グループ全体の結果を示すために、偶発分析をよく使用します。 ただし、信頼区間のプロットには視覚的な表示がないため、ユーザーは違いが有意かどうかを判断できません。 私が提案するのは、下の2番目の画像のようなものです。 信頼区間は、たとえば、Agresti-Coull、Clopper-Pearson などを使用して計算する必要があります ( https://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_proportion_confidence_interval#Agresti%E2%80%93Coull_interval )
+1。誰かが信頼区間なしでこれらのチャートをちらりと見たために誤った決定を下す回数は、本当に私たちを後退させます. この欠陥のため、誰もが python または R を使用することをお勧めします。
やあ@ベイズファクター、 提案ありがとう！ ご要望を承りましたので、検討させていただきます。
