• Pressuposto #1: Amostragem aleatória
• Pressuposto #2: Independência
• Pressuposto #3: Amostra grande
• Pressuposto #4: A condição 10%
• Pressuposto #5: A condição de sucesso / fracasso
• Pressuposto #6: Homogeneidade das variâncias

Ao construir intervalos de confiança, é importante que determinados pressupostos sejam cumpridos. Se estes pressupostos forem violados, o intervalo de confiança pode tornar-se pouco fiável.

Eis os seis pressupostos que deve verificar ao construir um intervalo de confiança:

Pressuposto #1: Amostragem aleatória

Os dados devem ser recolhidos utilizando um método de amostragem aleatória (um método em que cada indivíduo de uma população tem a mesma probabilidade de ser incluído na amostra) para que os dados da amostra com que está a trabalhar sejam representativos da população geral de interesse.

Pressuposto #2: Independência

Cada observação nos dados da amostra deve ser independente de todas as outras observações, o que significa que não há duas observações numa amostra que estejam relacionadas entre si ou que se afectem mutuamente de alguma forma.

Se for utilizado um método de amostragem aleatória para recolher os dados, este pressuposto é normalmente satisfeito.

Pressuposto #3: Amostra grande

Para aplicar o Teorema do Limite Central, o tamanho da nossa amostra deve ser suficientemente grande. Em geral, consideramos que "suficientemente grande" é 30 ou mais. No entanto, este número pode variar com base na forma subjacente da distribuição da população.

Nomeadamente:

• Se a distribuição da população for simétrica, por vezes é suficiente uma amostra de dimensão tão pequena como 15.
• Se a distribuição da população for enviesada, é geralmente necessária uma amostra de, pelo menos, 30 elementos.
• Se a distribuição da população for extremamente enviesada, poderá ser necessária uma dimensão de amostra de 40 ou mais.

Pressuposto #4: A condição 10%

A dimensão da amostra deve ser inferior ou igual a 10% da dimensão da população, o que garante que as observações nos dados são independentes.

Pressuposto #5: A condição de sucesso / fracasso

Quando se trabalha com intervalos de confiança que envolvem proporções, deve haver pelo menos 10 sucessos esperados e 10 insucessos esperados numa amostra, de modo a utilizar a distribuição normal como uma aproximação.

Pressuposto #6: Homogeneidade das variâncias

Quando se trabalha com intervalos de confiança que envolvem duas amostras, assume-se que as duas populações de onde vieram as amostras têm variâncias iguais.

Como regra geral, se o rácio entre a variância maior e a variância menor for inferior a 4, então podemos assumir que as variâncias são aproximadamente iguais e utilizar o teste t de duas amostras.

Por exemplo, se a amostra 1 tiver uma variância de 24,5 e a amostra 2 tiver uma variância de 15,2, o rácio entre a variância da amostra maior e a menor será calculado como 24,5 / 15,2 = 1,61.

Uma vez que este rácio é inferior a 4, podemos assumir que as variâncias entre os dois grupos são aproximadamente iguais.