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家
流行
分析2阶段流行率数据
贝叶斯估计通过一次检验的调查测试的真实患病率
通过两次测试进行调查测试的贝叶斯估计真实患病率
比较2个流行率估计
通过不完美的测试估计真实患病率
固定池大小的汇总流行率和具有已知灵敏度和特异性的测试
固定池大小的汇总流行率和具有不确定性和特异性的测试
固定池大小和完美测试的汇总流行率
池大小和完美测试的汇总流行率
使用Gibbs采样器汇集流行率
固定池大小和完美测试的样本大小计算
固定池大小的样本量计算和不确定的灵敏度和特异性
表观或血清流行的样本量
样本量估计真实患病率
模拟固定池大小的采样并假设已知的测试灵敏度和特异性
模拟固定池大小的采样并假设完美测试
模拟固定池大小的采样和不确定的测试灵敏度和特异性
模拟可变池大小的采样
通过不完美的测试模拟真实患病率
自由
一阶段自由分析
分析结果
样本大小
代表性的一阶段
反算设计流行
对多个时期的自由的信心
对一个时期的自由的信心
人口敏感度 - 恒定单位灵敏度
人口敏感度 - 合并抽样
人口敏感度 - 不同的单位敏感度
样本量 - 完美的测试特异性
样本量 - 在大量人群中汇集样本
自由目标信心的样本量
代表性的两阶段
分析两阶段调查 - 实际数据
分析两阶段调查 - 固定样本量
来自抽样框架的最低成本样本量
最低成本样本量 - 无抽样框
样本大小 - 指定群集敏感度
随机分析 - 两阶段自由数据
基于风险的一阶段
样本量 - 单级
样本量 - 单级 - 不同灵敏度
灵敏度 - 单级
灵敏度 - 单级 - 不同灵敏度
学习
生物等效性分析
信心限制
两种方式之间的区别
两个比例之间的差异
平均值
中值
比例
概率分布
给定&alpha的Beta分布;和β参数
卡方分布
F发行
多个Beta分布
正态分布
Pert distributions for given minimum, mode and maximum values
总结二项分布
从模式和5/95百分位数的单一Beta分布
来自计数数据的单一Beta分发
分发
意义
摘要数据的单样本t检验
与人口估计相比的平均值或中位数的单样本检验
摘要数据的双样本t检验
来自原始数据交叉列表的卡方检验
对样本同质性的卡方检验
r x c table的卡方检验
趋势的卡方检验
Mantel-Haenszel用于分层2x2桌子
McNemar对配对数据的测试
数字数据的统计分析
2比2表的摘要统计
t-test或Wilcoxon对配对数据进行了排名测试
单个样本比例的z检验
z-test比较2个样本比例
总结
2乘2桌
按类别分组的连续数据
连续数据单列
诊断
并行或串联2次测试
比较两个测试
通过调查测试估计的真实流行率和预测值
被测个体的感染率和感染概率
测试的正面和负面预测值
误报数量的可能性
测试阴性样本中感染的可能性
具有连续结果的测试的可重复性分析
具有连续结果的测试的ROC分析
针对黄金标准的测试评估
采样
地理坐标
所有者名单
随机数列表
采样框架
搜索
样本量计算
样本大小用于检测2个平均值之间的显着差异,具有相同的样本大小和方差
人口平均值1
人口平均值2
方差
信心水平
0.9
0.95
0.98
0.99
期望的力量
0.8
0.85
0.9
0.95
0.99
使用1或2尾测试:
1尾
2尾
提交
此实用程序计算检测统计信息所需的样本大小 具有特定置信水平的两个样本均值之间存在显着差异 功率,假设样本量相等且方差相等.
输入是两种方法的假定真值,即期望的置信水平 以及用于检测显着差异和估计的所需功率 组合方差。 默认情况下,计算 假设将使用双尾统计测试,但单尾测试也可以 指定,如果首选.
程序输出检测指定差异所需的样本大小 具有所需的力量和信心,对于单尾或双尾统计测试, 作为指定.
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