Das Konfidenzintervall oder Vertrauensintervall liefert in der psychologischen Statistik Informationen über die Messfehlerbelastung von Testaussagen. Das Konfidenzintervall grenzt einen Wertebereich um einen gemessenen Wert ein, innerhalb dessen der wahre, d. h., messfehlerfreie Wert mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zu erwarten ist. Je größer dabei die angegebene Sicherheitswahrscheinlichkeit ist, desto größer wird auch der Wertebereich des Konfidenzintervalls und somit der Bereich, in dem sich der wahre Wert einer Messung befinden kann.
Ein Konfidenzintervall gibt demnach auch an, wie genau Messungen sind, und wie stabil ein Schätzwert ist bzw. wie nahe eine Messungen an dem ursprünglichen Schätzwert sein werden, wenn man das Experiment wiederholt.
Konfidenzintervalle sind Teil der deskriptiven Statistik und bezeichnen Intervalle mit ein Ober- und einer Untergrenze, wobei das gängigste Konfidenzintervall das 95 %-Konfidenzintervall ist. Konfidenzintervalle können übrigens auch dazu verwendet werden, um zwei Gruppen auf Unterschiede zu untersuchen.
Beispiel: Wenn man etwa Daten über die Körpergröße von hundert Frauen sammelt, um herauszufinden, wie groß im Durchschnitt Frauen sind, dann kann man den Mittelwert berechnen und erhält 169 cm. Wenn man nun zusätzlich das 95 %-Konfidenzintervall für diesen Mittelwert berechnet, kann man zusätzlich einschätzen, wie weit man diesem Ergebnis vertrauen kann, weshalb Konfidenzintervalle auch als Vertrauensbereiche bezeichnet werden. Liegt bei den erhobenen Daten die Untergrenze des 95 %-Konfidenzintervalls bei 160 cm und die Obergrenze bei 178 cm Körpergröße, dann ist die Wahrscheinlichkeit dafür, dass bei einer weiteren Stichprobe vom gleichen Umfang und aus der gleichen Population der neu ermittelte Mittelwert zwischen diesen beiden Werten liegen wird – zumindest in 95 Prozent der Versuche, eine solche weitere Stichprobe zu untersuchen.