ΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ. Γρηγόρης Χλουβεράκης, Ph.D. Αναπληρωτής Καθηγητής Πανεπιστήμιο Κρήτης

Σχετικά έγγραφα
Έλεγχος υποθέσεων - Ισχύς και Μέγεθος είγματος Sample Size and Power. Γρηγόρης Χλουβεράκης, Ph.D. Αναπληρωτής Καθηγητής Πανεπιστήμιο Κρήτης

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 10. Εισαγωγή στην εκτιμητική

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η. Statisticum collegium iv

Εισαγωγή στην Εκτιμητική

Κεφάλαιο 10 Εισαγωγή στην Εκτίμηση

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Σημειακή εκτίμηση και εκτίμηση με διάστημα. 11 η Διάλεξη

Στατιστική Ι. Ενότητα 8: Επαγωγική Στατιστική. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

Δειγματοληψία στην εκπαιδευτική έρευνα. Είδη δειγματοληψίας

Διάλεξη 1: Στατιστική Συμπερασματολογία - Εκτίμηση Σημείου

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΤΟ PASW ΜΕ ΜΙΑ ΜΑΤΙΑ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ: Η ΜΕΣΗ ΤΙΜΗ ΚΑΙ Η ΔΙΑΜΕΣΟΣ... 29

Δειγματικές Κατανομές

ΤΙΤΛΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ: ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ: Πιθανότητες - Κατανομές ΟΝΟΜΑ ΚΑΘΗΓΗΤΗ: ΦΡ. ΚΟΥΤΕΛΙΕΡΗΣ ΤΜΗΜΑ: Τμήμα Διαχείρισης Περιβάλλοντος και Φυσικών

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ ΑΠΑΡΑΙΤΗΤΩΝ ΓΝΩΣΕΩΝ: ΕΚΤΙΜΗΤΕΣ

Διαστήματα εμπιστοσύνης. Δρ. Αθανάσιος Δαγούμας, Επ. Καθηγητής Οικονομικής της Ενέργειας & των Φυσικών Πόρων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς

Κεφ. Ιο ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΤΟ PASW ΜΕ ΜΙΑ ΜΑΤΙΑ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ: Η ΜΕΣΗ ΤΙΜΗ ΚΑΙ Η ΔΙΑΜΕΣΟΣ... 29

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Μέρος II. Στατιστική Συμπερασματολογία (Inferential Statistics)

Διαστήματα Εμπιστοσύνης

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

Περιεχόμενα της Ενότητας. Δειγματοληψία. Δειγματοληψίας. Δειγματοληψία. Τυχαία Δειγματοληψία. Χ. Εμμανουηλίδης, 1.

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 9. Κατανομές Δειγματοληψίας

ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ

Εφαρμοσμένη Στατιστική

Περιγραφική στατιστική

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

Είδη Μεταβλητών Κλίμακα Μέτρησης Οι τεχνικές της Περιγραφικής στατιστικής ανάλογα με την κλίμακα μέτρησης Οι τελεστές Π και Σ

Έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Αθανάσιος Δαγούμας, Επ. Καθηγητής Οικονομικής της Ενέργειας & των Φυσικών Πόρων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς

Στατιστική: Δειγματοληψία X συλλογή δεδομένων. Περιγραφική στατιστική V πίνακες, γραφήματα, συνοπτικά μέτρα

Στατιστική Συμπερασματολογία

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 14 Μαρτίου /34

ΤΕΙ Αθήνας Μεθοδολογία της έρευνας και Ιατρική στατιστική

Δειγματοληψία στην Ερευνα. Ετος

ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΥΠΟΥΡΓΕΙΟ ΕΘΝΙΚΗΣ ΠΑΙΔΕΙΑΣ ΚΑΙ ΘΡΗΣΚΕΥΜΑΤΩΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ. Για την Γ Τάξη Γενικού Λυκείου Μάθημα Επιλογής ΟΡΓΑΝΙΣΜΟΣ ΕΚΔΟΣΕΩΣ ΔΙΔΑΚΤΙΚΩΝ ΒΙΒΛΙΩΝ ΑΘΗΝΑ

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. Ενότητα 3: ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ (3/4) Επίκ. Καθηγητής Κοντέος Γεώργιος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά)

Μαθηματικά Και Στατιστική Στη Βιολογία

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

Στατιστική. Εκτιμητική

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

X = = 81 9 = 9

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής

Μέρος V. Στατιστική. Εισαγωγή: Βασικές έννοιες και ορισμοί. Περιγραφική Στατιστική (Descriptive Statistics)

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ ΓΙΑ AΝΑΛΟΓΙΕΣ

ΑΠΟ ΤΟ ΔΕΙΓΜΑ ΣΤΟΝ ΠΛΗΘΥΣΜΟ

10.7 Λυμένες Ασκήσεις για Διαστήματα Εμπιστοσύνης

Είδη Μεταβλητών. κλίµακα µέτρησης

Ενότητα 2: Έλεγχοι Υποθέσεων Διαστήματα Εμπιστοσύνης

7. Εκτιμήσεις Τιμων Δεικτων

3. Κατανομές πιθανότητας

Μεθοδολογία των επιστημών του Ανθρώπου : Στατιστική Εργαστήριο 6 :

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Περιγραφική Ανάλυση ποσοτικών μεταβλητών

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) ιάλεξη 4

cv = κατάλληλη κριτική (κρίσιμη) τιμή από τους πίνακες της Ζ ή t κατανομής

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Μέθοδοι δειγματοληψίας, καθορισμός μεγέθους δείγματος, τύποι σφαλμάτων, κριτήρια εισαγωγής και αποκλεισμού

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. Πρόλογος... 13

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 2 Μαΐου /23

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Οικονομετρία Ι. Ενότητα 4: Διάστημα Εμπιστοσύνης - Έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Χαϊδώ Δριτσάκη Τμήμα Λογιστικής & Χρηματοοικονομικής

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) ιάλεξη 3

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Α Ν Ω Τ Α Τ Ο Σ Υ Μ Β Ο Υ Λ Ι Ο Ε Π Ι Λ Ο Γ Η Σ Π Ρ Ο Σ Ω Π Ι Κ Ο Υ Ε Ρ Ω Τ Η Μ Α Τ Ο Λ Ο Γ Ι Ο

TMHMA OIKONOMIKΩN ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Διαγώνισμα Προόδου Στατιστικής III

Το τυπικό σφάλμα του μέσου (standard error of mean) ενός δείγματος

Εισόδημα Κατανάλωση

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων. Διάλεξη 2

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 12. Εκτίμηση των παραμέτρων ενός πληθυσμού

Δείγμα (μεγάλο) από οποιαδήποτε κατανομή

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) ΑΣΚΗΣΕΙΣ

HMY 799 1: Αναγνώριση Συστημάτων

Χ. Εμμανουηλίδης, 1

Για το δείγμα από την παραγωγή της εταιρείας τροφίμων δίνεται επίσης ότι, = 1.3 και για το δείγμα από το συνεταιρισμό ότι, x

Διάλεξη 1 Βασικές έννοιες

Επαναληπτικές Ασκήσεις 26/5/2017

Στατιστική είναι το σύνολο των μεθόδων και θεωριών που εφαρμόζονται σε αριθμητικά δεδομένα προκειμένου να ληφθεί κάποια απόφαση σε συνθήκες

LOGO. Εξόρυξη Δεδομένων. Δειγματοληψία. Πίνακες συνάφειας. Καμπύλες ROC και AUC. Σύγκριση Μεθόδων Εξόρυξης

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΠΡΟΛΟΓΟΣ 7. ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1: Εισαγωγικές Έννοιες 13

Η ΙΣΧΥΣ ΕΝΟΣ ΕΛΕΓΧΟΥ. (Power of a Test) ΚΕΦΑΛΑΙΟ 21

Περιεχόμενα της Ενότητας. Συνεχείς Τυχαίες Μεταβλητές. Συνεχείς Κατανομές Πιθανότητας. Συνεχείς Κατανομές Πιθανότητας.

ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ. Επαγωγική στατιστική (Στατιστική Συμπερασματολογία) Εκτιμητική Έλεγχος Στατιστικών Υποθέσεων

Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής 2η Πρόοδος στο Μάθημα Στατιστική 28/01/2011 (Για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β.) 1ο Θέμα [40] α) στ) 2ο Θέμα [40]

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

Πινάκες συνάφειας. Βαρύτητα συμπτωμάτων. Φύλο Χαμηλή Υψηλή. Άνδρες. Γυναίκες

Κλωνάρης Στάθης. ΠΜΣ: Οργάνωση & Διοίκηση Επιχειρήσεων Τροφίμων και Γεωργίας

Στατιστική ΙΙ-Διαστήματα Εμπιστοσύνης Ι (εκδ. 1.1)

Εξαρτημένα δείγματα (εξαρτημένες μετρήσεις)

Στατιστική Ι. Ενότητα 2: Στατιστική Ι (2/4) Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Κοζάνη)

ΕΚΤΙΜΗΤΙΚΗ: ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ

Transcript:

ΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ Γρηγόρης Χλουβεράκης, Ph.D. Αναπληρωτής Καθηγητής Πανεπιστήμιο Κρήτης

Από την περασμένη φορά... Πληθυσμός (population): ένα σύνολο ατόμων Παράμετρος (parameter): χαρακτηριστικό του πληθυσμού (π.χ. μ, σ, p) είγμα (sample): ένα μέρος του πληθυσμού Στατιστικό στοιχείο (statistic): υπολογίζεται από το δείγμα Το στατιστικό στοιχείο εξυπηρετεί 2 σκοπούς: για να περιγράψει το δείγμα και γιαναεκτιμήσειτηνπαράμετρο

Από την περασμένη φορά...

Στατιστική Περιγραφική Στατιστική Επαγωγική Στατιστική Εκτιμητική Έλεγχος Υποθέσεων

Στατιστική Περιγραφική Στατιστική Επαγωγική Στατιστική Πόσο καλή είναι η εκτίμηση μας? Πόσο κοντά στην παράμετρο είναι ο εκτιμητής? Εκτιμητική Point Interval Έλεγχος Υποθέσεων

Σημειακή εκτίμηση (point estimation): εκτίμηση παραμέτρου από το στατιστικό στοιχείο ιαστηματική εκτίμηση (interval estimation): κατασκευή ενός διαστήματος το οποίο να περιέχει με μεγάλη πιθανότητα την αληθή τιμή της παραμέτρου

Παράδειγμα 1. αποτελεσματικότητα δίαιτας

Παράδειγμα 1. αποτελεσματικότητα δίαιτας ιαφορετικοί μέσοι όροι (και τ.α.) σε κάθε δείγμα. Ο Μέσος όρος του δείγματος είναι τυχαία μεταβλητή!

Παράδειγμα 1. αποτελεσματικότητα δίαιτας

Ο μέσος όρος του δείγματος (όπως και κάθε άλλο στατιστικό στοιχείο) είναι μια τυχαία μεταβλητή! η γνώση της κατανομής του, που λέγεται δειγματική, (sampling distribution) είναι εξαιρετικά χρήσιμη με βάση αυτή μπορώ να υπολογίσω πόσο σίγουρος είμαι για την ακρίβεια (accuracy) της εκτίμησης (estimation) το κεντρικό οριακό θεώρημα (central limit theorem) μας πληροφορεί για τη μορφή της, ανεξάρτητα από την κατανομή της αρχικής μεταβλητής. http://onlinestatbook.com/stat_sim/sampling_dist/index.html

Προσομοιώσεις Στατιστικών εννοιών και τεχνικών Central limit theorem applet etc. http://onlinestatbook.com/stat_sim/sampling_dist/index.html ιαστήματα εμπιστοσύνης έλεγχος υποθέσεων http://lstat.kuleuven.be/java/ Μέγεθος δείγματος και ισχύς http://www.stat.uiowa.edu/~rlenth/power/ http://hedwig.mgh.harvard.edu/sample_size/size.html

Κεντρικό οριακό θεώρημα 1 2 3 2

Παράδειγμα

Κεντρικό οριακό θεώρημα Χ ~ Ν (μ, σ 2 /n), κατά προσέγγιση για n>30 Ο Χ είναι αμερόληπτος (unbiased) εκτιμητής του μ. ( εν υποεκτιμά ούτε υπερεκτιμά το μ.) o X είναι αποτελεσματικός (efficient) εκτιμητής του μ. (Έχει την μικρότερη διακύμανση από κάθε άλλο αμερόληπτο εκτιμητή του μ.) o X είναι συνεπής (consistent) εκτιμητής του μ. (Όσο αυξάνει το n, τόσο πιο κοντά στο μ βρίσκεται)

Η τυπική απόκλιση του Χ είναι σ/ n και λέγεται τυπικό σφάλμα (standard error). Είναι ένα μέτρο της ακρίβειας της εκτίμησης μας και με βάση αυτό μπορούμε να κατασκευάσουμε το διάστημα εμπιστοσύνης για το μέσο όρο.

Κανονική κατανομή Είναι γνωστό ότι αν μια μεταβλητή ακολουθεί κανονική κατανομή, τότε περίπου το 95% των τιμών της είναι εντός 2 τυπικών αποκλίσεων από τον μέσο όρο. (μ 2σ, μ + 2σ)

Παράδειγμα δίαιτας: Άρα για δείγματα μεγέθους n=25 στο 68% ο δειγματικός μέσος όρος είναι μεταξύ 7 και 9 στο 95% ο δειγματικός μέσος όρος είναι μεταξύ 6 και 10 στο 99% ο δειγματικός μέσος όρος είναι μεταξύ 5 και 11

95% Ε για μέση τιμή Εφόσον ο Χ ~ Ν (μ, σ 2 /n), Στο 95% των δειγμάτων μεγέθους n, ο Χθαείναιμεταξύμ-2σ/ n και μ + 2σ / n Το 95% Ε για το μ είναι: x ± σ 2( ) n

Πώς θα άλλαζε το 95% Ε για το μ, αν αντί για n=25 είχαμε n=100;

Το εύρος του Ε Όταν το n αυξάνει... Μικραίνει Όταν το επίπεδο εμπιστοσύνης αυξάνει... Αυξάνει Όταν η διακύμανση αυξάνει... Αυξάνει Μπορούμε να υπολογίσουμε το n έτσι ώστε για δεδομένο επίπεδο εμπιστοσύνης να έχουμε το επιθυμητό εύρος.

Άσκηση Study compares weight loss of men who only diet compared to those who only exercise 95% confidence intervals for mean weight loss Diet only : 13.4 to 18.0 Exercise only: 6.4 to 11.2 1. Σημαίνει αυτό ότι το 95% των ανδρών που κάνουν δίαιτα χάνουν μεταξύ 13.4 και 18.0 pounds; 2. Με βάση τα στοιχεία αυτά νομίζετε ότι οι δύο μέθοδοι διαφέρουν;

Παράδειγμα 2

Όπως και στην περίπτωση του μέσου όρου, το p είναι επίσης τυχαία μεταβλητή. Όταν το n είναι μεγάλο μπορούμε με το κεντρικό οριακό θεώρημα να κατασκευάσουμε ένα 95% διάστημα εμπιστοσύνης για το p.

Παράδειγμα. Θνητότητα μετά από μη θανατηφόρο έμφραγμα μυοκαρδίου 1. Elwood and Sweetmann (1979) τυχαιοποιημένη κλινική μελέτη σε1239 ασθενείς Ασπιρίνη 8.0% Πλασεμπο 10.7% p>0.05. Διαφορά 2.7% με 95% (-0.5% - 6.0%) 2. Persantine-Aspirin Reinfarction Research study group (1980) τυχαιοποιημένη κλινική μελέτη σε 6292 ασθενείς Ασπιρίνη 9.2 % Πλασεμπο 11.5% p<0.05. Διαφορά 2.3% με 95% (0.8% - 3.8%)

Ε &Στατιστική σημαντικότητα - κλινική σπουδαιότητα Σενάρια σύγκρισης δύο μεθόδων δίαιτας στη μείωση επιπέδων χοληστερόλης (mg/dl). διαφορά στα δείγματα Σενάριο X 95% ΔΕ για μ 1 -μ 2 1 X 2 1 2 (1, 3) 2 30 Πιθανολογούμενο εύρος διαφοράς στον πληθυσμό (20, 40) ΣΣ - ΚΣ ΣΣ + ΚΣ 3 30 4 1 5 2 6 30 (2, 58) (-1, 3) (-58, 62) (-2, 62) ΣΣ με ΕΚΣ ΜΣ - ΚΣ ΜΣ με ΕΚΣ ΜΣ με ΕΚΣ

ΔΕ, ΣΣ και κλινική σπουδαιότητα (ΚΣ) Κλινικά σπουδαία διαφορά Σημαντική, με ενδεχόμενη ΚΣ Σημαντική, αλλά χωρίς ΚΣ Σημαντική, με ΚΣ Μη σημαντική Μη σημαντική, με ενδεχόμενη ΚΣ 0 Κλινικά σπουδαία διαφορά

Το ιαστήματα Εμπιστοσύνης δείχνουν την ακρίβεια της εκτίμησης δίνουν εικόνα για την αληθή τιμή της παραμέτρου χρήσιμο εργαλείο για να δείξουμε την αβεβαιότητα που παραμένει