신뢰 수준을 선택하는 방법? 해석하고 제시 할 때 숫자를 언어로 바꾸는

나는 종종 90 % 신뢰 수준을 사용하는데, 이것이 95 % 또는 99 %보다 더 큰 불확실성을 가지고 있다는 것을 인정합니다.

그러나 올바른 신뢰 수준을 선택하는 방법에 대한 지침이 있습니까? 또는 다른 분야에서 사용되는 신뢰 수준에 대한 지침?

또한 신뢰 수준을 해석하고 제시 할 때 숫자를 언어로 바꾸는 가이드가 있습니까? 예를 들어, Pearson ‘s r에 대한 다음과 같은 안내선 ( 편집 : 이 설명은 사회 과학에 대한 것임) :

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

최신 정보

아래 답변에 감사드립니다. 그들은 모두 매우 도움이되고 통찰력 있고 유익했습니다.

또한, 아래는이 질문을 살펴보면서 겪었던 유의 수준 (본질적으로 같은 질문)을 선택하는 좋은 기사입니다. 그들은 아래 답변에서 말하는 것을 검증합니다.

“0.05의 중요성은 무엇입니까?”

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

“0.05 수준의 통계적 유의성 기원”

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

“과학적인 방법 : 통계 오류”

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



답변

Tim의 훌륭한 답변 외에도 특정 신뢰 구간에 대한 다른 이유도 필드 내에 있습니다. 헤어 스프레이에 대한 임상 시험에서, 예를 들어, 당신이되고 싶은 것이 매우 치료가 사람을 죽일 99.99 %를 말할 가능성이 아니었다 확신하지만, 당신은 당신의 헤어 스프레이 헤어 숙박을하게하는 75 % 신뢰 구간과 완벽하게 잘 될 것 직진.

일반적으로 신뢰 구간은 불확실성에 익숙한 방식으로 사용해야하지만 너무 엄격하지 않아서 연구의 힘을 부적합하게 낮 춥니 다. 신뢰 구간이 90 %이면 샘플링을 반복 할 때 10 회 간격으로 1 회 생성 할 때 실제 값이 포함되지 않을 것으로 예상됩니다. 당신이 연구하고있는 것에 기초하여, 그것은 받아 들일 수 있습니까? 반면 99 % 신뢰 구간을 선호하는 경우 표본 크기가 구간이 쓸모 없게 커지지 않을만큼 충분합니까? (연구를하기 전에 CI 레벨을 결정하고 있기를 바랍니다.)

제 경험 (사회 과학)과 아내 (생물 과학)에서 본 것에서 다양한 분야와 다양한 특정 사례에 CI / 중요성 표준이 있지만, 이는 드문 일이 아닙니다. CI 간격 또는 중요도 수준을 적절하게 설정했는지 여부는 주제에 대한 논쟁의 대부분입니다. 통계 전문가가 고객에게 99 %의 양면 신뢰 구간을 좋아할 수 있지만 데이터의 중요성을 나타내려면 표본을 10 배로 늘려야한다고 설명했습니다. 고객이 중요한 데이터 차이를 보이지 않는 이유를 묻는 회의에 참석했습니다. 높은 간격을 선택했기 때문에 인내심을 설명합니다. 또는 반대로 낮은 간격을 요청했기 때문에 모든 것이 중요합니다.

내가 제안하는 것은 해당 분야의 주요 논문 중 일부를 읽고 (가능한 한 특정 주제에 가깝게) 사용하는 것을 보는 것입니다. 그것을 편안함 수준 및 샘플 크기와 결합하십시오. 그런 다음 해당 정보로 선택한 것을 방어 할 준비를하십시오. 당신이 매우 엄격한 규칙을 가진 분야에 있지 않는 한-임상 시험 나는 적어도 내가 본 것에서 실제로 그렇게 엄격한 유일한 사람이라고 생각합니다-당신은 더 나은 것을 얻지 못할 것입니다. (그리고 엄격한 규칙이 있다면, 해당 분야의 주요 논문이이를 따르기를 기대합니다!)


답변

신뢰 구간 범위를 선택하는 것은 주관적인 결정입니다. 50 %, 90 %, 9만9천9백99퍼센트 … 등 그것은 어떻게 많은 자신감에 관한 것입니다 : 당신은 말 그대로 어떤 신뢰 구간 선택할 수 있습니다 당신이 갖고 싶어합니다. 아마도 가장 일반적으로 사용되는 것은 95 % CI입니다.

해석과 당신이 제공 한 연결에 관해서 … 이런 종류의 해석은 지나치게 단순화 된 것 입니다. 서로 다른 상황에서 서로 다른 값이 “강한”또는 “약한”상관으로 간주 될 수 있기 때문에 상관 관계가 좋은 예입니다. 웹에서 임의의 예를 살펴보십시오 .

  • 한 번 실험실 장비를 표준으로 보정하는 화학자에게 원하는 상관 계수의 값을 물었습니다. “0.9가 너무 낮습니다. 최소한 0.98 또는 0.99가 필요합니다.” 그녀는 정부지도 문서에서 번호를 얻었습니다.
  • 한 번은 치료 과정의 회귀 분석을 수행 한 엔지니어에게 그가 찾고있는 상관 계수의 값을 물었습니다. “0.6에서 0.8 사이의 모든 것이 허용됩니다.” 그의 대학 교수가 그에게 말했다.
  • 나는 한때 오염 된 토양과 오염되지 않은 토양에 사는 들판 쥐의 크기에 대한 분산 분석을 수행 한 생물 학자에게 그가 찾고있는 상관 계수의 값을 물었다. 그는 몰랐지만 컷오프는 모델이 보유한 샘플 수로 감지 할 수있는 가장 작은 크기 차이를 기준으로 0.2였습니다.

죄송하지만 바로 가기가 없습니다 …

신뢰 구간이 무엇인지 더 잘 느끼기 위해 여기 , 여기 또는 여기 에서 더 자세히 읽을 수 있습니다 .


답변

일반적으로 신뢰 수준은 분석가의 재량에 달려 있지만 법률 및 규정에 따라 설정되는 경우가 있습니다. 두 가지 예를 드리겠습니다.

은행 감독에서는 특정 위험을 계산할 때 99 % 신뢰 수준을 사용해야합니다 ( 이 바젤 규정의 2 페이지 참조) .

FDA 통계적 방법론에서 약물 및 장치 테스트에 대해 특정 신뢰 수준 을 사용하도록 지시 할 수 있습니다 .

전반적으로, 해당 분야의 전문가와 상담하여 신뢰 수준과 관련하여 허용되는 관행과 규정이 무엇인지 알아내는 것이 좋습니다.


답변