¿Qué inspiró esta solicitud de lista de deseos?
Actualmente, el Generador de perfiles de JMP muestra los intervalos de confianza (IC) y los intervalos de predicción (IP) sin indicar el nivel de confianza utilizado para generarlos (p. ej., 90 %, 95 %). Al revisar los análisis, especialmente los creados por colegas, proyectos antiguos o perfiles HTML interactivos exportados, a menudo no queda claro qué nivel de probabilidad subyace a los intervalos mostrados.
Esta falta de información explícita ralentiza la interpretación y la verificación de los resultados. Por ejemplo, al comparar los resultados de los modelos entre estudios o al validar informes, el usuario debe confirmar si los intervalos se basan en un nivel de confianza del 90 %, 95 % u otro. Actualmente, esto requiere una comprobación manual en la configuración del modelo o en la fórmula IC/IP (nombre), lo cual es propenso a errores y no es posible en las vistas HTML exportadas.
¿Cuál es la mejora que le gustaría ver?
JMP debe mostrar el nivel de confianza utilizado para los intervalos de confianza y predicción directamente en la interfaz del Profiler. Este podría mostrarse junto al tipo de intervalo (p. ej., "IC del 95%)), en la leyenda o dentro de las propias curvas. Además, al exportar perfiles HTML interactivos, esta información debe incluirse automáticamente para que los usuarios que visualicen el contenido exportado comprendan inmediatamente la base de los intervalos.
Las mejoras opcionales podrían incluir:
- Una información sobre herramientas o una etiqueta cerca de las bandas de intervalo (por ejemplo, “CI = 90%”).
- Una pequeña anotación encima/debajo de los ejes del perfilador.
- Una opción en la configuración del generador de perfiles para activar o desactivar la visualización de la probabilidad del intervalo.
Esto pondría la funcionalidad en línea con otro software estadístico donde los niveles de probabilidad de intervalo son visibles de forma predeterminada.
¿Por qué es importante esta idea?
La visualización de la probabilidad de intervalo aumenta drásticamente la transparencia, la reproducibilidad y la eficiencia. Los usuarios pueden comprender al instante los supuestos utilizados para generar estimaciones de intervalo sin necesidad de consultar menús ni documentación.
Esto reduce el riesgo de mala interpretación, acelera los ciclos de revisión, facilita la documentación y mejora la claridad en entornos colaborativos, especialmente al compartir resultados con usuarios que no son de JMP a través de perfiles HTML exportados.
Saber si los rangos de incertidumbre reflejan el 90 %, el 95 % u otro nivel es esencial para una correcta toma de decisiones. Hacerlo explícito aumenta la confianza y la usabilidad, y apoya las buenas prácticas estadísticas.
