Örnek 1
Maruz Kalan Grup: Olay Sayısı: 20; Maruz Kalan Grup: Toplam Sayı: 200; Maruz Kalmayan Grup: Olay Sayısı: 10; Maruz Kalmayan Grup: Toplam Sayı: 200
Maruz Kalmayan Grup Riski: 0,05; Maruz Kalan Grup Riski: 0,1; Bağıl Risk (RR): 2
Maruz kalan bir grupta bir olayın meydana gelme olasılığını, maruz kalmayan bir gruba kıyasla belirlemek için bağıl riski (RR) hesaplar.
Tek bir senaryoya güvenmek yerine girdileri dikkatle ilerletin ve ardından sonuçları karşılaştırın.
Maruz Kalan Grup: Olay Sayısı, Maruz Kalan Grup: Toplam Sayı, Maruz Kalmayan Grup: Olay Sayısı, Maruz Kalmayan Grup: Toplam Sayı → Maruz Kalmayan Grup Riski, Maruz Kalan Grup Riski, Bağıl Risk (RR)
Kendi değerlerinizi girmeden önce hesaplayıcının davranışını doğrulamak için bu örnekleri kullanın.
Maruz Kalan Grup: Olay Sayısı: 20; Maruz Kalan Grup: Toplam Sayı: 200; Maruz Kalmayan Grup: Olay Sayısı: 10; Maruz Kalmayan Grup: Toplam Sayı: 200
Maruz Kalmayan Grup Riski: 0,05; Maruz Kalan Grup Riski: 0,1; Bağıl Risk (RR): 2
Maruz Kalan Grup: Olay Sayısı: 5; Maruz Kalan Grup: Toplam Sayı: 50; Maruz Kalmayan Grup: Olay Sayısı: 1; Maruz Kalmayan Grup: Toplam Sayı: 50
Maruz Kalmayan Grup Riski: 0,02; Maruz Kalan Grup Riski: 0,1; Bağıl Risk (RR): 5
Maruz Kalan Grup: Olay Sayısı: 15; Maruz Kalan Grup: Toplam Sayı: 150; Maruz Kalmayan Grup: Olay Sayısı: 3; Maruz Kalmayan Grup: Toplam Sayı: 150
Maruz Kalmayan Grup Riski: 0,02; Maruz Kalan Grup Riski: 0,1; Bağıl Risk (RR): 5
Cebir, geometri, trigonometri, olasılık, istatistik, ortalamalar, z-puanları, testler ve grafik çizimi için hesaplayıcıları kullanın.
Bu bağlantılar oturumu derinleştirmek ve kullanıcıyı yeniden aramaya göndermeden bir sonraki olası soruyu yanıtlamak için seçildi.
Bu hesap makinesi, bir veri kümesindeki belirli bir puanın yüzdelik dilimini belirler. Belirtilen puanın altında kalan veri kümesindeki değerlerin yüzdesini hesaplar.
Popülasyon oranının bir tahmini olan örnek oranı (p̂) hesaplar. Bu hesap makinesi, bir örneğin belirli bir özelliğe sahip olan oranını belirlemeye yardımcı olur.
Uygunluk veya bağımsızlık testi için Ki-Kare istatistiğini ve p-değerini hesaplar. Gözlemlenen ve beklenen frekansları veya değerleri gerektirir.
Bir Poisson sürecinde bir olayın gerçekleşme zamanıyla ilgili olasılıkları hesaplar. Üstel dağılım, ortalama bir oluşum hızı göz önüne alındığında, bir olayın gerçekleşme zamanını modellemektedir.