Wie werden asymmetrische Konfidenzintervalle eines Anteils gemeldet?

Ich habe den Anteil der ausgewachsenen Küken aus der Anzahl der in jedem Jahr geschlüpften Eier mit prop.test()R berechnet . Ich sehe, dass es mir den Anteil der ausgewachsenen Küken gibt, aber auch das 95% -Konfidenzintervall, nach dem ich strebe. Nachdem ich die hervorragenden Informationen aus einer anderen Frage auf dieser Website hier gelesen habe , verstehe ich, warum meine 95% CIs keine Symmetrie aufweisen!

Wie soll ich dies jedoch in einem Papier melden?

Ich habe Leute gesehen, die Werte als 38% (± 0,2%) angegeben haben, mit einem Hinweis darauf, dass der Wert in Klammern 95% CI beträgt. Offensichtlich funktioniert dies nicht für asymmetrische CIs. Muss ich in diesen Fällen die oberen und unteren Werte angeben?

r confidence-interval binomial Mog
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Klar, ich würde die Unter- und Obergrenze angeben. Ein Beispiel aus der Praxis finden Sie in diesem BMJ-Artikel (S. 4, Tabelle 2).

Bernd Weiss

Danke @Bernd. Das ist ein großartiges Papier, das eine großartige Lösung bietet.

Mog

Antworten:

Sie sollten das untere und obere Intervall sowie die Methode zur Berechnung des Intervalls angeben.

Es stellt sich heraus, dass es keinen „richtigen“ Weg gibt, Konfidenzintervalle für Proportionen zu berechnen, sondern viele konkurrierende Methoden mit jeweils Vor- und Nachteilen. Das Fehlen einer universell korrekten Methode steht im Gegensatz zu vielen statistischen Dingen, denen Sie Zahlen zuordnen könnten, wie Mittelwerten und Standardabweichungen. Damit Ihr Intervall vollständig spezifiziert ist, müssen Sie angeben, wie Sie es berechnet haben.

Michael Lew
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Danke @Michael. Gut zu wissen, dass die Methode ebenfalls gemeldet werden sollte. Wenn ich also den prop.test()Code in R basierend auf der anderen (verknüpften) Antwort verwende, würde ich die Wilson-Methode mit Yates 'Kontinuitätskorrektur verwenden, richtig? Gibt es einen Grund, warum ich die Kontinuitätskorrektur verwenden sollte oder nicht?

Mog

@Mog Sie haben eine vernünftige Frage gestellt, die überraschend schwer zu beantworten ist (zumindest kurz zu beantworten). Wilsons Methode erlaubt die lokale Interpretation von "Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass der wahre Anteil in diesem Fall innerhalb dieses Intervalls liegt?" , dass es sowohl ein Bayes'sches glaubwürdiges Intervall mit einem einheitlichen Prior als auch ein Fisher-Bezugsintervall approximiert. Wenn Sie jedoch eine Kontinuitätskorrektur anwenden, damit sie sich eher wie ein Clopper-Pearson-Intervall verhält, geht diese Interpretation verloren. Meiner Meinung nach sind Wilsons Intervalle ohne die "Korrektur" ausgezeichnet.

Michael Lew