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¿Cuál es la mejor manera de mostrar los intervalos de confianza en torno a una proporción?

Estaba revisando un artículo sobre la efectividad de una vacuna y expresaba estas en % de efectividad = 1 - odds ratio. Hasta aquí todo bien.

Pero mostraron intervalos de confianza en torno a los porcentajes, tanto en el texto (por ejemplo, 72%, IC del 95% = 33,9% a 88,2%) como en un gráfico de esas cifras (tenían un montón de resultados para mostrar).

Me llamó la atención que los IC son asimétricos (es decir, 72-34 = 38, mientras que 88-72 = 16) y esto me pareció un poco impar, especialmente para el gráfico. ¿Deberían estos gráficos utilizar las probabilidades logarítmicas, que tienen ICs simétricos?

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¿Por qué los intervalos de confianza asimétricos son Impares?

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Una forma bonita de visualizar los IC para las proporciones (que sufren un problema similar -- se quiere que estén dentro de [0,1] en lugar de volar por ahí como la normalidad asintótica piensa descuidadamente) es inchworm parcelas github.com/BiostatGlobalConsulting/inchworm-plots-stata . Muestran una función de densidad de la distribución aproximada que probablemente sea una Beta.

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¿Por qué no pedir simplemente a los autores que expliquen/sustancien los IC que han utilizado?

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user219012 Puntos 1

Yo diría que es beneficioso mostrar los intervalos de confianza asimétricos para que los lectores se den cuenta (mejor) de que la razón de momios es asimétrico alrededor de su valor nulo. Especialmente mostrar la figura en lugar de informar de los IC del 95% en el texto hace que esto sea más fuerte/claro.

Por supuesto, lo mismo ocurre con otros tipos de ratios que se utilizan a menudo, por ejemplo, el ratio de riesgo o los ratios de peligro.

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+1, tampoco veo ningún problema en mostrar los IC asimétricos.

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Björn Puntos 457

Un enfoque bastante estándar (el más común para las medidas de efecto relativo como las odds ratios, las ratios de riesgo, las ratios de tasa y las ratios de riesgo) es utilizar una figura con ejes que muestren probabilidades (es decir, todas las etiquetas de los ejes muestran probabilidades), pero que estén en la escala logit. Es decir, la distancia de 0,5 a 0,73 (0 a 1 en la escala logit) es la misma que de 0,73 a 0,88 (1 a 2 en la escala logit). Esto es especialmente útil cuando se muestran múltiples probabilidades que la gente puede comparar visualmente entre sí en el gráfico.

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Creo que entiendo lo que quieres decir, pero si se trata de probabilidades entonces ¿cómo puede haber alguna distancia de 1 a 2?

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Lo siento, estaba pensando más en los cocientes de probabilidades. Actualizaré con un ejemplo de probabilidad.

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