INFORMAȚII DE CONFIDENȚĂ PENTRU FRECVENȚE ȘI ACȚIUNI
Institutul Național de Sănătate Publică, Oslo, Norvegia
Articolul descrie și discută calcularea intervalelor de încredere pentru frecvența și proporția metodelor Wald, Wilson Kloppera - Pearson, prin transformare unghiulară și metoda de corecție Wald Agresti - Coull. Materialul oferă informații generale cu privire la modul de calculare a intervalelor de încredere pentru frecvențe și acțiuni și este destinat să genereze interesul cititorilor, nu numai la utilizarea intervalelor de încredere în prezentarea rezultatelor lor de cercetare, dar, de asemenea, la lectura literaturii de specialitate înainte de a lucra la publicațiile viitoare.
Cuvinte cheie. interval de încredere, frecvență, fracțiune
Una dintre publicațiile anterioare a menționat succint descrierea datelor calitative și a raportat că estimarea intervalului lor este preferabilă punctului estimativ pentru descrierea frecvenței apariției caracteristicilor studiate în populație [4]. Într-adevăr, din moment ce cercetarea este efectuată utilizând date eșantionate, proiecția rezultatelor asupra populației ar trebui să conțină un element de inexactitate în estimarea eșantionului. Intervalul de încredere este o măsură a acurateței parametrului estimat. Interesant, în unele cărți privind statisticile de bază pentru profesioniștii din domeniul medical, subiectul intervalelor de încredere pentru frecvențe este complet ignorat [1, 5]. În acest articol, vom analiza mai multe metode de calcul al intervalelor de încredere pentru frecvențe, implicând caracteristici de eșantionare, cum ar fi repetarea și reprezentativitatea, și independența observațiilor unul față de celălalt. Prin frecvență, acest articol nu este destinat a fi un număr absolut care arată cât de multe ori apare o anumită valoare în agregat, ci o valoare relativă. Cota determinantă a participanților la cercetare la care se întâlnește atributul studiat.
În cercetarea biomedicală, intervalele de încredere de 95% sunt cele mai des folosite. Acest interval de încredere este zona în care valoarea reală a acțiunilor scade în 95% din cazuri. Cu alte cuvinte, este posibil să spunem cu o fiabilitate de 95% că adevărata valoare a frecvenței de apariție a trăsăturii în populația generală va fi în intervalul de 95% din intervalul de încredere.
În cele mai multe manuale statistice pentru cercetătorii din medicină, se raportează [3, 6, 7-10, 16] că eroarea de frecvență este calculată folosind formula
unde p este frecvența apariției caracteristicilor din eșantion (valoarea de la 0 la 1). Majoritatea articolelor științifice interne indică semnificația frecvenței apariției caracterului din eșantion (p), precum și eroarea sau erorile ca p p. Cu toate acestea, este mai adecvat să se reprezinte un interval de încredere de 95% pentru frecvența apariției caracterului în populație, care va include valori de la
unde p este valoarea eșantionului frecvenței de apariție a trăsăturii. Apoi, eroarea standard a variabilei auxiliare se calculează folosind formula:
Deoarece noua variabilă are o distribuție normală, limitele inferioare și superioare ale intervalului de încredere de 95% pentru variabila # 966; va fi egal # 966; -1,96 și # 966; respectiv +1,96 și un interval de încredere de 95% pentru frecvența apariției caracterului în populație va fi
După cum se poate observa din tabel, pentru primul exemplu, intervalul de încredere calculat conform metodei "convenționale" Wald merge în zona negativă, care pentru frecvențe nu poate fi. Din păcate, astfel de incidente nu sunt neobișnuite în literatura rusă. Modul tradițional de prezentare a datelor sub formă de frecvență și eroarea sa o maschează parțial această problemă. De exemplu, dacă frecvența caracteristică de apariție (în procente) a reprezentat 2,1 ± 1,4, deci nu este „tăiat ochi“, ca și 2,1% (95% CI: -0.7; 4.9), deși și denotă același lucru. Metoda Wald cu o corecție agresivă - Cole și calculul prin transformare unghiulară dau limita inferioară tinzând la zero. Metoda Wilson, ajustată pentru continuitate și "metoda exactă", oferă intervale de încredere mai largi decât metoda Wilson. Pentru un al doilea exemplu, toate metodele da aproximativ aceleași intervale de încrederea (diferențe apar doar în miimi), ceea ce nu este surprinzător, deoarece frecvența de apariție a evenimentelor din acest exemplu nu este foarte diferit de 50%, iar dimensiunea eșantionului este suficient de mare.
În următorul articol, vor fi luate în considerare metode unidimensionale de comparare a datelor calitative.
INTERVALI DE CONFIDENȚIE PENTRU PROPORȚII
Institutul Național de Sănătate Publică, Oslo, Norvegia
Articolul prezintă câteva metode pentru calcularea intervalelor de încredere pentru proporțiile binomiale, și anume Wald, Wilson, arcsine, Agresti-Coull și metodele Clopper-Pearson exacte. Lucrarea oferă doar introducerea generală a problemei încrederii în memoria pacientului, analizarea datelor proprii și pregătirea manuscriselor.
Cuvinte cheie. interval de încredere, proporție
- Consilier senior, Institutul Național de Sănătate Publică, Oslo, Norvegia
Tel. 47. +47; e-mail: ***** @ *** nr
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: