L’intervallo di confidenza (IC) è un intervallo numerico che quantifica l’incertezza di una stima statistica. È costruito in modo tale da contenere il valore vero del parametro della popolazione con una probabilità fissata a priori dal ricercatore, chiamata livello di confidenza.
Solitamente, il livello di confidenza scelto è 95%, il che significa che, se ripetessimo molte volte lo stesso studio, il 95% degli intervalli calcolati includerebbe il vero valore del parametro nella popolazione.
Si può calcolare l’intervallo di confidenza per diverse misure statistiche, come rischio relativo (RR), odds ratio (OR), hazard ratio (HR), proporzioni e medie.
Un intervallo di confidenza più stretto indica una stima più precisa, mentre un intervallo più ampio indica maggiore incertezza nella stima.
Ad esempio, uno studio analizza il rischio relativo (RR) di sviluppare diabete di tipo 2 tra persone con uno stile di vita sedentario rispetto a chi svolge attività fisica regolare.
I ricercatori trovano che il rischio relativo è 1,8 con un intervallo di confidenza al 95% (1,4 – 2,3).
Il valore 1,8 indica che le persone sedentarie hanno un 80% di rischio in più di sviluppare il diabete di tipo 2 rispetto a chi pratica attività fisica.
L’intervallo di confidenza (1,4 – 2,3) suggerisce che il valore reale del rischio relativo nella popolazione generale si trova con 95% di probabilità tra 1,4 e 2,3.
Poiché l’intervallo non include il valore 1, il risultato è statisticamente significativo, indicando che la sedentarietà è probabilmente un vero fattore di rischio.
Se l’IC fosse stato (0,9 – 2,5), il risultato non sarebbe stato significativo, poiché include 1 (il che significherebbe che il rischio potrebbe essere uguale tra i due gruppi).
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