El método de intervalor proporcional de NIST muestra por qué doce victorias y docecientas victorias proporcionan una precisión diferente, incluso a la misma tasa observada.

Lo que establece la fuente

NIST describe intervalos de confianza Wilson para una proporción binomial y analiza por qué una simple aproximación simétrica puede ser inadecuada, especialmente para muestras pequeñas o proporciones extremas. El método utiliza el recuento observado, así como el tamaño de la muestra. NIST/SEMATECH — intervalos de confianza para proporciones Г

Usando esa fórmula con z = 1.96, un ilustrativo 12 victorias de 20 ensayos da un intervalo del 95% de aproximadamente 38.7% a 78.1%. Para 1,200 victorias de 2,000 ensayos, el intervalo correspondiente es de aproximadamente 57.8% a 62.1%. Ambos tipos observados son del 60%; ninguno de los datos se reclama como un rendimiento comercial real.

Qué cambios la distinción

Un porcentaje sin su denominador oculta la cantidad de información que la produjo.El intervalo más amplio en el pequeño ejemplo es una advertencia contra convertir una corta historia ganadora en una reclamación precisa de probabilidad de éxito.

Un intervalo tampoco certifica el conjunto de datos. La presentación selectiva de informes, observaciones dependientes y condiciones cambiantes pueden socavar el modelo antes de aplicar la fórmula. La precisión estadística y la calidad de la evidencia necesitan exámenes separados.

Preguntas para el próximo examen

Obtenga el recuento completo de prueba, reglas de inclusión y resultados fechados. Recorde el método y sus suposiciones junto a cualquier intervalo. Un nivel de confianza del 95% frecuentado describe la cobertura del procedimiento de muestra repetida; no es una promesa sobre el próximo comercio o una garantía de ganancia.