{"id":737,"date":"2023-07-28T22:24:16","date_gmt":"2023-07-28T22:24:16","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/intervalos-de-confianca\/"},"modified":"2023-07-28T22:24:16","modified_gmt":"2023-07-28T22:24:16","slug":"intervalos-de-confianca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/intervalos-de-confianca\/","title":{"rendered":"O que s\u00e3o intervalos de confian\u00e7a?"},"content":{"rendered":"

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Muitas vezes em estat\u00edstica estamos interessados em medir par\u00e2metros populacionais<\/a> , ou seja, n\u00fameros que descrevem certas caracter\u00edsticas de uma popula\u00e7\u00e3o inteira.<\/span><\/p>\n

Dois dos par\u00e2metros populacionais mais comuns s\u00e3o:<\/span><\/p>\n

1. M\u00e9dia populacional:<\/strong> o valor m\u00e9dio de uma vari\u00e1vel em uma popula\u00e7\u00e3o (por exemplo, a altura m\u00e9dia dos homens nos Estados Unidos)<\/span><\/p>\n

2. Propor\u00e7\u00e3o populacional:<\/strong> a propor\u00e7\u00e3o de uma vari\u00e1vel numa popula\u00e7\u00e3o (por exemplo, a propor\u00e7\u00e3o de residentes num condado que apoiam uma determinada lei)<\/span><\/p>\n

Mesmo que queiramos medir estes par\u00e2metros, \u00e9 geralmente muito caro e demorado recolher dados sobre cada indiv\u00edduo numa popula\u00e7\u00e3o para calcular o par\u00e2metro populacional.<\/span><\/p>\n

Em vez disso, normalmente pegamos uma amostra aleat\u00f3ria da popula\u00e7\u00e3o geral e usamos os dados da amostra para estimar o par\u00e2metro populacional.<\/span><\/p>\n

Por exemplo, digamos que queremos estimar o peso m\u00e9dio de uma determinada esp\u00e9cie de tartaruga na Fl\u00f3rida. Como existem milhares de tartarugas na Fl\u00f3rida, seria extremamente demorado e caro pesar cada tartaruga individualmente.<\/span><\/p>\n

Em vez disso, poder\u00edamos pegar uma amostra aleat\u00f3ria simples<\/a> de 50 tartarugas e usar o peso m\u00e9dio das tartarugas nessa amostra para estimar a verdadeira m\u00e9dia populacional:<\/span> <\/p>\n

\"Amostra<\/p>\n

O problema \u00e9 que n\u00e3o h\u00e1 garantia de que o peso m\u00e9dio das tartarugas na amostra corresponda exatamente ao peso m\u00e9dio das tartarugas em toda a popula\u00e7\u00e3o. Por exemplo, podemos escolher uma amostra cheia de tartarugas de baixo peso ou talvez uma amostra cheia de tartarugas pesadas.<\/span><\/p>\n

Para capturar essa incerteza, podemos criar um intervalo de confian\u00e7a.<\/span> Um intervalo de confian\u00e7a<\/strong> \u00e9 um intervalo de valores que provavelmente cont\u00e9m um par\u00e2metro populacional com um certo n\u00edvel de confian\u00e7a. \u00c9 calculado de acordo com a seguinte f\u00f3rmula geral:<\/span><\/p>\n

Intervalo de confian\u00e7a<\/strong> = (estimativa pontual) +\/- (valor cr\u00edtico)* (erro padr\u00e3o)<\/span><\/p>\n

Esta f\u00f3rmula cria um intervalo com um limite inferior e um limite superior, que provavelmente cont\u00e9m um par\u00e2metro populacional com um certo n\u00edvel de confian\u00e7a.<\/span><\/p>\n

Intervalo de confian\u00e7a<\/strong> = [limite inferior, limite superior]<\/span><\/p>\n

Por exemplo, a f\u00f3rmula para calcular um intervalo de confian\u00e7a para uma m\u00e9dia populacional \u00e9:<\/span><\/p>\n

Intervalo de confian\u00e7a =<\/strong> x<\/span> +\/- z*(s\/\u221a n<\/span> )<\/strong><\/span><\/p>\n

Ouro:<\/span><\/p>\n