Konfidenzgrad

Konfidenzgrad bezeichnet in der Statistik ein Maß für die Zuverlässigkeit einer Schätzung oder einer daraus abgeleiteten Angabe über einen unbekannten Parameter. In der frequentistischen Interpretation gibt er an, wie oft das verwendete Verfahren bei wiederholter Stichprobenziehung einen bestimmten Konfidenzbereich erhält, der den wahren Parameter einschließt. Der Konfidenzgrad ist damit eine Eigenschaft des Verfahrens, nicht eines einzelnen errechneten Intervalls.

Bei der Analyse wird aus den Daten ein Konfidenzintervall berechnet, das den wahren Parameter mit dem vorgegebenen Konfidenzgrad einschließen soll, zum Beispiel 95%. In der Langzeitbetrachtung würden 95% der erzeugten Intervalle den wahren Parameter enthalten. Das Intervall selbst variiert zwischen Stichproben; der Konfidenzgrad beschreibt die Langzeitzuverlässigkeit des Verfahrens.

Interpretation und missverständliche Formulierungen: Häufig wird gesagt, man sei „zu 95% sicher“, was eine pragmatische Wiedergabe des Konfidenzgrads ist, aber statistisch präziser ist die Aussage, dass das Verfahren bei vielen Wiederholungen das Intervall mit dem angegebenen Anteil korrekt einschließt. Im Vergleich zur Bayes’schen Statistik verwendet der Konfidenzgrad eine frequentistische Perspektive; dort spricht man von glaubwürdigen Intervallen (credible intervals), die die Wahrscheinlichkeit ausdrücken, dass der Parameter gegeben die Daten in einem Intervall liegt, unter Berücksichtigung einer Prior.

Typische Werte sind 90%, 95% oder 99%. Die Wahl hängt von Stichprobengröße, gewünschter Präzision und dem Risiko von Fehlinterpretationen ab. Anwendungen finden sich in Umfragen, medizinischen Studien, Wissenschafts- und Qualitätskontrollen.