¿Cómo informar intervalos de confianza asimétricos de una proporción?

Calculé la proporción de polluelos de la cantidad de huevos eclosionados en cada año usando prop.test()en R. Veo que me da la proporción de cría, pero también el intervalo de confianza del 95%, que es lo que busco. Después de leer la excelente información de otra pregunta en este sitio aquí , entiendo por qué no tengo simetría en mis IC del 95%.

Sin embargo, ¿cómo debo informar esto en un documento?

He visto personas que informan valores como 38% (± 0.2%), con una indicación de que el valor entre paréntesis es IC del 95%. Obviamente, esto no funcionará para los CI asimétricos. ¿Debo informar los valores superior e inferior en estos casos?

r confidence-interval binomial

— Gatito
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Claro, informaría el límite inferior y superior. Para un ejemplo del mundo real, vea este artículo de BMJ (p. 4, Tabla 2).

— Bernd Weiss

Gracias @Bernd. Ese es un gran documento que proporciona una gran solución.

— Mog

Debe informar los intervalos inferior y superior y también el método utilizado para calcular el intervalo.

Resulta que no existe una forma "correcta" de calcular los intervalos de confianza para las proporciones, sino muchos métodos competitivos, cada uno con ventajas y desventajas. La falta de un método universalmente correcto contrasta con muchas cosas estadísticas a las que podría asignar números, como medias y desviaciones estándar. Para que su intervalo se especifique completamente, debe decir cómo lo calculó.

— Michael Lew
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Gracias @Michael. Es bueno saber que también se debe informar el método. Entonces, si estoy usando el prop.test()código en R, basado en la otra respuesta (vinculada), estaría usando el método Wilson con la corrección de continuidad de Yates, ¿correcto? ¿Hay alguna razón por la que debería o no debería usar la corrección de continuidad?

— Mog

@Mog Has hecho una pregunta sensata que es sorprendentemente difícil de responder (al menos, responder brevemente). El método de Wilson permite la interpretación local de "¿Cuáles son las posibilidades de que la proporción real en este caso se encuentre dentro de este intervalo?" en el sentido de que se aproxima tanto a un intervalo creíble bayesiano con un intervalo fiducial previo y uniforme de Fisher. Sin embargo, si aplica una corrección de continuidad para que se comporte más como un intervalo Clopper-Pearson, entonces esa interpretación se pierde. En mi opinión, los intervalos de Wilson son excelentes, sin la "corrección".

— Michael Lew