Tính độ lệch chuẩn từ khoảng tin cậy phân phối thông thường

Tôi có kết quả phân tích tổng hợp 10 nghiên cứu báo cáo tỷ lệ chênh lệch hiệu ứng ngẫu nhiên kết hợp (được tính bằng phương pháp của Woolf) và khoảng tin cậy 95% của một sự kiện xảy ra trong một nhóm so với nhóm khác:

$OR = 7.1\ (95\%\ CI\ 4.4-11.7)$

Tôi hiện đang xây dựng một mô hình cần lấy mẫu xung quanh tỷ lệ chênh lệch này (cho mục đích phân tích độ nhạy của xác suất). Cho rằng đó là tỷ lệ chênh lệch, tôi giả sử rằng đó là phân phối thông thường và 7.1 là giá trị trung bình, nhưng cách tốt nhất để chuyển đổi khoảng tin cậy thành độ lệch chuẩn để tôi có thể lấy mẫu phân phối bằng LOGNORMDISThàm Excel ?

(Tôi đã tìm thấy các câu hỏi tương tự cho phân phối bình thường và gamma ( Từ khoảng tin cậy đến độ lệch chuẩn - tôi còn thiếu gì? Và cách tính độ lệch trung bình và độ lệch chuẩn trong R cho khoảng tin cậy và phân phối gamma bình thường? ) Và cả câu hỏi tính toán khoảng tin cậy cho phân phối thông thường nhật ký ( Làm cách nào để tính khoảng tin cậy cho giá trị trung bình của tập dữ liệu thông thường nhật ký? ), nhưng dường như tôi không thể tìm cách đi theo cách khác.)

confidence-interval standard-deviation lognormal

— Pollock giàu
nguồn

Tôi đã giải quyết điều này như sau:

S D = \frac{(\frac{\ln (OR) - \ln (Lower CI bound)}{1.96})}{\sqrt{n}}

$SD = \frac{\left(\frac{\ln(\text{OR})-\ln(\text{Lower CI bound})}{1.96}\right)}{\sqrt n}$

Điều này thể hiện sự khác biệt trong $\ln$ của khoảng tin cậy trung bình và thấp hơn ràng buộc (mà cung cấp cho các lỗi), chia cho 1,96 (mang đến cho sai số chuẩn), chia $\sqrt{n}$ (cung cấp độ lệch chuẩn).

$n$

— Pollock giàu
nguồn

Bạn có chắc chắn về việc chia cho căn bậc hai của n? Tôi không nghĩ rằng nó sẽ hữu ích ở đây. Những gì anh ta muốn là một SD để sử dụng (với nhật ký (OR) là trung bình) để mô phỏng các tỷ lệ lẻ. Tôi nghĩ phần trên của phương trình của bạn (không có phép chia bởi sqrt [n]) trả lời rằng.

— Harvey Motulsky

\sqrt{n}

$\sqrt{n}$

\frac{S D}{\sqrt{n}}

$\frac{SD}{\sqrt{n}}$

n

$n$

Gợi ý của @ HarveyMotulsky là cách tôi tính toán điều này. Thông thường chúng ta sẽ gọi điều này (trong biostats) là lỗi tiêu chuẩn của ln (OR).

— James Stanley

Ở trên cung cấp cho bạn các lỗi tiêu chuẩn của tỷ lệ cược được ghi lại. Phân tích tổng hợp các tỷ lệ cược được thực hiện trên các giá trị được ghi lại. Theo mô hình hiệu ứng cố định, lỗi tiêu chuẩn này là một hàm của các lỗi tiêu chuẩn của tỷ lệ cược được ghi lại riêng lẻ. Trong mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên, lỗi tiêu chuẩn này là một hàm của cả lỗi tiêu chuẩn của tỷ lệ tỷ lệ cược được ghi riêng lẻ và độ biến thiên trên các tỷ lệ tỷ lệ cược được ghi riêng lẻ này. Như vậy, bạn không thể khôi phục độ lệch chuẩn trong tỷ lệ tỷ lệ cược được ghi riêng lẻ từ lỗi tiêu chuẩn phân tích tổng hợp.

— dbwilson