95% CI, 置信区间 Confidence Interval |
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什么是置信区间 置信区间又称估计区间,是用来估计参数的取值范围的。常见的52%-64%,或8-12,就是置信区间(估计区间)。
置信区间的概述 1、对于具有特定的发生概率的随机变量,其特定的价值区间:一个确定的数值范围(“一个区间”)。 2、在一定置信水平时,以测量结果为中心,包括总体均值在内的可信范围。 3、该区间包含了参数θ真值的可信程度。 4、参数的置信区间可以通过点估计量构造,也可以通过假设检验构造。
关于置信区间的宽窄 窄的置信区间比宽的置信区间能提供更多的有关总体参数的信息。 假设全班考试的平均分数为65分,则置信区间、间隔、宽窄度、表达的意思是: 0-100分 100 宽 等于什么也没告诉你 30-80分 50 较窄 你能估出大概的平均分了(55分) 60-70分 10 窄 你几乎能判定全班的平均分了(65分)
置信区间与置信水平、样本量的关系 1、样本量对置信区间的影响:在置信水平固定的情况下,样本量越多,置信区间越窄。 实例分析: 经过实践计算的样本量与置信区间关系的变化表(假设置信水平相同): 样本量 置信区间 间隔 宽窄度 100 50%-70% 20 宽 800 56.2%-63.2% 7 较窄 1,600 57.5%-63% 5.5 较窄 3,200 58.5%-62% 3.5 更窄 由上表得出: 1、在置信水平相同的情况下,样本量越多,置信区间越窄。 2、置信区间变窄的速度不像样本量增加的速度那么快,也就是说并不是样本量增加一倍,置信区间也变窄一倍(实践证明,样本量要增加4倍,置信区间才能变窄一倍),所以当样本量达到一个量时(通常是1,200,如上例三个国家各抽了1,200个消费者),就不再增加样本了。 通过置信区间的计算公式来验证置信区间与样本量的关系 置信区间=样本的推断值±(可靠程度系数× ) 从上述公式中可以看出: 1、在其他因素不变的情况下,样本量越多(大),置信区间越窄(小)。 2、置信水平对置信区间的影响:在样本量相同的情况下,置信水平越高,置信区间越宽。 实例分析: 美国做了一项对总统工作满意度的调查。在调查抽取的1,200人中,有60%的人赞扬了总统的工作,抽样误差为±3%,置信水平为95%;如果将抽样误差减少为±2.3%,置信水平降到为90%。则两组数字的情况比较如下: 抽样误差 置信水平 置信区间 间隔 宽窄度 ±3% 95% 60%±3%=57%-63% 6 宽 ±2.3% 90% 60%±2.3%=57.7%-62.3% 4.6 窄 由上表得出: 在样本量相同的情况下(都是1,200人),置信水平越高(95%),置信区间越宽。
通俗的讲:OR值是点估计,可信区间是区间估计。可信区间包含1,表示该因素对疾病的发生不起作用;可信区间大于1,表示该因素是一个“危险”因素。例如天气预报预计在10-20'C及15-16'C之间(95%可行度),则后者较前者可信度高。实际测定若为15.5'C,均落在2个可行度之间,说明可靠;若为25'C,落95%可行度之外,说明不可靠,处于5%的几率。95%上线位于左,下线位于右。
来源:http://wiki.mbalib.com/wiki/置信区间 |
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