Como relatar intervalos de confiança assimétricos de uma proporção?

Eu calculei a proporção de pintos nascidos do número de ovos nascidos em cada ano usando prop.test()em R. Eu vejo que isso me dá a proporção nascida, mas também o intervalo de confiança de 95%, que é o que eu estou procurando. Depois de ler as excelentes informações de outra pergunta neste site aqui , entendo por que não tenho simetria nos meus ICs de 95%!

No entanto, como devo reportar isso em um documento?

Vi pessoas relatando valores como 38% (± 0,2%), com uma indicação de que o valor entre colchetes é 95% CI. Obviamente, isso não funcionará para ICs assimétricos. Devo relatar os valores superiores e inferiores nesses casos?

r confidence-interval binomial

— Mog
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Claro, eu relataria o limite inferior e superior. Para um exemplo do mundo real, consulte este artigo do BMJ (p. 4, tabela 2).

— Bernd Weiss

Obrigado @Bernd. Esse é um ótimo artigo que fornece uma ótima solução.

— Mog

Você deve relatar os intervalos inferior e superior e também o método usado para calcular o intervalo.

Acontece que não há uma maneira 'certa' de calcular intervalos de confiança para proporções, mas sim muitos métodos concorrentes, cada um com vantagens e desvantagens. A falta de um método universalmente correto contrasta com muitas coisas estatísticas nas quais você pode colocar números, como médias e desvios padrão. Para que seu intervalo seja totalmente especificado, você deve dizer como o calculou.

— Michael Lew
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Obrigado @Michael. É bom saber que o método também deve ser relatado. Então, se eu estiver usando o prop.test()código em R, com base na outra resposta (vinculada), eu estaria usando o método Wilson com a correção de continuidade de Yates, correto? Existe uma razão pela qual devo ou não usar a correção de continuidade?

— 313 Mog

@ Mog Você fez uma pergunta sensata que é surpreendentemente difícil de responder (pelo menos, para responder brevemente). O método de Wilson permite a interpretação local de "Quais são as chances de a verdadeira proporção neste caso estar dentro desse intervalo?" na medida em que aproxima um intervalo credível bayesiano com um intervalo fiducial anterior e um plano uniforme de Fisher. No entanto, se você aplicar uma correção de continuidade para que ela se comporte mais como um intervalo Clopper-Pearson, essa interpretação será perdida. Na minha opinião, os intervalos de Wilson são excelentes, sem a 'correção'.

— Michael Lew