Konfidenciaintervallumai gyakorisága és részvények tartalom platform
Megbízhatósági intervallumok a frekvencia és RÉSZVÉNYEI
Országos Közegészségügyi Intézet, Oslo, Norvégia
A cikk ismerteti, és bemutatja a számítás a konfidenciaintervallumai gyakorisága és aránya a módszerek Wald, Wilson Kloppera - Pearson keresztül szögletes átalakulás és az eljárás korrekció Wald Agresti - Coull. Az anyag általános tájékoztatást nyújt arról, hogyan kell kiszámítani konfidenciaintervallumai frekvenciák és a részvények és az a célja, hogy érdeklődést az olvasók nemcsak a használata megbízhatósági intervallumok a bemutató kutatási eredmények, hanem az olvasás szakirodalom, mielőtt dolgozni jövő kiadványok.
Kulcsszavak. konfidencia intervallum, frekvencia, megosztás
Az egyik korábbi publikáció rövid utalás a leírás a minőségi adatok és jelentette, hogy intervallum becslés előnyös tulajdonságait vizsgálták a lakosság pont leírására előfordulási gyakorisága. [4] Sőt, mivel a kutatás végezzük ezeket az adatokat, a vetülete az eredményeket a lakosság kell elemet tartalmaznak pontatlansága mintán alapuló becslés. Konfidenciaintervallum olyan intézkedés pontosságát a becsült paraméter. Érdekes, hogy néhány könyvet az alapjait a statisztikák orvosok konfidenciaintervallumai frekvenciák téma teljesen figyelmen kívül [1, 5]. Ebben a cikkben nézzük meg több módon kiszámítható konfidenciaintervallumai frekvenciák, azaz a minta jellemzői, mint ismétlés nélküli és a reprezentativitást, valamint a független megfigyelések egymástól. A frekvencia utal az abszolút szám nem ebben a cikkben, ami azt mutatja, hogy hány alkalommal az aggregált néhány érték és relatív érték. amely meghatározza az aránya vizsgálatban résztvevők, akik tanulmányozták vonások talált.
95% -os megbízhatósági intervallumok a leggyakrabban használt az orvosbiológiai kutatásokban. Ez megbízhatósági intervallum egy olyan terület, ahol megjelölve igazi értéke a frakció 95% -ában. Más szóval, lehetséges 95% -os biztonsággal mondhatjuk, hogy az igazi érték a jellemző előfordulás gyakorisága a népességben belül lesz a 95% -os megbízhatósági intervallumban.
A legtöbb előnyök statisztikák kutatók gyógyszert jelentett [3, 6, 7-10, 16], hogy a frekvencia hibát akkor számítjuk ki az alábbi képlet segítségével
ahol p - az előfordulási gyakorisága jellemző a mintában (a értéke 0 és 1 között). A legtöbb hazai tudományos megjelölt cikkek értéke előfordulási gyakorisága jellemző a mintában (p) és a hiba (ok) formájában p ± s. Célszerűbb azonban, hogy képviselje a 95% -os megbízhatósági intervallum karakterisztikus előfordulás gyakorisága a populációban, amely magában foglalja az értékek
ahol p - minta előfordulási gyakoriságát jellemző. Ezután a számított standard hibája a kiegészítő változó a következő képlet szerint:
Mivel az új változó normális eloszlású, az alsó és felső határa a 95% -os megbízhatósági intervallum változó # 966; egyenlő # 966; -1,96 és # 966; 1,96, illetve és a 95% -os megbízhatósági intervallum karakterisztikus előfordulás gyakorisága a népességben lesz
Amint a táblázatból kitűnik, például az első konfidenciaintervallum alapján számított „hagyományos” módszer Wald belép a negatív tartományban, amelyre a frekvencia nem lehet. Sajnos, az ilyen gyakori események a szovjet irodalom. A hagyományos módon adatokat bemutató formájában frekvencia és a hiba részben elfedi a problémát. Például, ha a jellemző előfordulás gyakorisága (százalékban) képviseletében a 2,1 ± 1,4, így nem „cut szem”, például 2,1% (95% CI: -0.7; 4,9), bár és utal ugyanezt. Wald módszer korrekció Agresti - Coull és számítást a szög transzformációnak ad egy alsó határ, nullához. Wilson módszer folytonosság korrekciót és a „pontos” módszer, hogy szélesebb megbízhatósági intervallumok, mint a Wilson módszer. Egy másik példa, minden módszer, hogy körülbelül ugyanazt megbízhatósági intervallumok (különbségek inkább csak ezrelékben), ami nem meglepő, hiszen előfordulási gyakorisága az események ebben a példában nem nagyon különbözik a 50% -ot, és a minta mérete elég nagy.
A következő cikkben lesz szó, hogyan egydimenziós összehasonlítása kvalitatív adatok.
Konfidenciaintervallumai arányok
Országos Közegészségügyi Intézet, Oslo, Norvégia
A cikk bemutatja számos módszert számítások konfidenciaintervallumai binomiális arányok, nevezetesen Wald, Wilson, arkusz szinusz, Agresti-Coull és pontos Clopper-Pearson módszerekkel. A papír ad csak általános bevezetést a problémát a megbízhatósági intervallum becslés egy binomiális arányban, és célja nem csak, hogy ösztönözze az olvasót használ megbízhatósági intervallumok, amikor bemutatja eredményeit saját empirikus kutatás, hanem, hogy ösztönözze őket, hogy kikéri statisztikai könyvek előtt elemezve saját adatai és előkészítése kéziratok.
Kulcs szavak. konfidencia intervallum, aránya
- főtanácsadó Országos Közegészségügyi Intézet, Oslo, Norvégia
Tel. 47. 47; e-mail: ***** @ *** nincs