As determinantes locais da paradiplomacia: o caso dos municípios ...

É necessário criar um intervalo de confiança de forma a retirar dele informações
úteis. Para isso, ele precisa de algumas propriedades que informem a probabilidade de conter
o verdadeiro valor do que se está tentando estimar (no caso específico, a média).
Geralmente, buscam-se intervalos de 95% de confiança, outras, de 99%, mas todas
têm a mesma interpretação, ou seja, são limites construídos de tal forma que em certa
porcentagem das vezes (95% ou 99%), o valor verdadeiro da média da população cairá.
Quando se usa um intervalo de 95%, por exemplo, na verdade o que se está implicando é que
em uma coleta de 100 amostras, calculadas as médias e seus intervalos de confiança, em 95
delas os intervalos de confiança conterão o valor verdadeiro da média da população.
Para calcular esse intervalo, é necessário saber os limites nos quais 95% das médias
irá cair. Anteriormente foi dito que 95% dos valores z caem entre -1,96 e 1,96. E que os
valores z são válidos em uma distribuição normal, em que a média é 0 e o desvio padrão é 1.
Isso quer dizer que se as médias das amostras tiverem essas características, elas cairão entre -
1,96 e 1,96. Viu-se também pela teoria do limite central que amostras grandes tendem a ter
uma distribuição normal. Para conseguirmos, entretanto, os valores correspondentes nos
nossos dados brutos seriam necessários uma média 0 e um desvio padrão 1 para as médias das
amostras. Faz-se isso pelo mesmo processo dos scores em uma amostra, ou seja, convertendo
os scores em valores z. Foi apresentado anteriormente que a equação de conversão é
representada por:
Como se sabe que os limites são -1,96 e 1,96 em valores z, então para achar os
valores correspondentes substitui-se o z na equação:
Rearranjando as equações tem-se que:
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