¿Tiene sentido estimar un intervalo de confianza para el modelo de odds ratio / regresión logística cuando el tamaño de la muestra es casi igual al tamaño de la población? Por ejemplo, si el tamaño de la muestra es 50 y el tamaño de la población es 60.
Respuesta
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Sean Hanley
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En general, no hay ningún problema con la formación de un intervalo de confianza cuando su muestra está cerca del tamaño de la población (finita). Por lo general, sólo hay que utilizar el corrección de la población finita :
\begin {align} { \rm finito}\ SE &= SE \times \sqrt { \frac {N-n}{N-1}} \\ \\ &= SE \times\sqrt { \frac {60-50}{60-1}} \\ \\ &= SE \times.41 \end {align} En su caso concreto (es decir, la regresión logística), cabe señalar que se trataría de un intervalo de confianza de Wald, y los IC de Wald se basan en la teoría de las muestras grandes. (Hay una discusión relevante aquí: ¿Por qué mis valores p difieren entre el resultado de la regresión logística, la prueba de chi-cuadrado y el intervalo de confianza para la OR? ) Su muestra de 50 probablemente no se considere grande, por lo que es probable que el IC no tenga realmente la cobertura que promete.
No obstante, creo que un intervalo de confianza añadiría información legítima para ayudar a interpretar sus resultados, por lo que aún podría hacerlo (con las advertencias apropiadas señaladas explícitamente para los lectores).
