Intervalo de confiança da diferença de proporções

Ela aplica a aproximação normal não combinada e apresenta a diferença observada como a primeira proporção menos a segunda, além do erro-padrão, margem de erro, valor crítico e limites. Use-a quando cada amostra representar um grupo distinto e a aproximação normal for razoável.

Informe proporções e tamanhos amostrais corretamente

Informe cada proporção observada como decimal de zero a um: use 0.62, e não 62, para representar 62 por cento. Associe cada proporção ao total de observações independentes usado em seu cálculo. A ordem importa, pois a estimativa é a proporção um menos a proporção dois: resultado positivo indica taxa maior no primeiro grupo, e negativo indica taxa menor. Os tamanhos devem ser números inteiros de pelo menos um. Informe também o nível de confiança bilateral como decimal estritamente entre zero e um; 0.95 solicita um intervalo de 95 por cento. Proporções iguais a zero ou um são aceitas, embora a aproximação normal comum possa ser inadequada nesses extremos. Se você tiver contagens de eventos, divida cada contagem pelo total correspondente e mantenha precisão suficiente. As amostras devem medir o mesmo desfecho binário com definições compatíveis e ser independentes; observações pareadas antes e depois exigem outro método.

Acompanhe o cálculo normal não combinado

A diferença observada é p um menos p dois. O erro-padrão estimado é a raiz quadrada da soma de dois termos: p um vezes um menos p um dividido por n um, mais p dois vezes um menos p dois dividido por n dois. Ele é chamado não combinado porque cada amostra fornece sua própria estimativa de variância. O nível de confiança determina um valor crítico normal padrão bilateral. Multiplicá-lo pelo erro-padrão produz a margem de erro, subtraída e somada à diferença para formar os limites. Os extremos não são restringidos a menos um e um. Embora a diferença real esteja nesse intervalo, limites de Wald podem ultrapassá-lo; mantê-los torna explícito o método usado. A função normal inversa emprega aproximação racional determinística, sem simulação, rede ou relógio. Os resultados intermediários permitem auditar ou reproduzir o cálculo em outro software estatístico.

Interprete o intervalo e avalie a adequação de Wald

Interprete o intervalo como incerteza sobre a diferença populacional, não como a probabilidade de um parâmetro fixo estar entre os limites depois da coleta. Em amostragens repetidas e sob as hipóteses do modelo, um procedimento de 95 por cento cobriria a diferença verdadeira em cerca de 95 por cento das vezes. Um intervalo que contém zero indica que a diferença não está claramente separada de zero no nível bilateral correspondente; isso não prova igualdade nem ausência de relevância prática. A aproximação normal é mais confiável quando cada amostra tem eventos e não eventos suficientes. Verifique se n vezes p e n vezes um menos p não são pequenos em nenhum grupo. Amostras mínimas, eventos raros ou proporções extremas podem gerar intervalos de Wald enganosos; métodos exatos, score ou de Newcombe podem ser melhores. Independência, amostragem representativa, definições consistentes e ausência de viés importante continuam essenciais. Para relatórios automatizados, a API retorna o mesmo cálculo determinístico por US$ 0,002 por solicitação.