Test dla jednej proporcji
| Polecenie: | Testy Test dla jednej proporcji |
|---|
Test dla jednej proporcji z menu Testy służy do weryfikacji hipotezy, że zaobserwowana proporcja jest równa z góry określonej proporcji.
Ten test nie jest wykonywany na danych z arkusza kalkulacyjnego, lecz na statystykach wprowadzonych w oknie dialogowym.
Wymagane dane wejściowe
- Obserwowana proporcja (%): zaobserwowana proporcja, wyrażona w procentach.
- Liczebność próby: liczebność próby, czyli łączna liczba obserwacji.
- Wartość hipotezy zerowej (%): z góry określona proporcja (wartość, z którą porównuje się zaobserwowaną proporcję), wyrażona w procentach.
Po wprowadzeniu wszystkich danych kliknij Testuj.
Wyniki
Program wyświetla:
- 95% przedział ufności (CI) dla zaobserwowanej proporcji
- statystykę z i związaną z nią wartość P.
Jeśli wartość P jest mniejsza niż 0,05, hipoteza, że zaobserwowana proporcja jest równa z góry określonej wartości, zostaje odrzucona i można przyjąć hipotezę alternatywną, że między obiema proporcjami istnieje istotna różnica.
W opcjonalnym polu wejściowym Komentarz możesz wprowadzić komentarz lub wniosek, który zostanie dołączony do drukowanego raportu.
Uwagi obliczeniowe
Wartość P
Poziom istotności, czyli wartość P, oblicza się za pomocą ogólnego testu z (Altman, 1991):
$$ z = \frac {p - p_{exp}} { se(p)} $$
gdzie
$$ se(p) = \sqrt{ \frac {p_{exp} (1 - p_{exp})} {n}} $$
Wartość P jest polem pod krzywą rozkładu normalnego poza przedziałem ±
Przedział ufności
MedCalc oblicza „dokładny” przedział ufności Cloppera-Pearsona dla zaobserwowanej proporcji (Clopper & Pearson, 1934; Fleis i wsp., 2003).
Piśmiennictwo
- Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.
- Clopper C, Pearson ES (1934) The use of confidence or fiducial limits illustrated in the case of the binomial. Biometrika 26:404–413.
- Fleiss JL, Levin B, Paik MC (2003) Statistical methods for rates and proportions, 3rd ed. Hoboken: John Wiley & Sons. (p. 26)