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45/100不等于450/1000?


统计理论主要包括两套:概率与贝叶斯。目前多数为前者。在单个率的比较重,最简单的就是已知概率,然后去验证,例如某指标在某疾病中阳性率为0.5,一次研究在100例该疾病中,发现45例阳性,是否符合50%的概率分布?


> prop.test(45,100,p=0.5) 	1-sample proportions test with continuity correction  data:  45 out of 100, null probability 0.5 X-squared = 0.81, df = 1, p-value = 0.3681 alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5 95 percent confidence interval:  0.3514281 0.5524574

我们在R语言中进行了概率统计,P值为0.3681,证实是符合50%的概率分布的。


那么如果我扩大样本量在1000例疾病中,发现了450例阳性,是否符合50%的概率分布?


> prop.test(450,1000,p=0.5) 	1-sample proportions test with continuity correction  data:  450 out of 1000, null probability 0.5 X-squared = 9.801, df = 1, p-value = 0.001744 alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5 95 percent confidence interval:  0.4189204 0.4814685

答案是否定的,不符合50%的概率分布了。


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