Como escolher um nível de confiança?

Costumo usar um nível de confiança de 90%, aceitando que isso tenha um grau de incerteza maior que 95% ou 99%.

Mas existem diretrizes sobre como escolher o nível de confiança certo? Ou diretrizes para os níveis de confiança usados ​​em diferentes campos?

Além disso, ao interpretar e apresentar níveis de confiança, existem guias para transformar o número em idioma? Por exemplo, como guias como este para r de Pearson ( editar: essas descrições são para ciências sociais):

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

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Obrigado pelas respostas abaixo. Todos eles foram MUITO úteis, perspicazes e instrutivos.

Além disso, abaixo estão alguns bons artigos sobre a escolha do nível de significância (essencialmente a mesma pergunta) que me deparei ao analisar essa questão. Eles validam o que é dito nas respostas abaixo.

"Qual é o significado de 0,05?"

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

"Sobre as origens do nível 0,05 de significância estatística"

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

"Método científico: erros estatísticos"

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

Além da grande resposta de Tim, existem ainda dentro de um campo razões diferentes para intervalos de confiança específicos. Em um ensaio clínico para spray de cabelo, por exemplo, você gostaria de estar muito confiante de que seu tratamento provavelmente não mataria ninguém, digamos 99,99%, mas você ficaria perfeitamente bem com um intervalo de confiança de 75% de que o spray de cabelo faz o cabelo ficar em linha reta.

Em geral, os intervalos de confiança devem ser usados ​​de tal maneira que você se sinta confortável com a incerteza, mas também não seja tão rigoroso que reduza o poder do seu estudo em irrelevância. Um intervalo de confiança de 90% significa que, ao repetir a amostragem, você esperaria que uma vez em dez intervalos gerados não incluísse o valor verdadeiro. Com base no que você está pesquisando, isso é aceitável? Por outro lado, se você preferir um intervalo de confiança de 99%, o tamanho da amostra é suficiente para que o intervalo não seja inutilmente grande? (Espero que você esteja decidindo o nível do IC antes de fazer o estudo, certo?)

Na minha experiência (nas ciências sociais) e no que vi da minha esposa (nas ciências biológicas), embora existam padrões de IC / significado em vários campos e vários casos específicos, não é incomum a maioria do debate sobre um tópico é se você define adequadamente o intervalo de IC ou o nível de significância. Estive em reuniões em que um estatístico explicou pacientemente a um cliente que, embora eles gostem de um intervalo de confiança de 99% nos dois lados, para que seus dados mostrem alguma importância, eles teriam que aumentar sua amostra em dez vezes; e participei de reuniões nas quais os clientes perguntam por que nenhum dos dados mostra uma diferença significativa, onde pacientemente explicamos a eles que eles escolheram um intervalo alto - ou, ao contrário, tudo é significativo porque um intervalo inferior foi solicitado.

O que eu sugiro é ler alguns dos principais artigos em seu campo (o mais próximo possível do seu tópico específico) e ver o que eles usam; combine isso com seu nível de conforto e tamanho da amostra; e esteja preparado para defender o que você escolher com essas informações em mãos. A menos que você esteja em um campo com regras muito estritas - os ensaios clínicos, eu suspeito, são os únicos realmente rigorosos, pelo menos pelo que eu vi - você não terá nada melhor. (E se houver regras rígidas, eu esperaria que os principais jornais de sua área o seguissem!)

Escolher um intervalo de confiança é uma decisão subjetiva . Você pode escolher literalmente qualquer intervalo de confiança: 50%, 90%, 99.999% ... etc. É sobre quanta confiança você deseja ter. Provavelmente os mais comumente usados ​​são IC95%.

Quanto à interpretação e ao link que você forneceu ... Esses tipos de interpretação são simplificações demais . A correlação é um bom exemplo, porque em contextos diferentes valores diferentes podem ser considerados correlação "forte" ou "fraca", veja alguns exemplos aleatórios da Web :

• Certa vez, perguntei a um químico que estava calibrando um instrumento de laboratório com um padrão qual o valor do coeficiente de correlação que ela estava procurando. “0,9 é muito baixo. Você precisa de pelo menos 0,98 ou 0,99. ” Ela conseguiu o número de um documento de orientação do governo.
• Certa vez, perguntei a um engenheiro que estava conduzindo uma análise de regressão de um processo de tratamento qual o valor do coeficiente de correlação que ele estava procurando. "Qualquer coisa entre 0,6 e 0,8 é aceitável." Seu professor da faculdade disse isso a ele.
• Certa vez, perguntei a um biólogo que estava conduzindo uma ANOVA do tamanho de camundongos de campo que viviam em solos contaminados versus imaculados qual o valor do coeficiente de correlação que ele estava procurando. Ele não sabia, mas seu ponto de corte foi de 0,2 com base na menor diferença de tamanho que seu modelo pôde detectar com o número de amostras que ele possuía.

Desculpe, mas não há atalhos ...

Para obter uma sensação melhor o que Intervalos de confiança são que você poderia ler mais sobre eles, por exemplo, aqui , aqui ou aqui .

Embora, geralmente, os níveis de confiança sejam deixados ao critério do analista, há casos em que são definidos por leis e regulamentos. Vou te dar dois exemplos.

Na supervisão bancária, você deve usar um nível de confiança de 99% ao calcular certos riscos, ver p.2 em deste regulamento da Basiléia .

FDA pode instruir a usar certos níveis de confiança para testes de drogas e dispositivos em suas metodologias estatísticas.

No geral, é uma boa prática consultar o especialista em seu campo para descobrir quais são as práticas e regulamentos aceitos em relação aos níveis de confiança.