-Davis_Am-Psyc_orignis-of-05-level.pdf

"Método científico: errores estadísticos"

http://www.nature.com/news/scientific-method-statistical-errors-1.14700

Además de la gran respuesta de Tim, incluso dentro de un campo existen diferentes razones para intervalos de confianza particulares. En un ensayo clínico de laca para el cabello, por ejemplo, usted quiere estar muy seguro de que su tratamiento no era probable que matar a nadie, decir el 99,99%, pero podría estar perfectamente bien con un intervalo de confianza del 75% de que su estancia laca para el cabello hace que el pelo Derecho.

En general, los intervalos de confianza deben usarse de tal manera que se sienta cómodo con la incertidumbre, pero también no tan estrictos que reduzcan el poder de su estudio a la irrelevancia. Un intervalo de confianza del 90% significa que, al repetir el muestreo, se esperaría que una vez en diez intervalos generados no incluya el valor verdadero. Según lo que estás investigando, ¿es eso aceptable? Por otro lado, si prefiere un intervalo de confianza del 99%, ¿es suficiente el tamaño de su muestra para que su intervalo no sea inútilmente grande? (Espero que esté decidiendo el nivel de CI antes de hacer el estudio, ¿verdad?)

En mi experiencia (en las ciencias sociales) y por lo que he visto de las de mi esposa (en las ciencias biológicas), si bien existen estándares de CI / significado en varios campos y casos específicos, no es raro que La mayoría del debate sobre un tema es si establece adecuadamente su intervalo de CI o nivel de significancia. He estado en reuniones en las que un estadístico le explicó pacientemente a un cliente que, si bien les puede gustar un intervalo de confianza bilateral del 99%, para que sus datos muestren alguna importancia, tendrían que aumentar su muestra diez veces; y he estado en reuniones donde los clientes preguntan por qué ninguno de sus datos muestra una diferencia significativa, donde les explicamos pacientemente que es porque eligieron un intervalo alto, o al revés, todo es significativo porque se solicitó un intervalo más bajo.

Lo que sugiero es que lea algunos de los principales documentos en su campo (lo más cerca posible de su tema específico) y vea lo que usan; combine eso con su nivel de comodidad y tamaño de muestra; y luego prepárate para defender lo que elijas con esa información a la mano. A menos que esté en un campo con reglas muy estrictas, sospecho que los ensayos clínicos son los únicos que son realmente tan estrictos, al menos por lo que he visto, no obtendrá nada mejor. (Y si hay reglas estrictas, ¡espero que los principales documentos en su campo lo sigan!)

Elegir un intervalo de intervalo de confianza es una decisión subjetiva . Se podía elegir, literalmente, cualquier intervalo de confianza: 50%, 90%, 99 999% ... etc. Se trata de la cantidad de confianza tiene usted desea tener. Probablemente los más utilizados son IC 95%.

En cuanto a la interpretación y el enlace que proporcionó ... Este tipo de interpretaciones son simplificaciones excesivas . La correlación es un buen ejemplo, porque en diferentes contextos diferentes valores podrían considerarse como correlación "fuerte" o "débil", eche un vistazo a algún ejemplo aleatorio de la web :

• Una vez le pregunté a un químico que estaba calibrando un instrumento de laboratorio a un estándar qué valor del coeficiente de correlación estaba buscando. "0.9 es demasiado bajo. Necesita al menos 0,98 o 0,99 ". Obtuvo el número de un documento de orientación del gobierno.
• Una vez le pregunté a un ingeniero que estaba realizando un análisis de regresión de un proceso de tratamiento qué valor del coeficiente de correlación estaba buscando. "Cualquier cosa entre 0.6 y 0.8 es aceptable". Su profesor universitario le dijo esto.
• Una vez le pregunté a un biólogo que estaba realizando un ANOVA del tamaño de ratones de campo que viven en suelos contaminados versus prístinos qué valor del coeficiente de correlación estaba buscando. No lo sabía, pero su punto de corte era 0.2 basado en la diferencia de tamaño más pequeña que su modelo podía detectar con la cantidad de muestras que tenía.

Lo siento mucho, pero no hay atajos ...

Para tener una mejor sensación de lo que son Intervalos de confianza que se podía leer más sobre ellos, por ejemplo, aquí , aquí o aquí .

Aunque, en general, los niveles de confianza se dejan a la discreción del analista, hay casos en que los establecen las leyes y reglamentos. Te daré dos ejemplos.

En la supervisión bancaria, debe usar un nivel de confianza del 99% al calcular ciertos riesgos, consulte la p.2 en esta regulación de Basilea .

La FDA puede instruir a utilizar ciertos niveles de confianza para las pruebas de drogas y dispositivos en sus metodologías estadísticas.

En general, es una buena práctica consultar al experto en su campo para averiguar cuáles son las prácticas y regulaciones aceptadas con respecto a los niveles de confianza.