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正态近似法计算二项分布总体率95%可信区间的应用条件研究
目的对目前惯用的正态近似法计算总体率可信区间的应用条件进行评价,为正确应用该法提供理论基础和应用指导.方法应用二项分布原理计算总体率精确可信区间并与正态近似法计算结果相比较;采用蒙特卡洛模拟抽样评价可信度;应用SAS和Excel软件绘制二项分类数据概率分布图.结果以n×p=5作为近似条件,用正态近似法计算总体率可信区间可造成显著的相对误差.当n×p为常数时,随着p减小,相对误差在一定范围内呈线性增加;随着n增加,相对误差呈非线性增加.结论目前惯用的估计总体率可信区间的正态近似法应用条件并不能保证总体率估计的可信度和准确度.根据实验结果,提出了使用正态近似法估计总体率95%可信区间一套新的应用条件.
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年龄调整率的区间估计及其在宫颈癌患病率估计中的应用
目的 评价三种年龄调整率可信区间估计方法,探索适合江苏省宫颈癌筛查研究中年龄调整患病率可信区间估计的方法.方法 以二项分布正态近似法、Gamma分布法及"确切概率法"进行年龄调整率的区间估计,运用统计模拟考察多种率及阳性数情况下三种方法的区间覆盖率及宽度.结果 当样本量较小(阳性数较少)时,确切概率法的覆盖率离理论可信度的偏差及区间宽度均优于Gamma分布法,两者的覆盖率均明显优于正态近似法;随着阳性数增多,三法各自的覆盖率偏差及区间宽度均逐渐变小,方法间的差异亦逐渐缩小;当阳性数增至30以上时,确切概率法及正态近似法的覆盖率的偏差皆在±1%以内,此时两者的区间宽度接近;而Gamma分布法的覆盖率偏差若要达到1%以内,则要求总阳性数在100以上.无论样本构成是轻度偏离还是明显偏离总体构成,上述规律皆成立.结论 综合考虑区间覆盖率、区间宽度及计算便捷性,建议当总阳性数小于30时,采用确切概率法计算调整率的可信区间;当总阳性数大于等于30时,采用正态近似法.
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Monte Carlo抽样计算配对符号秩检验的确切概率
配对符号秩检验法(Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test)是一种处理配对资料的非参数检验方法.由于其确切概率的经典算法[1,2]计算量非常大,所以传统的配对符号秩检验常常使用查表法或者正态近似法.但是,常用的医用统计书中的配对符号秩检验的界值表并不完全一致[1,2].而在样本量不够大时,正态近似效果不好.所以需要一种实际可行的确切概率的计算方法.
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样本量估计及其在nQuery和SAS软件上的实现——率的比较(一)
2率的比较2.1 单样本率的比较2.1.1 差异性检验2.1.1.1 单样本x2检验方法:Dixon &Massey (1983)[1]根据正态近似法得到的样本量估计公式如下:n=[Z1-α/s √∏0(1-∏0)+Z1-β√∏1(1-∏1)]2/(∏0-∏1)2(2-1)式中,α为检验水准;s取1代表单侧检验,取2代表双侧检验;1-β为检验效能;∏0为已知总体率;∏1为试验组预期总体率.