动区间用于描述基于理论概率和样本大小的样
方面重要的是要理解间隔越窄对真实值位置的估计就越精确。相反更宽的置信区间表明更大的不确定性和更低的精度。另方面如果置信区间不与零值重叠或者两个区间不重叠则意味着差异或估计可能是真实的而不是偶然的结果。相反如果两个区间重叠则差异不显着。 我们以家电子商务公司为例该公司希望以 %的置信区间评估广告活动对其网站转化率的影响。 广告曝光组的转化率为 .%置信区间为 .% 至 .%。就其本身而言未接触广告活动的群体获得了 .% 的转化率置信区间为 .% 至 .%。 暴露组的置信区间与未暴露组的置信区间不重叠这表明观察到的 .% 的转化率差异在 %置信水平下具有统计显着性。因此该公司可以得出结论该活动对转化率产生了积极 波兰 手机号码 影响提高了.%。 置信区间的分析和解释必须谨慎进行并考虑以下因素 根据不同度量例如均值和比例计算的两个置信区间不定具有相同的含义也不定可以进行比较。
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样本量越大置信区间越窄。因此对于大样本来说微小的差异可能会产生显着差异但对于小样本来说则不会。 置信区间与波动区间有什么区别 置信区间用于估计统计参数例如平均值所在的可能值范围并具有定的置信度。它用于评估估计的精度。 另方面波本中事件数量的预期变化。 例如民意调查机构想要评估在选举中支持候选人的人数比例。该调查针对名选民进行其中名选民支持该候选人。
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