如何选择置信度？

我经常使用90％的置信度，因为它比95％或99％具有更大的不确定性。

但是，关于如何选择正确的置信度水平有任何指导原则吗？还是不同领域使用的置信度准则？

此外，在解释和显示置信度时，是否有任何指南将数字转换为语言？例如，诸如针对Pearson's r的指南（编辑：这些描述适用于社会科学）：

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

更新资料

感谢您下面的回答。他们都很乐于助人，有见地和有启发性。

此外，以下是一些不错的文章，这些文章是我在研究此问题时遇到的有关选择重要性级别（基本上是同一问题）的文章。他们验证以下答案中的内容。

“ 0.05的显着性意义是什么？”

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

“关于.05级统计意义的起源”

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

“科学方法：统计错误”

http://www.nature.com/news/scientific-method-statistical-errors-1.14700

除了蒂姆的出色答案之外，对于一个特定的置信区间，甚至在一个领域内还有不同的原因。例如，在一项针对发胶的临床试验中，您将非常有信心说治疗不会杀死任何人，比如说99.99％，但是以75％的置信区间（使发胶保持发质），您会很好的。直行。

通常，置信区间的使用方式应使您对不确定性感到满意，但又不要太严格，以免将研究的能力降低为不相关的。90％的置信区间意味着在重复采样时，您期望生成的十次间隔中的一次不会包含真实值。根据您的研究，可以接受吗？另一方面，如果您希望使用99％的置信区间，则样本量是否足以确保区间不会变得无用大？（希望您在研究之前确定CI水平，对吗？）

根据我的经验（在社会科学领域）以及从我对妻子的看法（在生物科学领域）来看，尽管在各个领域和各种特定情况下都有CI /重要性排序标准，但对于关于某个主题的辩论主要是您是否适当设置了CI间隔或重要性级别。我参加过一次会议，统计学家耐心地向客户解释说，尽管他们可能希望99％的双向置信区间，但他们的数据要显示出重要性，就必须将其样本增加十倍。我参加过一次会议，客户问为什么他们的数据没有一个显示出显着差异，我们耐心地向他们解释这是因为他们选择了一个较高的时间间隔，或者相反，因为要求的时间间隔较短，所以一切都很重要。

我的建议是阅读您所在领域的一些主要论文（尽可能接近您的特定主题）并查看它们的用途；结合您的舒适度和样本量；然后准备利用这些信息来捍卫您的选择。除非您在一个非常严格的规则领域中-至少从我所看到的情况来看，我怀疑只有严格的严格的临床试验-您将无法得到更好的结果。（如果有严格的规定，我希望您领域中的主要论文都遵循它！）

选择置信区间范围是一个主观决定。您可以选择任何置信区间：50％，90％，99,999％...等。这取决于您想要拥有多少置信度。可能最常用的是95％CI。

关于解释和您提供的链接...这些解释过于简单化。关联是一个很好的例子，因为在不同的上下文中，不同的值可以被认为是“强”或“弱”的关联，请从网络上看一些随机的例子：

• 我曾经问过一个化学家，他正在将实验室仪器校准到一个标准，她正在寻找什么相关系数值。“ 0.9太低。您至少需要0.98或0.99。” 她从政府指导文件中获得了电话号码。
• 我曾经问过一个对治疗过程进行回归分析的工程师，他在寻找什么相关系数值。“ 0.6到0.8之间的任何值都是可以接受的。” 他的大学教授告诉他。
• 我曾经问过一位生物学家，他正在对生活在污染土壤和原始土壤中的田鼠大小进行方差分析，他在寻找什么相关系数值。他不知道，但是根据模型可以检测到的最小尺寸差（基于他拥有的样本数量），他的截止值为0.2。

很抱歉，但是没有捷径...

为了更好地了解什么是置信区间，您可以在这里，这里或这里阅读更多关于他们的信息。

尽管一般而言，置信水平由分析师自行决定，但在某些情况下，法律和法规会设定这些置信水平。我给你举两个例子。

在银行监管中，计算某些风险时必须使用99％的置信度，请参阅本巴塞尔法规第2页。

FDA 可能会指示在其统计方法中对药物和设备测试使用一定的置信度。

总的来说，最好是咨询您所在领域的专家，以了解有关可信度水平的公认做法和法规。