Dans les statistiques fréquentistes, un intervalle de confiance à 95% est une procédure produisant un intervalle qui, si elle était répétée un nombre infini de fois, contiendrait le vrai paramètre 95% du temps. Pourquoi est-ce utile?
Les intervalles de confiance sont souvent mal compris. Ce n'est pas un intervalle dans lequel nous pouvons être sûrs à 95% que le paramètre est (sauf si vous utilisez l'intervalle de crédibilité bayésien similaire). Les intervalles de confiance me semblent être un appât et un changement.
Le seul cas d'utilisation auquel je peux penser est de fournir la plage de valeurs pour laquelle nous ne pouvons pas rejeter l'hypothèse nulle selon laquelle le paramètre est cette valeur. Les valeurs p ne fourniraient-elles pas cette information, mais mieux? Sans être aussi trompeur?
En bref: pourquoi avons-nous besoin d'intervalles de confiance? Comment sont-ils, lorsqu'ils sont correctement interprétés, utiles?