Los intervalos de confianza establecen un parámetro para medir qué tan preciso o confiable puede ser un muestreo para cierto porcentaje buscado, mientras que las pruebas de hipótesis comparan lo esperado con los resultados reales para determinar cuál hipótesis es más factible. Aunque analizan aspectos diferentes, comparten el objetivo de interpretar los datos de manera más precisa que un análisis de toda la población. Los intervalos de confianza buscan resultados cercanos al valor real, mientras que las pruebas de hipótesis to

1. Relación entre prueba de hipótesis e intervalos de confianza.
La reacción entre estos comienza al momento de analizar qué tan factibles son los
resultados sobre una población y la interpretación y factibilidad de los resultados,
los intervalos de confianza establecen un parámetro de los muestreos realizados
para encontrar que tan preciso o confiable puede ser para cierto porcentaje
buscado, en cambio lo que es la prueba de hipótesis busca la factibilidad de este
mediante una comparación de lo que puede pasar y lo que se espera obtener si se
obtienen los datos en H0 se supondrá que esta es la más factible a ser verdadera
pero en caso de que esta sea muy poco factible se optara por decir que H1 es la
más factible ya que la probabilidad de que suceda lo contrario es muy bajo o
inexistente pero esto no quiere decir que sea lo que va a ocurrir ya que solo es una
suposición de basada en la interpretación de los datos con ciertos parámetros de
error.
Estos diferentes análisis tienen algunos puntos en común a la hora de la
interpretación ya que una se refiera a una parte de del análisis diferente del otro,
por ejemplo los intervalos de confianza determina que tan confiable es que de 10
personas de una población cumpla con cierta característica que se está buscando,
a diferencia de la prueba de hipótesis que busca que tan coincidente es este caso
si se toman diferentes muestras para tener un mayor conocimientos de lo que se
está buscando o lo que se espera conseguir y tener una mejor interpretación de los
datos obtenidos ya que estos tipos de análisis son más factibles que realizar un
análisis a toda la población ya que estas se aplican usualmente a poblaciones
grandes o muy grandes.
Los intervalos de confianza buscan llegar a un resultado que este lo más cercano al
valor real de lo que se busque, a diferencia de la prueba de hipótesis que toma la
decisión de si los valores obtenidos son correctos dependiendo de las tendencias
que se tengan a la hora de la revisión de los resultados.