发布日期: 04/13/2021

单比例计算器的统计详细信息

单比例样本大小计算使用基于二项分布的精确方法。精确计算确保达到指定的功效水平。

Agresti-Coull 方法

Agresti-Coull 精确区间估计方法使用调整的基于 Wald 的检验统计量。JMP 在双侧原假设下按以下方式计算功效:

Equation shown here

其中:

Equation shown here

Equation shown here

Equation shown here 其他情况则为 0,并且

χ1-αχ12 分布的第 (1 - α) 分位数。

因为对于 np0 没有近似的表达式,使用数值方法求解 np0 的值。

有关调整的 Wald 检验统计量的详细信息,请参见 Agresti and Coull (1998)。有关 JMP 中计算的详细信息,请参见 Barker(2011,第 3.3 节)。

Clopper-Pearson 方法

Clopper-Pearson 精确区间估计方法基于二项分布。该方法导致 alpha 水平等于或大于指定的水平。Clopper-Pearson 方法比 Agresti-Coull 方法更保守(使用更大的样本大小)。

Clopper-Pearson 精确区间估计方法直接使用二项分布。使用数值方法求解未知参数的值。

有关 Clopper-Pearson 精确区间估计方法的详细信息,请参见 Clopper and Pearson (1934) 或 Agresti and Coull(1998,第 1 节)。

需要更多信息?有问题?从 JMP 用户社区得到解答 (community.jmp.com).