机器算法验证 - 如何根据两个独立的置信区间计算相对风险 - 吾爱随笔录

机器算法验证可能性置信区间生物统计学流行病学相对风险

2022-03-22 04:30:43

药物 A 治愈了 30% 的患者（95% CI：17 至 45）。

药物 B 治愈了 15% 的患者（95% CI：10 至 20）。

所以我可以将 30% 除以 15% 说药物 A 治愈患者的可能性是药物 B 的两倍，对吧？

我的问题是：我将如何对置信区间进行相同的计算？

我想说的是，药物 A 治愈患者的可能性是药物 B 的两倍（95% CI：X 到 Y）。从概念上讲，我只是将 CI 分开还是还有其他事情要做？

1个回答

您可以使用Delta 方法来获得您的相对风险的大致分布，如该链接所示。然后，您可以定义一个枢轴并使用它来获取一个 CI。

我知道在使用 Delta 方法时可能会有一些混淆，所以这里有几个简单的步骤来展示如何为相对风险构建一个近似 CI。

现在你需要标准错误。和分别使用概率和的 Delta 方法，发现这是 $n$ $m$ $p$ $q$

S E = \sqrt{\frac{1 - p}{p n} + \frac{1 - q}{q m}}

$SE=\sqrt{\frac{1-p}{pn}+\frac{1-q}{qm}}$

当然，您需要用您的估计替换未知量，让我们用和来表示它们。您可能会注意到这是我们使用的第二个近似值。 $\widehat{p}$ $\widehat{q}$

现在你有了公式，计算标准误差： $SE$

您可以在整个 Internet 上找到大量此类信息，并且上述步骤均来自此处。我们都感谢费舍尔的这些近似值！

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