Intervalle de confiance de Clopper Pearson pour une proportion en tant qu'option dans la plate-forme de distributionCe serait bien d'avoir une option qui Intervalles (et limites) de Clopper-Pearson ("Exact") être signalé dans la plate-forme de distribution, en plus des intervalles de confiance des scores . Il peut s'agir d'un paramètre dans les Préférences de la plate-forme ou d'une option dans le menu du triangle rouge pour "Intervalles de confiance" ou de Colonnes supplémentaires dans "Intervalles de confiance".
Il ne s'agit pas de prétendre qu'un intervalle est meilleur que l'autre (on sait que les intervalles de Clopper-Pearson sont trop conservateurs), mais plutôt de proposer une méthode que de nombreuses personnes (et organismes de réglementation) connaissent bien.
Il existe un Skript "Calculatrices" JMP (sous Aide -> Exemples de données -> Calculatrices -> Intervalle de confiance pour une proportion) qui propose ce type d'intervalle, mais il n'est pas modifiable, par exemple si l'on s'intéresse à la proportion de "Fails" , ceux-ci ne peuvent être étiquetés que "Succès", et lorsque vous travaillez avec des données brutes, il ne reconnaît pas les lignes masquées et exclues.
Il y a une discussion dans la communauté sur ce sujet où un utilisateur a fourni une solution de formule (du livre Hahn & Meeker sur les intervalles statistiques 
intervalle de confiance clopper-pearson pour la proportion
C'est bien d'avoir au moins ces options, mais à des fins de création de rapports, les deux solutions de contournement ne sont pas une bonne option.
L'image suivante montre la sortie de la plate-forme de distribution à gauche et la sortie de l'outil de calcul (Clopper-Pearson) à droite :
AutreStatistiques et analysesObjet : Intervalle de confiance de Clopper Pearson pour une proportion en tant qu'option dans la plate-forme de distributionBonjour @HappyUser , Merci pour votre soutien et les mots aimables pour le support technique de JMP - Je fais écho à votre demande par cet élément de la liste de souhaits - nous avons capturé cette demande pour examen dans une future version de JMP.@PatrickGiuliano
Intervalles de confiance pour les petits échantillons à l'aide de Clopper Pearson Beta QuantileBonjour!
J'ai travaillé avec un représentant du support technique JMP très talentueux.Il m'a aidé à valider une solution dont nos effectifs ont besoin pour tester et évaluer PETIT échantillon événements.
Cela nous aiderait beaucoup si vous pouviez inclure la solution suivante dans la prochaine version de JMP.Notre personnel utilise la licence JMP et continuera à le faire à l'avenir.
Solution demandée pour être implémentée dans la prochaine version de JMP :
Intervalle de confiance de Clopper Pearson pour une proportion EN UTILISANT la formule Beta Quantile ().
En attendant, je vais écrire des scripts dans JMP pour créer un complément.
Merci à votre équipe et à votre support technique qui a fourni un support exceptionnel.
Objet : Intervalle de confiance de Clopper Pearson pour une proportion en tant qu'option dans la plate-forme de distributionIl s'avère que cela a été demandé par @david_arteta et résolu par @mpb il y a longtemps (JMP-11) dans le cadre de la construction manuelle de formules de colonnes : intervalle de confiance clopper-pearson pour la proportion
Cette fonctionnalité est probablement attendue depuis longtemps pour être native dans JMP (avec les CI de score actuellement générés dans la plate-forme de distribution), car les intervalles de confiance sont assez fondamentaux dans certains contextes et secteurs.Si je comprends bien, la FDA "accepte" cette méthode d'estimation d'intervalle dans les activités de développement (soumission) de dispositifs médicaux.
Objet : Intervalle de confiance de Clopper Pearson pour une proportion en tant qu'option dans la plate-forme de distribution@Knut Idée intéressante !Puis-je demander pourquoi cette option serait utile dans votre monde ? (pratiquement parlant).
Objet : Intervalle de confiance de Clopper Pearson pour une proportion en tant qu'option dans la plate-forme de distributionJe ne pourrais pas être plus d'accord!
De plus, il devrait y avoir une option pour tracer non pas la médiane pour chaque catégorie, mais la valeur de données interpolée la plus proche du rang moyen des valeurs de cette catégorie (c'est-à-dire l'intervalle de confiance 0,0...01 %, anti-avgRank ?).
Objet : Intervalle de confiance de Clopper Pearson pour une proportion en tant qu'option dans la plate-forme de distributionBonjour, Oui, je ne pourrais pas être plus d'accord avec vous en ce qui concerne votre suggestion.
Les intervalles exacts sont également plus appropriés pour les proportions proches de 0 % et 100 % puisqu'ils utilisent la distribution binomiale, alors que les IC de score utilisent l'approximation normale (précise pour les proportions proches de 50 %, et où beaucoup utilisent les «règles empiriques» np (1-p) >5 et np>5).
Intervalles de Wald [notant qu'un Score CI est une version élaborée du Wald classique] sont basées sur le fait que lorsque la taille de l'échantillon est grande ou que PS est proche de 50 %, la distribution normale est une distribution "raisonnable". modèle du binôme, même si une telle application n'est "pas tout à fait exacte".(par référence 8 po Limites de con raisonnables pour les proportions binomiales par John Zorich)
Réf #8 : H. Motulsky, Intuitive Biostatistics (New York, NY : Oxford University Press, 1995) : p. 18.
J'irais un peu plus loin et imiterais la calculatrice affichage graphique de l'intervalle de confiance dans la Plateforme de Distribution.L'affichage graphique est particulièrement utile pour clarifier et communiquer les bornes de confiance sur un CI d'attribut (de la même manière que les pointes des losanges moyens donc la borne de confiance sur un CI pour des données variables) ; aussi, si dans Analyse>Distribution, JMP offre la possibilité de calculer plusieurs intervalles différents (pas seulement le Score CI), alors les intervalles peuvent être comparés visuellement quant à leur couverture.Enfin, l'affichage visuel des CI serait le plus utile pour l'évaluation diagnostique visuelle de la similarité (dans un "sens statistique") de deux proportions différentes l'une par rapport à l'autre (dans Analyser > Ajuster Y par X).Ce n'est actuellement pas non plus une fonctionnalité de Fit Y by X.
