比率の非対称信頼区間を報告する方法は?


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私はprop.test()、Rを使用して、毎年孵化した卵の数からヒナの割合を計算しました。それにより、ヒナの割合だけでなく、95%信頼区間も得られることがわかります。これは、私が求めているものです。このサイトの別の質問から優れた情報をここで読んだので、95%のCIに対称性がない理由を理解しました。

  • しかし、これを論文でどのように報告すればよいですか?

私は人々が値を38%(±0.2%)と報告するのを見てきましたが、括弧内の値は95%CIであることが示されています。明らかに、これは非対称CIでは機能しません。これらの場合、上限値と下限値を報告する必要がありますか?


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確かに、私は下限と上限を報告します。実際の例については、このBMJ記事(p。4、表2)を参照してください。
Bernd Weiss、

@Berndに感謝します。これは、優れたソリューションを提供する優れた論文です。
Mog、

回答:


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下限と上限の間隔、および間隔の計算に使用した方法も報告する必要があります。

比率の信頼区間を計算する「正しい」方法はなく、代わりに多くの競合する方法があり、それぞれに長所と短所があります。普遍的に正しい方法の欠如は、平均や標準偏差など、数値を付けることができる多くの統計的事柄とは対照的です。間隔を完全に指定するには、計算方法を言う必要があります。


@Michael、ありがとう。メソッドも報告する必要があることを知っておくとよいでしょう。したがって、prop.test()R のコードを使用している場合、他の(リンクされた)回答に基づいて、ウィルソン法とイェーツの連続性補正を使用することになりますか?導通補正を使用する必要がある、または使用しない理由はありますか?
Mog、

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@Mogあなたは、答えることが驚くほど難しい(少なくとも、簡単に答えることは難しい)実用的な質問をしました。ウィルソンの方法では、「この場合の実際の比率がこの間隔内にある確率はどれくらいか」という局所的な解釈が可能になります。これは、均一な事前分布を持つベイジアンの信頼できる区間とフィッシャーの基準区間の両方を近似するという点です。ただし、連続性補正を適用してそれをClopper-Pearson間隔のように動作させると、その解釈は失われます。私の意見では、ウィルソンの間隔は「修正」なしで優れています。
Michael Lew
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