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Resumir datos categóricos o continuos

Calcular límites de confianza para una proporción muestral


Esta utilidad calcula los límites de confianza para una proporción de la población para un nivel específico de confianza.

Las entradas son el tamaño de la muestra y el número de resultados positivos, el nivel deseado de confianza en la estimación y el número de lugares decimales requeridos en la respuesta.

El programa genera la proporción estimada más los límites superior e inferior del intervalo de confianza especificado, utilizando 5 métodos de cálculo alternativos descritos y descritos en Brown, LD, Cat, TT y DasGupta, A (2001). Estimación del intervalo para una proporción. Ciencia estadística 16: 101-133:

  1. Método asintótico (Wald) basado en una aproximación normal;
  2. Método "exacto" binomial (Clopper-Pearson) basado en la distribución beta;
  3. "Wilson" Intervalo de puntuación;
  4. ntervalo "Agresti-Coull" (Wald ajustado); y
  5. "Jeffreys" intervalo.

El intervalo de Wald a menudo tiene una cobertura inadecuada, especialmente para n pequeña y valores de p cercanos a 0 o 1. Por el contrario, el método Exacto de Clopper-Pearson es muy conservador y tiende a producir intervalos más amplios de lo necesario. Brown et al. recomienda los métodos de Wilson o Jeffreys para n pequeña y Agresti-Coull, Wilson o Jeffreys, para n más grande como para proporcionar una cobertura más confiable que las alternativas. También tenga en cuenta que la estimación puntual para el método Agresti-Coull es ligeramente mayor que para otros métodos debido a la forma en que este intervalo se calcula.