A idéia básica de intervalos de confiança

Suponha que estejamos interessados num parâmetro populacional verdadeiro (mas desconhecido) $\theta$. Podemos estimar o parâmetro $\theta$ usando informação de nossa amostra. Chamamos o único número que representa o valor mais plausível do parâmetro (baseado nos dados amostrais) de uma estimativa pontual de $\theta$. Contudo, sabemos que o valor estimado na maior parte das vezes não será exatamente igual ao valor verdadeiro. Então, também seria interessante encontrar um intervalo de confiança que forneça um intervalo de valores plausíveis para o parâmetro baseado nos dados amostrais.

Tecnicamente, 95% de todos os intervalos de confiança que construirmos conterão o verdadeiro valor do parâmetro (dado que todas as suposições envolvidas estejam corretas). Então se obtivermos um intervalo de confiança para o parâmetro $\theta$ para cada uma dentre 100 amostras aleatórias da população, somente 5, em média destes intervalos de confiança não conterão $\theta$.

Podemos obter intervalos de confiança de 95% para:

médias, diferenças de médias, proporções, diferenças em proporções, etc.

Podemos também criar intervalos de confiança de 90%, 99%, 99.9%, etc, mas os intervalos de confiança de 95% são os mais utilizados.