Intervalles de confiance pour les proportions à petit nombre d'événements positifs prévus estimées au moyen des données d'enquête

En dehors des enquêtes complexes, on applique fréquemment des intervalles de confiance exacts aux proportions obtenues par distribution binomiale au lieu d'intervalles reposant sur une normalité approximative, quand les événements positifs sont peu nombreux. Malheureusement, il est impossible d'en faire autant avec les données des enquêtes complexes, en sorte qu'on utilise des intervalles reposant sur la normalité approximative hypothétique de la proportion pondérée selon l'échantillon, même quand il existe peu d'évènements positifs. Les auteurs proposent une simple modification aux intervalles binomiaux dans une situation de ce genre. Les simulations restreintes qu'ils présentent indiquent que la couverture probable de tels intervalles dépasse celle des intervalles reposant sur la normalité, des intervalles venant de la transformation par logit et des intervalles résultant de l'approximation de Poisson. Ils appliquent ensuite ces intervalles à la prévalance du virus de l'immunodéficience humaine (VIH) selon les données de la troisième Enquête nationale sur la santé et la nutrition et à la proportion de cocaïnomanes selon les données de l'Enquête sur la santé et la nutrition des personnes hispaniques.