scipy.stats._result_classes.RelativeRiskResult.

confidence_interval#

RelativeRiskResult.confidence_interval(confidence_level=0.95)[Quelle]#

Berechnet das Konfidenzintervall für das relative Risiko.

Das Konfidenzintervall wird nach der Katz-Methode berechnet (d.h. „Methode C“ von [1]; siehe auch [2], Abschnitt 3.1.2).

Parameter:

confidence_levelfloat, optional: Das Konfidenzniveau, das für das Konfidenzintervall verwendet werden soll. Standard ist 0.95.

Rückgabe:

ciConfidenceInterval Instanz: Der Rückgabewert ist ein Objekt mit den Attributen low und high, die das Konfidenzintervall enthalten.

Referenzen

[1]

D. Katz, J. Baptista, S. P. Azen und M. C. Pike, „Obtaining confidence intervals for the risk ratio in cohort studies“, Biometrics, 34, 469-474 (1978).

[2]

Hardeo Sahai und Anwer Khurshid, Statistics in Epidemiology, CRC Press LLC, Boca Raton, FL, USA (1996).

Beispiele

>>> from scipy.stats.contingency import relative_risk
>>> result = relative_risk(exposed_cases=10, exposed_total=75,
...                        control_cases=12, control_total=225)
>>> result.relative_risk
2.5
>>> result.confidence_interval()
ConfidenceInterval(low=1.1261564003469628, high=5.549850800541033)