Konfidenzintervalle geben einen Bereich um einen Punktschätzer an (z. B. den Bereich um den Mittelwert der erhobenen Stichprobe), der den zu schätzenden wahren Parameter innerhalb der in ihrer Gesamtheit nicht messbaren Grundpopulation mit einer Sicherheitswahrscheinlichkeit von 1 – ɑ (häufig 95%, siehe: ɑ-Niveau) überdeckt.

Das bedeutet: Die Aufgabe von Konfidenzintervallen ist es uns einen Eindruck darüber zu vermitteln, wie gut der innerhalb der Stichprobe berechnete Parameter dem wirklichen Wert innerhalb der Gesamtpopulation entspricht.

Da wir diesen wahren Wert nicht kennen, weil wir die Gesamtpopulation nicht messen können, gibt uns das Konfidenzintervall einen Sicherheitsbereich an, der den wahren Wert mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% überdeckt.

Wir wissen also: Irgendwo innerhalb des Konfidenzintervalls liegt mit sehr hoher wahrscheinlichkeit der wirkliche Mittelwert. Daraus ergibt sich direkt, dass ein schmaleres Konfidenzintervall besser ist, weil es den wirklichen wahren Wert deutlich eingrenzt.

In SPSS lassen sich Konfidenzintervalle über Analysieren / Explorative Datenanalyse / Statistiken / Deskriptive Statistik Konfidenzintervalle (Häckchen setzen) berechnen.

 

 

Trag dich hier für Dr. Ortmanns beste Maildizin ein und erhalte regelmässige für deine empirische Promtion

You have Successfully Subscribed!