# Güven aralığı
Güven aralığı, istatistik biliminde bir anakütle parametresi için bir çeşit aralık kestirimi olup bir çıkarımsal istatistik çözüm aracıdır. Bir anakütle parametre değerinin tek bir sayı ile kestirimi yapılacağına, bu parametre değerini kapsayabilecek iki (alt ve üst sınır) sayıdan oluşan bir aralık bulunur. Böylece güven aralıkları bir kestirimin ne kadar güvenilir olduğunu gösterir.
Bulunan aralığın anakütle parametresini içine alıp kapsamasının ne kadar olasılığı bulduğu "güven düzeyi" veya "güven katsayısı" ile belirlenir. Bir güven aralığı her zaman, bir yüksek yüzde orantı olarak ifade edilen, bir "güven düzeyi" ile birlikte verilir; örneğin geleneksel olarak istatistikçiler "%99 güven aralığı" veya "%95 güven aralığı" veya "%90 güven aralığı" şeklinde ifadeler kullanırlar. Bir güven aralığının iki uç (alt ve üst) noktası "güven sınırları" olarak anılır. Arzu edilen güven düzeyini yükseltmek, güven aralığının genişlemesine yol açar. Herhangi verilmiş bir durumda kullanılan kestirim yöntemi için, güven düzeyi gittikçe büyültülürse, çıkartılan güven aralığı da gittikçe genişleyecektir.
Bir güven aralığının hesaplanması, genel olarak kestirim yönteminin özellikleri hakkında gayet belirli varsayımların yapılmasını gerektirir. Bundan açıktır ki "güven aralığı" hesaplaması bir parametik çıkarımsal analiz aracıdır. Örneğin bir anakütle ortalaması hakkında çıkarım yapmak için örneklem verileri kullanılarak hazırlanan bir anakütle ortalaması güven aralığı kurmak için, örneklemin rastgele olduğunu ve bu rastgele örneklem verilerinin de normal dağılım gösteren bir anakütleden geldiği varsayımı yapılır. Bu nedenle burada incelen güven aralıklarının güçlü istatistik konumunda olmaları gerekmez; ama herhangi bir güven aralığında belirli bazı değişiklikler yapılarak - yani güçlü güven aralığı şekline sokularak - güven aralığına güçlü istatistik karakteri de kazandırılabilir.
Genel olarak güven aralıkları Neyman–Pearson tipi "çokluluk (frequentist) olasılık" temel teorisine dayanmaktadır. Bayes tipi istatistik temel teorisi kullanılırsa, benzer bir parametrik çıkarımsal analiz aracı, bir inanılır aralık, ortaya çıkartılır. Ancak "güven aralığı" ve "inanılır aralık" değişik teorik ve felsefi temellere dayanan kavramlardır ve genellikle aynı verilerden değişik güven ve inanılır aralıkları ortaya çıkartılır. Çoklulukçu objektif ve Bayes tipi subjektif olasılık temel felsefeleri hakkında temelden bir uyuşmazlık olduğu gibi, istatistikçiler arasında güven aralığı veya inanılır aralık kullanılması gereği ve yararlığı hakkında büyük uyuşmazlık bulunmaktadır.


## Kavramsal temel.
Aralık kestirimleri ile nokta kestirimlerini karşılaştırmakta fayda bulunmaktadır. Bir nokta kestirim ilgi duyulan anakütle parametrenin tahmin değeri olarak verilmiş tek bir sayı değeridir. Buna karşıt olarak, aralık kestiriminde anakütle parametresinin içinde bulunduğu, alt ve üst sınırı sayı değerleri olan bir aralık yayılımı verilir. Kestirimlerin güvenilirliğini daha iyice belirtmek için istatistik çalışmalarda tablolar ve grafiklerde tek bir nokta kestirim değeri yanında bir kestirim aralığı (alt ve üst sınır) değerleri de verilir. 
Bir örneğin için bir seçimden önce yapılan bir seçim sondaj sonuçlarının ne kadar güvenilir olduğunu belirlemek istenebilir. Uygun bir seçmen örnekleminde bulunan seçmenlere sorulan bir sorudan bu örnekleme dahil olanların %40'ının belirli bir partiye oy verme kararı olduğu öğrendiği kabul edilsin. Bu örneklem oranı olan %40, anakütle oranı olarak kullanılınca, bu bir nokta kestirim olur ve tüm seçmenlerin %40'ının belirli partiye oy verecekleri kestirimi yapılabilir. Aynı örneklem verileri kullanılarak anakütle belirli partiye oy verenle oranı için "%90 güven aralığı" kurulabilir ve bu aralığın %36 ile %44 arasında olduğu bulunabilir ve "%95 güven aralığı" ise %36 ile %44 olarak elde edilir. Herhangi belirtilmiş bir güven düzeyi için (diğer her şey değişmeden aynı kalırsa) daha az yaygın bir güven aralığı daha çok yaygın bir güven aralığından daha fazla inanılır sonuç verir. Bir güven aralığının yaygınlığına etki eden büyük bir faktör kestirim hesaplanması için kullanılan örneklem büyüklüğüdür; yani örneklemle elde edilen gerçek veri değerlerin kaç tane olduğudur.


## Alternatifler ve tenkitler.
Güven aralığı aralık kestirimi içinde bir yöntemdir ve "çokluluklu" olasılığı temel alan istatistik pratikte popüler olarak kullanıldığı için en çok kullanılan aralık kestirmi yöntemidir. Bu yöntemin amacı anakütle parametresinin kestirmidir. Çokluluk olasılık temeline bağlı istatistik yöntemlerinde "parametre" kestirimi yapılacağına "gelecek"te ortaya çıkabilecek örneklemlerin sonucunun kestirmi de yapılma hedef alınabilir ve o zaman kestirim aralağı kurmak gerekir. Eğer olasılık temelinde Bayes tıpı istatistik olduğu kabul edilirse aralık kestirimi için inanılır aralık kullanılır.
Bu yöntemlerin hangisi kullanılırsa en kullanışlı sonuçların ortay çıkacağı çok tartışmalıdır. Bu üç değişik aralık kestiriminin matematik temelleri üzerinde tartışma bulunmaz ve her ucu de geçerli matematik kullanılarak ortaya çıkartılmıştır ve eğer matematik doğru kullanılmakta ise aynı veri setinden üç değişik matematiksel aralık bulmak mümkündür, Tartışma olasılık kavramının temelinin ne olduğuna dairdir ve daha çok felsefi anlaşmazlıklara dayanır.
Bayes tıpı olasılık temeli felsefesine dayanan istatistikçiler, bir aralık kestirimi ortaya çıkarılınca, bu güven aralığını kestirim aralığı inançlılar gibi "ben bundan sonraki örneklemdem çıkarılam ortalama kestirimim (diyelim) %90 olasılıkla bu aralık içine düşeceğini tahmin ediyorum" demeyip "parametrenin gerçekte bu aralığa düşmesi için benim bilgi "inanç" düzeyim %90'dır" derler. 
Güven aralıkları temellerinde olasılıktan çıkartıldığı için normal olasılık yasalarına uymaları gerekir. Eğer birkaç, her biri bağımsızlık varsayıma uyarak hesaplanmış, değişik istatistik ve her birine ait güven aralığı verilirse ya bu bağımsızlık varsayımına uymak gerekir; uyulma kabul edilmezse yapılan hesaplar geçersiz hale gelir. Eğer bir örneklem için birkaç değişik güven aralığı hesaplanmış olup da bunlarda en dar olanını kabul etmek istenirse, bu geçerli bir tutum değildir çünkü bu seçim yapılması halinde yapılan hesaplar geçerli güven aralıkları vermez. Bu seçimi yapmak olasılığı değiştirir ve gerçek aralığı genişletir ve bunun ne kadar olacağını tahmin etmek imkânsızdır.
Bu problem eğer güven aralığı seçmek hipotez sınaması analizi içinde kullanılırsa özellikle önem kazanır. Onun için, bazılarına göre güven aralıklarının hipotez sınaması için kullanılması uygun görülür şeklinde ifadeler bulunmakla beraber, bu açıklama hipotez sınaması için değişik bir yöntem ve değişik bir yorum kullanılması gerektiğine işaret eder.


## Online hesaplayıcılar.
  - TAMU güven aralığı hesaplayıcıları  YÖNLENDİRME (Erişme:24.4.2010)
  - GraphPad Çabuk hesaplayıcısı  YÖNLENDİRME (Erişme:24.4.2010)


## Dipnotlar.
 }}>