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1 - 固定泳池大小和完美测试

Two methods are provided for fixed pool sizes and perfect tests, one producing asymptotic confidence intervals (Method 1) and the other exact confidence intervals (Method 2). These methods should only be used if you can be confident that the sensitivity and specificity of the test are both close to 100%. If the true prevalence is likely to be close to zero, Method 2 (with exact confidence limits) should be used in preference to Method 1, because Method 1 could produce a negative lower confidence limit.

For this analysis, it was assumed that samples from 210 individual fruit bats were aggregated into 42 pools of 5 samples each, that 22 pools produced a positive test result and that the test sensitivity and specificity were both 100%. Input values and results for this analysis are summarised in the table below.

  方法1 方法2
输入值:    
测试的池数 42 42
池数正面 22 22
泳池大小 5 5
降低CL 0.025 0.025
上CL 0.975 0.975
结果:    
估計患病率 0.1379 0.1379
2.5百分位 0.0866 0.0832
97.5百分位 0.2038 0.1926
标准错误 0.0279 0.0279

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内容
1 固定泳池大小和完美测试
2 固定池大小和具有已知靈敏度和特異性的測試
3 固定池大小和具有不確定靈敏度和特異性的測試
4 可变池大小和完美测试
5 使用Gibbs采样器汇集流行率
6 使用Gibbs采样器进行一次测试(未计算),估计真实患病率
7 使用Gibbs采样器进行两次测试(未计算),估计真实患病率
8 固定池大小和完美测试的样本大小计算
9 固定池大小的样本大小计算和具有已知灵敏度和特异性的测试
10 固定池大小的样本大小计算和具有不确定灵敏度和特异性的测试
11 模拟固定池大小的采样并假设完美测试
12 模拟固定池大小的采样并以已知的灵敏度和特异性进行测试
13 模拟固定池大小的采样并以不确定的灵敏度和特异性进行测试
14 模拟可变池大小的采样并假设完美测试
15 使用已知靈敏度和固定池大小的測試進行混合測試來證明自由
16 估計先前Beta分佈的alpha和beta參數
17 估計指定的alpha和beta參數的Beta概率分佈