Як вибрати рівень довіри?

Я часто використовую 90% рівень довіри, приймаючи, що це має більшу ступінь невизначеності, ніж 95% або 99%.

Але чи є вказівки щодо вибору правильного рівня довіри? Або вказівки щодо рівня довіри, які використовуються в різних сферах?

Також, інтерпретуючи та представляючи рівні довіри, чи є посібники для перетворення числа на мову? Наприклад, такі посібники, як цей для Pearson's r ( редагувати: ці описи призначені для соціальних наук):

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

Оновлення

Дякуємо за відповіді нижче. Всі вони були ДУЖЕ корисні, проникливі та повчальні.

Крім того, нижче наведено кілька приємних статей щодо вибору рівня значущості (по суті того ж питання), на які я зіткнувся, переглядаючи це питання. Вони підтверджують те, що сказано у відповідях нижче.

"Яке значення значущості 0,05?"

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

"Про витоки статистичного значення рівня 0,05"

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

"Науковий метод: статистичні помилки"

http://www.nature.com/news/scientist-method-statistic-errors-1.14700

Окрім чудової відповіді Тіма, навіть у полі є різні причини для конкретних інтервалів довіри. Наприклад, в клінічному випробуванні лаку для волосся, ви хочете бути дуже впевненими, що ваше лікування не може вбити когось, скажімо, 99,99%, але вам буде чудово з інтервалом довіри 75%, що ваш лак змушує волосся залишатись прямий.

Взагалі, довірчі інтервали слід використовувати таким чином, що вам подобається невизначеність, але також не настільки суворо, що вони знижують силу вашого дослідження на неактуальність. 90% довірчий інтервал означає, що при повторенні вибірки можна було б очікувати, що один раз за десять інтервалів генерування не включатиме справжнє значення. Виходячи з того, що ви досліджуєте, чи прийнятно це? З іншого боку, якщо ви віддаєте перевагу довірчий інтервал 99%, чи достатній розмір вибірки, щоб ваш інтервал не був марно великим? (Сподіваємось, ви вирішили рівень ІС перед тим, як пройти дослідження, правда?)

З мого досвіду (в галузі соціальних наук) і з того, що я бачив у дружини (в біологічних науках), хоча існують стандарти СІ / значення в різних областях і різні конкретні випадки, це не рідкість Більшість дебатів по темі полягає в тому, чи правильно ви встановили інтервал CI або рівень значущості. Я бував на нарадах, де статистик терпляче пояснював клієнту, що, хоча їм може сподобатися 99-відсотковий двосторонній інтервал довіри, щоб їхні дані коли-небудь виявили значення, їм доведеться збільшити зразок у десятки разів; і я був на зустрічах, де клієнти запитують, чому жодна їхня інформація не показує суттєвої різниці, і ми терпляче пояснюємо їм це тому, що вони вибрали високий інтервал - або навпаки, все важливо, тому що запитували менший інтервал.

Я пропоную прочитати деякі основні статті у вашій галузі (якомога ближче до вашої конкретної теми) і подивитися, що вони використовують; поєднуйте це зі своїм рівнем комфорту та розміром зразка; і тоді будьте готові захищати те, що ви вибрали з цією інформацією. Якщо ви не знаходитесь в галузі з дуже суворими правилами - клінічні випробування, я підозрюю, є єдиними, які насправді такі суворі, принаймні з того, що я бачив, - ви нічого кращого не отримаєте. (І якщо існують суворі правила, я сподіваюся, що основні статті у вашій галузі дотримуватимуться його!)

Вибір діапазону довірчого інтервалу є суб'єктивним рішенням. Ви можете вибрати буквально будь-який інтервал довіри: 50%, 90%, 99,999% ... і т. Д. Йдеться про те, скільки впевненості ви хочете мати. Напевно, найбільш часто використовуються 95% ІС.

Що стосується інтерпретації та наданого вами посилання ... Такі види тлумачень є надмірними спрощеннями . Кореляція є хорошим прикладом, оскільки в різних контекстах різні значення можуть розглядатися як "сильні" або "слабкі" кореляції, погляньте на якийсь випадковий приклад з Інтернету :

• Я одного разу запитав у хіміка, який калібрував лабораторний прилад, на стандарт, яке значення коефіцієнта кореляції вона шукала. "0,9 занадто низький. Вам потрібно щонайменше 0,98 або 0,99. " Вона отримала номер з урядового керівного документа.
• Я одного разу запитав інженера, який проводив регресійний аналіз процесу лікування, яке значення коефіцієнта кореляції він шукав. "Будь-що між 0,6 та 0,8 є прийнятним." Про це розповів його професор коледжу.
• Одного разу я запитав біолога, який проводив ANOVA розміру польових мишей, що живуть на забруднених проти незайманих ґрунтах, яке значення коефіцієнта кореляції він шукав. Він не знав, але його обрізання становило 0,2 виходячи з найменшої різниці розмірів, яку його модель могла виявити за кількістю наявних у нього зразків.

Так вибачте, але ярликів немає ...

Щоб краще відчути, що таке Інтервали довіри, ви можете прочитати більше про них, наприклад, тут , тут або тут .

Хоча, як правило, рівень довіри залишається на розсуд аналітика, є випадки, коли вони встановлюються законами та правилами. Наведу два приклади.

При банківському нагляді ви повинні використовувати 99% рівень довіри при обчисленні певних ризиків, див. Пункт 2 цього Базельського регламенту .

FDA може доручити використовувати певні рівні довіри для тестування на наркотики та засоби у своїх статистичних методологіях.

В цілому, це добра практика, щоб проконсультуватися з експертом у вашій галузі, щоб з’ясувати, які є прийняті практики та правила щодо рівнів довіри.