Agresti-Caffo方法：常用的置信区间计算方法详细介绍
2023-12-23 MedSci原创 MedSci原创 发表于威斯康星
有几种比例差异的置信区间可用，但它们可能会产生明显不同的结果。 除非样本量很大，否则传统方法（例如 Wald 区间）的效果不佳。 可以使用更好的间隔。 其中包括 Agresti/Caffo 方法 (2
有几种比例差异的置信区间可用，但它们可能会产生明显不同的结果。 除非样本量很大，否则传统方法（例如 Wald 区间）的效果不佳。 可以使用更好的间隔。 其中包括 Agresti/Caffo 方法 (2000)、Newcombe Score 方法 (1998) 以及 Miettinen 和 Nurminen (1985) 或 Mee (1984) 提出的计算密集型方法。 后者受到纽科姆的青睐（当被迫在进退两难之间做出选择时）。 一、置信区间的计算方法 传统 Wald 置信区间：基于渐近正态分布δ^校正两个比例之差 校正 Wald 区间：使用检验统计量中包含的连续性校正。 如果检验统计量的分子大于零，则从分子中减去连续性校正； 否则，将连续性校正添加到分子上。 连续性校正的值为(1/n1 + 1/n2)/2。 Agresti-Caffo（代码“ac”）：等于 Wald 区间，并根据 Agresti, Caffo (2000) 针对比例和独立样本的差异进行调整。 它将 x1 和 x2 加 1，将 n1 和 n2 加 2，并且性能出奇的好。 Newcombe（代码“scorecc”）：根据单个
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