有学者推荐若以相对误差控制在10%左右为实际可接受标准,则使用正态近似法估计总体率95%可信区间的近似条件为: 1)当 n×p=5时,样本率应在40%-60%之间; 2)当 n×p=10时,样本率应在20%-80%之间; 3)当 n×p=15时,样本率应在1%-99%之间...
有学者推荐若以相对误差控制在10%左右为实际可接受标准,则使用正态近似法估计总体率95%可信区间的近似条件为: 1)当 n×p=5时,样本率应在40%-60%之间; 2)当 n×p=10时,样本率应在20%-80%之间; 3)当 n×p=15时,样本率应在1%-99%之间。由于1%-99%几乎包括了二项分布率的实际应用范围 ,且在此条件...
这个没有统一的标准。有学者推荐若以相对误差控制在10%左右为实际可接受标准,则使用正态近似法估计总体率95%可信区间的近似条件为: 1)当 n×p=5时,样本率应在40%-60%之间; 2)当 n×p=10时,样本率应在20%-80%之间; 3)当 n×p=15时,样本率应在1%-99%之间。由于1%-99%几乎包括了二项分布率的实际...
这个没有统一的标准。有学者推荐若以相对误差控制在10%左右为实际可接受标准,则使用正态近似法估计总体率95%可信区间的近似条件为: 1)当 n×p=5时,样本率应在40%-60%之间; 2)当 n×p=10时,样本率应在20%-80%之间; 3)当 n×p=15时,样本率应在1%-99%之间。由于1%-99%几乎包括了二项分布率的实际...
临床研究中,经常要计算某个样本的率(proportion),以及根据样本的率估算总体率的95%可信区间(Confidence Interval,CI)。样本率的计算很容易,那如何计算估算总体率的95%CI呢? 对于此类二项分布的数据,如果“数据量足够大”,一般可以使用正态近似法估算总体率的可信区间。
在SPSS中，虽然没有现成的模块计算率或率差的95%CI，但可以通过编程界面实现。输入相应程序，即可计算完成。正态近似法的计算公式在SPSS的Syntax中编写，相比手工或使用EXCEL计算，操作略显繁琐。参考文献为刘沛的文章，详细介绍了正态近似法在计算二项分布总体率95%可信区间的应用条件。
用改良的寇氏法计算某急性毒性试验LD50和可信区间:当急性毒性试验的最大剂量死亡率为100%,最小剂量的死亡率为0;各组动物数相等;各剂量组的组距等比或剂量对数等差时,用(1)公式计算LD50:LD50=lg -1[Xm-i(∑p-0.5)] (1)当不含0和100%死亡率时,用(2)式计算LD50: (2) (3)LD50的9
临床研究中,经常要计算某个样本的率(proportion),以及根据样本的率估算总体率的95%可信区间(Confidence Interval,CI)。样本率的计算很容易,那如何计算估算总体率的95%CI呢? 对于此类二项分布的数据,如果“数据量足够大”,一般可以使用正态近似法估算总体率的可信区...
临床研究中,经常要计算某个样本的率(proportion),以及根据样本的率估算总体率的95%可信区间(Confidence Interval,CI)。样本率的计算很容易,那如何计算估算总体率的95%CI呢? 对于此类二项分布的数据,如果“数据量足够大”,一般可以使用正态近似法估算总体率的可信区间。
SPSS教程:计算率或率差的95%可信区间 临床研究中,经常要计算某个样本的率(proportion),以及根据样本的率估算总体率的95%可信区间(Confidence Interval,CI)。样本率的计算很容易,那如何计算估算总体率的95%CI呢? 对于此类二项分布的数据,如果“数据量足够大”,一般可以使用正态近似法估算总体率的可信区间。