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!)

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