Intervalles de confiance — Données, 14–17 ans
Décris une estimation avec l’incertitude due à des données limitées. Données, 14–17 ans.
Ce qu’est un intervalle de confiance
Un intervalle de confiance donne une plage de valeurs plausibles pour une caractéristique de la population, à partir d’un échantillon. Il apporte plus qu’une seule estimation, car il montre à quel point le résultat peut varier d’un échantillon à l’autre. Un intervalle plus large signifie plus d’incertitude, pas forcément une mesure moins bonne.
Pourquoi les estimations ont besoin d’une plage
Le problème est qu’on ne peut généralement pas interroger chaque personne ni mesurer chaque objet d’une population. Les échantillons donnent des estimations utiles, mais un autre échantillon correct ne donnerait pas exactement la même réponse. Les intervalles de confiance ont été conçus pour communiquer cette incertitude d’échantillonnage au lieu de la cacher derrière un seul nombre bien net.
Une estimation de sondage
Dans un sondage, 52 % de 1 000 personnes soutiennent une proposition, avec une marge d’erreur annoncée de 3 points de pourcentage. L’estimation est de 52 % et l’intervalle va de 49 % à 55 %, obtenu par 52 − 3 et 52 + 3. Il est plus honnête d’annoncer cette plage que d’affirmer que toute la population est exactement à 52 %.
Le piège
Une erreur fréquente consiste à dire qu’il y a 95 % de chances que la valeur fixe de la population se trouve dans cet intervalle déjà calculé. Cette formulation semble naturelle, mais la valeur de la population est fixe ; c’est l’intervalle produit par la méthode d’échantillonnage qui varie. Dans un rapport, dis que la méthode donne des intervalles contenant la valeur environ 95 % du temps.
Où on le rencontre
Les intervalles de confiance apparaissent dans les sondages d’opinion, la recherche médicale, les estimations climatiques et les contrôles de qualité. Un climatologue peut donner une plage pour une estimation du réchauffement, tandis qu’un sondeur donne une plage pour le soutien à une proposition. L’intervalle décrit l’incertitude d’échantillonnage ; il ne corrige ni des données biaisées ni une étude mal conçue.
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