예시 1
노출군: 사건 발생 수: 20; 노출군: 총 수: 200; 비노출군: 사건 발생 수: 10; 비노출군: 총 수: 200
비노출군 위험: 0.05; 노출군 위험: 0.1; 상대 위험도 (RR): 2
노출군과 비노출군에서 사건 발생 가능성을 결정하기 위해 상대 위험도(RR)를 계산합니다.
입력값을 차분히 확인한 뒤 하나의 시나리오에만 의존하지 말고 결과를 비교하세요.
노출군: 사건 발생 수, 노출군: 총 수, 비노출군: 사건 발생 수, 비노출군: 총 수 → 비노출군 위험, 노출군 위험, 상대 위험도 (RR)
자신의 값을 넣기 전에 이 예시로 계산기 동작을 확인하세요.
노출군: 사건 발생 수: 20; 노출군: 총 수: 200; 비노출군: 사건 발생 수: 10; 비노출군: 총 수: 200
비노출군 위험: 0.05; 노출군 위험: 0.1; 상대 위험도 (RR): 2
노출군: 사건 발생 수: 5; 노출군: 총 수: 50; 비노출군: 사건 발생 수: 1; 비노출군: 총 수: 50
비노출군 위험: 0.02; 노출군 위험: 0.1; 상대 위험도 (RR): 5
노출군: 사건 발생 수: 15; 노출군: 총 수: 150; 비노출군: 사건 발생 수: 3; 비노출군: 총 수: 150
비노출군 위험: 0.02; 노출군 위험: 0.1; 상대 위험도 (RR): 5
대수학, 기하학, 삼각법, 확률, 통계, 평균, Z점수, 검정, 그래프화 작업용 계산기를 사용하세요.
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개별 데이터 값을 유지하면서 분포 모양을 시각화하기 위해 숫자 데이터를 구성하는 데 도움이 됩니다.
평균을 비교하고 통계적 유의성을 결정하기 위해 t-검정(단일 표본, 두 표본 또는 쌍체)을 수행합니다.
특정 신뢰 수준으로 모집단 매개변수(예: 평균, 비율)가 속할 가능성이 있는 범위를 계산합니다.
두 모집단의 분산을 비교하기 위해 F-검정을 수행합니다.