Вычисляет относительный риск (ОР), чтобы определить вероятность возникновения события в подверженной группе по сравнению с неподверженной группе.
Последовательно пройдите по входным данным, а затем сравните результаты, а не полагайтесь только на один сценарий.
Подверженная группа: количество с событием, Подверженная группа: общее количество, Неподверженная группа: количество с событием, Неподверженная группа: общее количество → Риск неподверженной группы, Риск подверженной группы, Относительный риск (ОР)
Используйте эти примеры, чтобы проверить поведение калькулятора перед вводом собственных значений.
Подверженная группа: количество с событием: 20; Подверженная группа: общее количество: 200; Неподверженная группа: количество с событием: 10; Неподверженная группа: общее количество: 200
Риск неподверженной группы: 0,05; Риск подверженной группы: 0,1; Относительный риск (ОР): 2
Подверженная группа: количество с событием: 5; Подверженная группа: общее количество: 50; Неподверженная группа: количество с событием: 1; Неподверженная группа: общее количество: 50
Риск неподверженной группы: 0,02; Риск подверженной группы: 0,1; Относительный риск (ОР): 5
Подверженная группа: количество с событием: 15; Подверженная группа: общее количество: 150; Неподверженная группа: количество с событием: 3; Неподверженная группа: общее количество: 150
Риск неподверженной группы: 0,02; Риск подверженной группы: 0,1; Относительный риск (ОР): 5
Используйте калькуляторы для алгебры, геометрии, тригонометрии, теории вероятностей, статистики, средних, Z-оценок, тестов и графиков.
Эти ссылки подобраны так, чтобы углубить сессию и ответить на следующий вероятный вопрос без возврата пользователя в поиск.
Рассчитывает коэффициент вовлеченности для постов в социальных сетях. Коэффициент вовлеченности — ключевой показатель для оценки эффективности контента и уровня взаимодействия аудитории.
Вычисляет ковариацию между двумя наборами данных. Ковариация измеряет совместную изменчивость двух случайных величин, указывая, насколько они изменяются вместе.
Выполняет непараметрический тест для сравнения различий между двумя независимыми группами, когда нарушено предположение о нормальности. Он вычисляет статистику U и соответствующее p-значение.
Вычисляет степени свободы (df) для различных статистических тестов, представляющие количество независимой информации, доступной для оценки параметра.