Confidence Interval คืออะไร?แปลตรงต

Confidence Interval คืออะไร?แปลตรงตัวก็คือ “ช่วงความเชื่อมั่น”อะไรอะ เชื่อมั่นอะไรในช่วงเหรอ?ย้อนกลับไปที่การอนุมานทางสถิติที่เราเคยอ้างอิงถึงในเรื่อง P-value ยังจำกันได้ไหม เราทำการศึกษาวิจัยในกลุ่มประชากรเล็กๆ ที่เราเลือกมาที่เรียกว่า Sample แล้วหาค่าเฉลี่ยในกลุ่มดังกล่าว (estimate) เพื่อที่จะอนุมานค่านี้ไปสู่กลุ่มประชากร ที่มีค่าคงที่อยู่ค่าหนึ่ง (parameter) ที่เราไม่รู้หรอกว่ามันคืออะไร เราใช้หลัก inference เอาตอนนั้นเราคิดแล้วได้ค่าเฉลี่ยมาค่านึง แล้วเอา P-value ประกบ เพื่อที่จะบอกว่าค่าดังกล่าว (หรือเหตุการณ์ดังกล่าว) เกิดขึ้นโดยความบังเอิญหรือไม่ ถ้าไม่น่าจะเกิดขึ้นโดยบังเอิญเราก็บอกได้ว่ามีหลักฐานว่าสมมติฐานหลัก หรือ Null hypothesis ที่ตั้งไว้ไม่น่าจะเป็นความจริงส่วน Confidence interval เป็นอีกรูปแบบหนึ่งที่เราใช้ในการนำเสนอการอนุมานทางสถิติเช่นกัน แต่แทนที่เราจะนำเสนอมาเพียงแค่ค่าเดียว เราเลือกนำเสนอเป็นช่วงเลย ช่วงตัวเลขตั้งแต่ขอบล่างถึงขอบบน มีค่าตั้งอยู่ตรงกลางหนึ่งค่า (คิดไปคิดมาก็คล้ายๆ SD หรือส่วนเบี่ยงเบนนั่นแหละ)โดยเราตั้งช่วงเชื่อมั่นขึ้นมาเพื่ออะไร? หมายความว่าอะไร?หลายคนชอบบอกว่า 95%confidence interval คือ “เรามั่นใจ 95% ว่าค่าคงที่ในประชากร หรือ parameter อยู่ในช่วงนี้”คำนี้อาจดูเหมือนจะถูกแต่ความจริงแล้วไม่ถูกนะครับ เหตุที่เป็นเช่นนั้นเพราะว่าค่าคงที่ หรือ parameter ในประชากรมันมีอยู่แล้ว มันไม่ใช่สิ่งที่เราสร้างขึ้น แค่เรายังไม่รู้เฉยๆ เราต่างหากที่เป็นคนสร้างกรอบช่วง Confidence interval นี้ขึ้นมาครอบมันไว้ แล้วคาดหวังไว้ว่าจะคร่อมค่าคงที่นี้ไว้ได้ เหมือนคว่ำแก้วจับยุงอะครับ ยุงอาจไม่ได้บินไปบินมา ณ ในที่นี้ แต่เรามือสั่น ตามัว ครอบเบี้ยวไปเบี้ยวมา เดี๋ยวโดนบ้างเดี๋ยวไม่โดนบ้างเพราะค่าคงที่มีอยู่ค่าเดียวเพราะฉะนั้น 95% Confidence interval นั้นหมายถึงการที่มีโอกาส 95% ที่ช่วงความเชื่อมันจะครอบคลุมค่าคงที่ที่แท้จริง แบบนี้ถึงจะถูกหรือพูดแบบให้เห็นภาพ คือ ครอบแก้ว 100 ครั้ง จับยุงได้ 95 ครั้ง แบบนี้เห็นภาพไหมครับ อ่ะ หรือจะเอาแบบวิชาการ สุ่มทดลอง 1,000 ครั้ง ช่วงความเชื่อมั่นจะครอบคลุมค่าคงที่ที่แท้จริงในประชากร 950 ครั้งอย่าลืมว่าเราเป็นคนสร้าง “ค่าความเชื่อมั่น” เราไม่ได้สร้าง “ค่าคงที่”เพราะฉะนั้นเราต้องสนใจโอกาสที่ “ค่าความเชื่อมั่น” จะไปครอบคลุม “ค่าคงที่”แล้วเวลานำไปใช้จริงทำอย่างไร?นึกภาพถ้าเราตั้งสมมติฐานหลัก เช่นค่าเฉลี่ยน้ำหนักของประชากรไทย 1,000 คน = ค่าเฉลี่ยน้ำหนักชาวไทยทั้งประเทศ (parameter)โดยที่เราไม่ทราบหรอกว่า parameter มันเท่ากับเท่าไหร่ เราจะ estimate เอาโดยใช้ inferential statistic ที่เรากำลังจะเริ่มถนัดสมมติค่าคงที่ (ที่เราไม่รู้) = 60 kgเวลาเราสุ่มทดลองในแต่ละครั้ง เราอาจได้ค่าที่แกว่งไปแกว่งมา ได้ 61 บ้าง 58 บ้าง แต่ละค่าที่ได้ก็มีช่วง confidence interval กางปีกออกมา ส่วนใหญ่ครอบคลุม 60 kg โดยที่ตัวเราไม่รู้นะ บางครั้งสุ่มไปได้ 70 (61-71) แบบนี้ก็คือไม่ครอบคลุมค่าจริง ทำไปทำมา 100 ครั้ง มี 95 ครั้งที่ครอบคลุมแบบนี้ก็คือสมมติฐานหลักที่ตั้งไว้เป็นจริงเพราะ ทำไปกี่ครั้งก็ได้ประมาณช่วง 60 และครอบคลุมค่าที่แท้จริงด้วยแต่ถ้าเกิดเมื่อไหร่ก็ตามที่ confidence interval ไม่ครอบคลุมค่าที่แท้จริง แสดงว่าเกิดข้อมูลหรือหลักฐานขัดแย้งสมมติฐานหลักขึ้น ทำให้เราสามารถ reject null hypothesis ได้ และค่า p-value มักจะน้อยกว่า 0.05ความกว้างของ Confidence interval ขึ้นอยู่กับ 2 ปัจจัยหลัก คือ Population variation และ Sample sizeถ้า variation ใน population น้อย -> CI แคบถ้า variation ใน population มาก -> CI กว้างถ้า sample size น้อย -> CI กว้างถ้า sample size เยอะ -> CI แคบ

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

Confidence Interval คืออะไร?

แปลตรงตัวก็คือ “ช่วงความเชื่อมั่น”
อะไรอะ เชื่อมั่นอะไรในช่วงเหรอ?

ย้อนกลับไปที่การอนุมานทางสถิติที่เราเคยอ้างอิงถึงในเรื่อง P-value ยังจำกันได้ไหม เราทำการศึกษาวิจัยในกลุ่มประชากรเล็กๆ ที่เราเลือกมาที่เรียกว่า Sample แล้วหาค่าเฉลี่ยในกลุ่มดังกล่าว (estimate) เพื่อที่จะอนุมานค่านี้ไปสู่กลุ่มประชากร ที่มีค่าคงที่อยู่ค่าหนึ่ง (parameter) ที่เราไม่รู้หรอกว่ามันคืออะไร เราใช้หลัก inference เอา

ตอนนั้นเราคิดแล้วได้ค่าเฉลี่ยมาค่านึง แล้วเอา P-value ประกบ เพื่อที่จะบอกว่าค่าดังกล่าว (หรือเหตุการณ์ดังกล่าว) เกิดขึ้นโดยความบังเอิญหรือไม่ ถ้าไม่น่าจะเกิดขึ้นโดยบังเอิญเราก็บอกได้ว่ามีหลักฐานว่าสมมติฐานหลัก หรือ Null hypothesis ที่ตั้งไว้ไม่น่าจะเป็นความจริง

ส่วน Confidence interval เป็นอีกรูปแบบหนึ่งที่เราใช้ในการนำเสนอการอนุมานทางสถิติเช่นกัน แต่แทนที่เราจะนำเสนอมาเพียงแค่ค่าเดียว เราเลือกนำเสนอเป็นช่วงเลย ช่วงตัวเลขตั้งแต่ขอบล่างถึงขอบบน มีค่าตั้งอยู่ตรงกลางหนึ่งค่า (คิดไปคิดมาก็คล้ายๆ SD หรือส่วนเบี่ยงเบนนั่นแหละ)

โดยเราตั้งช่วงเชื่อมั่นขึ้นมาเพื่ออะไร? หมายความว่าอะไร?

หลายคนชอบบอกว่า 95%confidence interval คือ “เรามั่นใจ 95% ว่าค่าคงที่ในประชากร หรือ parameter อยู่ในช่วงนี้”

คำนี้อาจดูเหมือนจะถูกแต่ความจริงแล้วไม่ถูกนะครับ เหตุที่เป็นเช่นนั้นเพราะว่า
ค่าคงที่ หรือ parameter ในประชากรมันมีอยู่แล้ว มันไม่ใช่สิ่งที่เราสร้างขึ้น แค่เรายังไม่รู้เฉยๆ เราต่างหากที่เป็นคนสร้างกรอบช่วง Confidence interval นี้ขึ้นมาครอบมันไว้ แล้วคาดหวังไว้ว่าจะคร่อมค่าคงที่นี้ไว้ได้ เหมือนคว่ำแก้วจับยุงอะครับ ยุงอาจไม่ได้บินไปบินมา ณ ในที่นี้ แต่เรามือสั่น ตามัว ครอบเบี้ยวไปเบี้ยวมา เดี๋ยวโดนบ้างเดี๋ยวไม่โดนบ้าง
เพราะค่าคงที่มีอยู่ค่าเดียว

เพราะฉะนั้น 95% Confidence interval นั้นหมายถึงการที่มีโอกาส 95% ที่ช่วงความเชื่อมันจะครอบคลุมค่าคงที่ที่แท้จริง แบบนี้ถึงจะถูก

หรือพูดแบบให้เห็นภาพ คือ ครอบแก้ว 100 ครั้ง จับยุงได้ 95 ครั้ง แบบนี้เห็นภาพไหมครับ อ่ะ หรือจะเอาแบบวิชาการ สุ่มทดลอง 1,000 ครั้ง ช่วงความเชื่อมั่นจะครอบคลุมค่าคงที่ที่แท้จริงในประชากร 950 ครั้ง

อย่าลืมว่าเราเป็นคนสร้าง “ค่าความเชื่อมั่น” เราไม่ได้สร้าง “ค่าคงที่”
เพราะฉะนั้นเราต้องสนใจโอกาสที่ “ค่าความเชื่อมั่น” จะไปครอบคลุม “ค่าคงที่”

แล้วเวลานำไปใช้จริงทำอย่างไร?

นึกภาพถ้าเราตั้งสมมติฐานหลัก เช่น
ค่าเฉลี่ยน้ำหนักของประชากรไทย 1,000 คน = ค่าเฉลี่ยน้ำหนักชาวไทยทั้งประเทศ (parameter)

โดยที่เราไม่ทราบหรอกว่า parameter มันเท่ากับเท่าไหร่ เราจะ estimate เอาโดยใช้ inferential statistic ที่เรากำลังจะเริ่มถนัด

สมมติค่าคงที่ (ที่เราไม่รู้) = 60 kg

เวลาเราสุ่มทดลองในแต่ละครั้ง เราอาจได้ค่าที่แกว่งไปแกว่งมา ได้ 61 บ้าง 58 บ้าง แต่ละค่าที่ได้ก็มีช่วง confidence interval กางปีกออกมา ส่วนใหญ่ครอบคลุม 60 kg โดยที่ตัวเราไม่รู้นะ บางครั้งสุ่มไปได้ 70 (61-71) แบบนี้ก็คือไม่ครอบคลุมค่าจริง ทำไปทำมา 100 ครั้ง มี 95 ครั้งที่ครอบคลุมแบบนี้ก็คือสมมติฐานหลักที่ตั้งไว้เป็นจริง

Because to do so many times about the true value with 60 and covers.

But if that happens whenever a confidence interval covers the true value. Data show that the evidence contradicts the assumptions. We can reject null hypothesis, and the p-value is less than 0.05

Width Confidence interval depends on two main factors Population variation and Sample size

if the variation in the population at -> CI narrow
if the variation in the population is ->. CI wide
if the sample size is less -> CI wide
if the sample size lots -> CI narrow.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

What is Confidence Interval?

The translation is the "confidence range". What is your confidence in the period?

Go back to the statistical deduce that we've referred to in the P-value story. We have made a research study on a small population that we select, called the Sample, and then find the average in the group (estimate) in order to deduce this value into a population with a fixed value of one (parameter) that we do not know what it is. We use the main inference

At that time, we think of the average value, and then remove P-value to say that such a value (or such event) is caused by an accident. If it is not likely to happen by chance, we can tell you that there is evidence that the principal or Null assumption hypothesis that the set is not likely to be true.

The Confidence interval is another form we use to offer statistical deducers as well, but instead we offer just one value. We have chosen to present as a range now. The number ranges from the bottom edge to the upper edge. There is a value in the middle of one (think like an SD or a deviation).

How do we set a range of confidence? What does it mean?

Many people like to say that 95% confidence interval is "we assure 95% that the constant value in the population or parameter is in this range."

This word might seem to be true, but it's not right. The reason for that is, because the constants or the parameters in the population, it is already not what we create. We do not know yet, we have created a Confidence interval frame, and then expect to cross this constant. The mosquito can not fly to fly at this place, but we hand-shaking. A blurry eye is a misalignment. It's never been so bad because the constants exist only one value.

Therefore, 95% Confidence interval means that there are 95% chance at the belief range, it will cover the actual constant value. This is the

Or, in the picture of a glass cover, 100 times the mosquito can be captured 95 times, can you see a picture? 1,000 times the confidence interval covers actual constants in the population 950 times.

Do not forget that we are creating "confidence value", we do not create "constant", so we are interested in the chance that "sentiment" is going to cover "constant".

What is the time to take it?

Imagine if we set the main assumptions For example, the weight of Thai 1,000 people = Average Thai population weight (parameter).

We do not know what the parameter is, the more we will estimate using inferential statistic that we are going to start.

Assume constants (that we don't know) = 60 kg

Each time we randomly experiment. We may get a swing to the swing. 61 58 Each of the values has a range of confidence interval, spreading the wings 61-71 70 to the majority, covering 60 kg. It 95 has been done for 100 times, this is the main assumption that is set to be true.

As many times as possible around the range of 60 and cover the actual values.

However, when the confidence interval is not covered, the actual value Indicates that the data or evidence of the primary assumptions conflicts occurred. Allows us to reject null hypothesis and p-value values are usually less than 0.05.

The width of the Confidence interval depends on 2 main factors: Population variation and Sample size.

If the variation in population-> CI is narrow if variation in population much-> CI wide If sample size is less-> CI wide if sample size-> CI narrow

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

What is the international of trust?
Literal translation is "confidence interval"
What? What do you believe?
Back to statistical inference, can we refer to the p value? We are in a small group of research. We select an estimate of 41, which is called the sample, and then the average in these groups. One parameter“
At that time, we thought that the average was an a-p-values swallow tail, saying "or" such an event happened. Coincidence? If there is no coincidence, the root can be said that there is evidence that it is impossible to assume or assume the number.
Mutual trust is another form, and we also use statistical inference. Instead of a single offer, We chose Early numbers There is a setting at a value that thinks it's similar to SD or sitting there.
What's your belief? What do you mean?
Many people say that 95% s interval is "we believe that 95% s constant is in a range of population or parameters.
The word may look like a lie. because
Constants or parameters already exist. This is not what we create. We just don't know. We are a total creator. The festival's faithful band has taken over. I hope I can change this constant. It's like a bow. The Jedi didn't fly here, but our hands were shaking, twisting, twisting, and so on. No,
Because there's only one constant
So 95%% s interval means that the possible 95% s range will cover the real constant.
Or is a picture a hundred times, 95 times, of a glass crown? Or is it a random experiment, one and ten thousand. True coverage constant