Bagaimana cara melaporkan interval kepercayaan proporsi asimetris?

Saya telah menghitung proporsi anak ayam yang keluar dari jumlah telur yang menetas di setiap tahun menggunakan prop.test()R. Saya melihat bahwa itu memberi saya proporsi yang matang, tetapi juga interval kepercayaan 95%, yang saya kejar. Setelah membaca informasi yang sangat baik dari pertanyaan lain di situs ini di sini , saya mengerti mengapa saya tidak memiliki simetri dalam 95% CI saya!

Namun, bagaimana saya harus melaporkan ini di koran?

Saya telah melihat orang melaporkan nilai sebagai 38% (± 0,2%), dengan indikasi bahwa nilai dalam tanda kurung adalah 95% CI. Jelas ini tidak akan bekerja untuk CI asimetris. Haruskah saya melaporkan nilai atas dan bawah dalam kasus ini?

r confidence-interval binomial

— Mog
sumber

Tentu, saya akan melaporkan batas bawah dan atas. Untuk contoh dunia nyata, lihat artikel BMJ ini (hlm. 4, Tabel 2).

— Bernd Weiss

Terima kasih @Bernd. Itu adalah karya bagus yang memberikan solusi hebat.

— Mog

Anda harus melaporkan interval bawah dan atas dan juga metode yang digunakan untuk menghitung interval.

Ternyata tidak ada cara 'benar' untuk menghitung interval kepercayaan untuk proporsi, tetapi banyak metode bersaing, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangan. Kurangnya metode yang benar secara universal sangat kontras dengan banyak hal statistik yang dapat Anda masukkan angka, seperti cara dan standar deviasi. Agar interval Anda ditentukan sepenuhnya, Anda harus mengatakan bagaimana Anda menghitungnya.

— Michael Lew
sumber

Terima kasih @Michael. Itu bagus untuk mengetahui bahwa metode ini harus dilaporkan juga. Jadi, jika saya menggunakan prop.test()kode dalam R, berdasarkan jawaban (tertaut) yang lain, saya akan menggunakan metode Wilson dengan koreksi kontinuitas Yates, benar? Apakah ada alasan mengapa saya harus menggunakan koreksi kontinuitas?

— Mog

@Mog Anda telah mengajukan pertanyaan yang masuk akal yang secara mengejutkan sulit dijawab (setidaknya, untuk menjawab secara singkat). Metode Wilson memungkinkan interpretasi lokal "Apa peluang proporsi sebenarnya dalam kasus ini dalam interval ini?" dalam hal itu mendekati baik interval kredibel Bayesian dengan interval fiducial seragam sebelum dan Fisher. Namun, jika Anda menerapkan koreksi kontinuitas untuk membuatnya berperilaku lebih seperti interval Clopper-Pearson maka interpretasi itu hilang. Menurut saya interval Wilson sangat bagus, tanpa 'koreksi'.

— Michael Lew