简短回答不，不同的边距可以产生相同的奇数比和置信区间。一些例子。

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这是一个关于如何找到表格的最小可能 N 的简短草图。请注意，根据您的链接站点，标准错误可以通过以下方式与单元格内容相关：

$$\text{SE} = \sqrt{\frac{1}{a} + \frac{1}{b} + \frac{1}{c} + \frac{1}{d}}$$

忽略实际优势比，该值在时最小化。这将产生关系：$a = b = c = d$

$$\text{SE}^2 = \frac{1}{n/4} + \frac{1}{n/4} + \frac{1}{n/4} + \frac{1}{n/4} = \frac{4}{n/4} = \frac{16}{n}$$

因此，随后我们可以将表的最小可能 N 估计为。在您的示例中，标准误差可以通过 95% 置信区间恢复：$16/\text{SE}^2$

$$[\log(\text{High}) - \log(\text{Low})]/[2 \cdot 1.96]$$

刚刚超过，因此在该标准误差下，表的最小可能 N 是（取该值的上限）。$0.45$$16/0.45^2 = 80$

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这种逻辑虽然无助于找到最大值。假设表格的一行和具有非常大的值。因此 (，所以我们只有：$c$$d$$1/c + 1/d) \approx 0$

$$\text{SE}^2 = \frac{1}{a} + \frac{1}{b}$$

假设，所以要获得 2.25 的优势比，我们只需要。所以对于这个例子，所以。所以下表：$c/d = 4/9$$a = b$$\text{SE}^2 = 2/a$$a \approx 10$

                positive    negative
exposed         10          10
not exposed     4e6         9e6

产生 2.25 的奇数比和 0.9365 到 5.4058 的 95% CI。

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最后，即使您有表格的总 N，标准误差也存在对称性，您可以简单地交换行总计并重新计算单元格以具有相同的奇数比率。在许多情况下，这将产生大致相同的标准误差。

所以我们可以重写你原来的表：

                positive    negative
exposed         14          39
not exposed     11          69

作为：

                positive    negative
exposed         23          57
not exposed      8          45

这产生了 2.2697 的优势比和 0.9280 到 5.5516 的 95% 置信区间。不完全相同，但在某种程度上，这种识别取决于报告中的四舍五入量，所以我会犹豫是否依赖它，并且随着行总数的增加，找到确切的 N 会越来越困难。

如果你知道 N，你总是可以做一个网格搜索，但我不相信它总是会产生一个唯一的解决方案。

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我什至忘记了最明显的对称性，你可以简单地翻转表格对角线上的数字，仍然可以获得完全相同的优势比和标准误差。例如

                positive    negative
exposed         69          11
not exposed     39          14

结果与原始表相同的汇总统计信息。