Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch proporcji (Two-sample problem: comparing two proportions)

Podobne dokumenty
Elementarna statystyka Wnioskowanie o regresji (Inference 2 czerwca for regression) / 13

In»ynierskie zastosowania statystyki wiczenia

Elementarna statystyka Test Istotno±ci (Tests of Signicance)

Elementarna statystyka Test Istotno±ci

Metody probablistyczne i statystyka stosowana

Statystyka matematyczna - ZSTA LMO

5. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

Ekonometria. wiczenia 2 Werykacja modelu liniowego. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Biostatystyka, # 5 /Weterynaria I/

STATYSTYCZNE MODELOWANIE DANYCH BIOLOGICZNYCH

Elementarna statystyka

PROBABILISTYKA I STATYSTYKA - Zadania do oddania

Metody statystyczne w biologii - Wykªad 8. Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocªawiu Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierz t

Elementarna statystyka

Modele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 6

Elementarna statystyka

Podstawy statystycznego modelowania danych - Wykªad 7

Ekonometria. wiczenia 4 Prognozowanie. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Porównanie dwóch rozkładów normalnych

Ekonometria - wykªad 8

Proste modele o zªo»onej dynamice

MODELE LINIOWE i MIESZANE

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0

Podstawy statystycznego modelowania danych Analiza prze»ycia

Wykład 7 Testowanie zgodności z rozkładem normalnym

Porównywanie wielowymiarowych wektorów warto±ci ±rednic

Wykład 10 Testy jednorodności rozkładów

Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE

Ekonometria Bayesowska

1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa

ZL - STATYSTYKA - Zadania do oddania

Wykªad 6: Model logitowy

EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

CAŠKOWANIE METODAMI MONTE CARLO Janusz Adamowski

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 11 i 12 - Weryfikacja hipotez statystycznych

Testowanie hipotez statystycznych

Ekonometria Bayesowska

Lekcja 9 Liczby losowe, zmienne, staªe

Rozkªady i warto± oczekiwana

Pakiety statystyczne - Wykªad 8

Ekonometria. wiczenia 8 Modele zmiennej jako±ciowej. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

E2 - PROBABILISTYKA - Zadania do oddania

Wykład 9 Wnioskowanie o średnich

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28

Problem dwóch prób: porównywanie średnich i wariancji z populacji o rozkładach normalnych. Wrocław, 23 marca 2015

2. (8 punktów) 3. (8 punktów) 4. (8 punktów) 5. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Rozwini cia asymptotyczne dla mocy testów przybli»onych

Biostatystyka, # 4 /Weterynaria I/

Modele liniowe i mieszane na przykªadzie analizy danych biologicznych - Wykªad 1

Weryfikacja hipotez statystycznych

Kolokwium ze statystyki matematycznej

Wykład 11: Dane jakościowe. Rozkład χ 2. Test zgodności chi-kwadrat

Estymacja parametrów rozkładu cechy

Powtórzenie wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki.

x y x y x y x + y x y

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 3 - model statystyczny, podstawowe zadania statystyki matematycznej

Testowanie hipotez dla proporcji. Wrocław, 13 kwietnia 2015

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Testowanie hipotez dla frakcji. Wrocław, 29 marca 2017

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

C04 - STATYSTYKA MATEMATYCZNA - Zadania do oddania

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Modele wielorównaniowe. Problem identykacji

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 9 i 10 - Weryfikacja hipotez statystycznych

Aproksymacja funkcji metod najmniejszych kwadratów

Wykład 3 Testowanie hipotez statystycznych o wartości średniej. średniej i wariancji z populacji o rozkładzie normalnym

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Zadanie 1. (8 punktów) Dana jest nast puj ca macierz: M =

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

Testowanie hipotez statystycznych.

Hipotezy statystyczne

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW

Wykªad 1+2: Klasyczny model regresji liniowej. Podstawy R

Hipotezy statystyczne

Weryfikacja hipotez statystycznych testy dla dwóch zbiorowości

3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW WYKŁAD 9. TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH cd.

Testowanie hipotez statystycznych cd.

Testowanie hipotez statystycznych

Elementy Modelowania Matematycznego Wykªad 1 Prawdopodobie«stwo

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Weryfikacja hipotez statystycznych

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja) założenie: znany rozkład populacji (wykorzystuje się dystrybuantę)

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA. Dariusz Gozdowski. Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW

Statystyka matematyczna. Wykład VI. Zesty zgodności

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

1.1 Wstęp Literatura... 1

EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

Ekonometria - wykªad 1

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Metody statystyczne w socjologii SYLABUS A. Informacje ogólne Opis

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Testowanie hipotez. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25

Transkrypt:

Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch proporcji (Two-sample problem: comparing two proportions) Alexander Bendikov Uniwersytet Wrocªawski 25 maja 2016 Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 1 / 12 prob

Dwie próby: porównanie dwóch proporcji SRS 1 p 1 ˆp 1 W zagadnieniu dwóch prób chcemy porówna dwie populacje, na przykªad reakcj na terapi w dwóch populacjach, na podstawie dwóch niezale»nie pobranych prób: SRS 1 : p 1, n 1, ˆp 1 ; SRS 2 : p 2, n 2, ˆp 2, p 2 ˆp 2 SRS 2 gdzie b dziemy testowa hipotez : { H 0 : p 1 p 2, H a : p 1 p 2 (<, >). Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 2 / 12 prob

Przykªad: Organizacja ERF (Educational Research Foundation) postanowiªa zbada dªugofalowe skutki ucz szczania dzieci do przedszkola. Obserwowano w dªugim okresie 2 grupy dzieci, pocz wszy od wczesnego dzieci«stwa. Pierwsza, kontrolna, grupa skªadaªa si z n 1 61 dzieci, wybranych losowo. Druga grupa, o liczno±ci n 2 62 skªadaªa si z dzieci wybranych losowo z tego samego ±rodowiska, ale spo±ród dzieci ucz szczaj cych do przedszkola w wieku 34 lat. Zmienn badan byªo zapotrzebowanie badanych dzieci na pomoc spoªeczn (Social Services) w ich pó¹niejszym, dorosªym»yciu (zmienna SS). Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 3 / 12 prob

Przykªad: Organizacja ERF (Educational Research Foundation) postanowiªa zbada dªugofalowe skutki ucz szczania dzieci do przedszkola. Obserwowano w dªugim okresie 2 grupy dzieci, pocz wszy od wczesnego dzieci«stwa. Pierwsza, kontrolna, grupa skªadaªa si z n 1 61 dzieci, wybranych losowo. Druga grupa, o liczno±ci n 2 62 skªadaªa si z dzieci wybranych losowo z tego samego ±rodowiska, ale spo±ród dzieci ucz szczaj cych do przedszkola w wieku 34 lat. Zmienn badan byªo zapotrzebowanie badanych dzieci na pomoc spoªeczn (Social Services) w ich pó¹niejszym, dorosªym»yciu (zmienna SS). Okazaªo si,»e w ci gu ostatnich 10 lat w grupie osób ucz szczaj cych w dzieci«stwie do przedszkola 38 wymagaªo pomocy spoªecznej, a w grupie kontrolnej 49. Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 3 / 12 prob

Przykªad: Organizacja ERF (Educational Research Foundation) postanowiªa zbada dªugofalowe skutki ucz szczania dzieci do przedszkola. Obserwowano w dªugim okresie 2 grupy dzieci, pocz wszy od wczesnego dzieci«stwa. Pierwsza, kontrolna, grupa skªadaªa si z n 1 61 dzieci, wybranych losowo. Druga grupa, o liczno±ci n 2 62 skªadaªa si z dzieci wybranych losowo z tego samego ±rodowiska, ale spo±ród dzieci ucz szczaj cych do przedszkola w wieku 34 lat. Zmienn badan byªo zapotrzebowanie badanych dzieci na pomoc spoªeczn (Social Services) w ich pó¹niejszym, dorosªym»yciu (zmienna SS). Okazaªo si,»e w ci gu ostatnich 10 lat w grupie osób ucz szczaj cych w dzieci«stwie do przedszkola 38 wymagaªo pomocy spoªecznej, a w grupie kontrolnej 49. Grupa n SS ˆp Kontrolna 61 49 0,803 Przedszkolna 62 38 0,613 Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 3 / 12 prob

ˆp 1 49 0, 803 61 grupa kontrolna ˆp 2 38 0, 613 62 grupa przedszkolna Na podstawie danych wykonamy 2 badania statystyczne: Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 4 / 12 prob

ˆp 1 49 0, 803 61 grupa kontrolna ˆp 2 38 0, 613 62 grupa przedszkolna Na podstawie danych wykonamy 2 badania statystyczne: 1. Aby oszacowa jak du»y wpªyw ma wychowanie przedszkolne na pó¹niejsze problemy utworzymy przedziaª ufno±ci dla zmiennej p 1 p 2 b d cej ró»nic proporcji w dwóch badanych populacjach Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 4 / 12 prob

ˆp 1 49 0, 803 61 grupa kontrolna ˆp 2 38 0, 613 62 grupa przedszkolna Na podstawie danych wykonamy 2 badania statystyczne: 1. Aby oszacowa jak du»y wpªyw ma wychowanie przedszkolne na pó¹niejsze problemy utworzymy przedziaª ufno±ci dla zmiennej p 1 p 2 b d cej ró»nic proporcji w dwóch badanych populacjach 2. Aby sprawdzi, czy dane dostarczaj istotnego dowodu na to,»e ucz szczanie do przedszkola w dzieci«stwie zmniejsza w przyszªo±ci zapotrzebowanie na pomoc spoªeczn b dziemy testowali hipotezy: H 0 : p 1 p 2, H a : p 1 > p 2. Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 4 / 12 prob

W obu przypadkach zaczynamy od ˆp 1 ˆp 2 0, 190. Przypomnijmy,»e pojedyncze próbki X 1, X 2 w obu grupach maj rozkªad bliski rozkªadowi dwumianowemu z E(X i ) p i, Var(X i ) p i (1 p i ). Poniewa» zmienne s niezale»ne, wi c mamy nast puj ce statystyczne parametry próby: E(ˆp 1 ˆp 2 ) p 1 p 2, Var(ˆp 1 ˆp 2 ) p 1(1 p1) n1 Z -statystyka: + p 2(1 p2), n2 z (ˆp 1 ˆp 2 ) (p 1 p 2 ). p1(1 p1) n1 + p 2(1 p2) n2 Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 5 / 12 prob

W obu przypadkach zaczynamy od ˆp 1 ˆp 2 0, 190. Przypomnijmy,»e pojedyncze próbki X 1, X 2 w obu grupach maj rozkªad bliski rozkªadowi dwumianowemu z E(X i ) p i, Var(X i ) p i (1 p i ). Poniewa» zmienne s niezale»ne, wi c mamy nast puj ce statystyczne parametry próby: E(ˆp 1 ˆp 2 ) p 1 p 2, Var(ˆp 1 ˆp 2 ) p 1(1 p1) n1 Z -statystyka: Gªówne zaªo»enia: + p 2(1 p2), n2 z (ˆp 1 ˆp 2 ) (p 1 p 2 ). p1(1 p1) n1 1. Dwie badane populacje s niezale»ne, + p 2(1 p2) n2 2. n i ˆp i, n i (1 ˆp i ) 10. To uzasadnia u»ycie CLT, i mo»emy przyj,»e ˆp i maj rozkªad normalny. W takim razie ró»nica ˆp 1 ˆp 2 te» ma rozkªad normalny, a wi c Z -statystyka jest w przybli»eniu normaln, standardow zmienn losow N(0, 1). Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 5 / 12 prob

Przedziaª ufno±ci: (ˆp 1 ˆp 2 ) ± z SE, gdzie SE ( ˆp1 (1 ˆp 1 ) n 1 + ˆp 2(1 ˆp 2 ) n 2 ) 1/2 Nieznane parametry p i zast pili±my przez parametry próby ˆp i. Wybierzmy poziom ufno±ci C 95% (1) n 1ˆp 1 49, n 1 (1 ˆp 1 ) 12; n 2ˆp 2 38, n 2 (1 ˆp 2 ) 14, (2) SE (0, 803 0, 197/61 + 0, 613 0, 387/62) 1/2 0, 0801, (3) Przedziaª ufno±ci: (0, 803 0, 613) ± 1, 960 0, 0801 0, 190 ± 0, 157: 0, 033 < p 1 p 2 < 0, 347. Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 6 / 12 prob

Testowanie hipotezy: H 0 : p 1 p 2, H a : p 1 > p 2. (1) Zaªó»my H 0, mamy z ˆp 1 ˆp 2 SE 0, 190 0,803 0,197 61 + 0,613 0,387 62 0, 190 2, 372. 0, 0801 Ponownie, nieznane parametry p i ˆp i. zast pili±my przez parametry próby Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 7 / 12 prob

Testowanie hipotezy: H 0 : p 1 p 2, H a : p 1 > p 2. (1) Zaªó»my H 0, mamy z ˆp 1 ˆp 2 SE 0, 190 0,803 0,197 61 + 0,613 0,387 62 0, 190 2, 372. 0, 0801 Ponownie, nieznane parametry p i zast pili±my przez parametry próby ˆp i. (2) p-warto± P(z > 2, 372) 0, 0089 0, 009 0, 9% < α. Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 7 / 12 prob

Testowanie hipotezy: H 0 : p 1 p 2, H a : p 1 > p 2. (1) Zaªó»my H 0, mamy z ˆp 1 ˆp 2 SE 0, 190 0,803 0,197 61 + 0,613 0,387 62 0, 190 2, 372. 0, 0801 Ponownie, nieznane parametry p i zast pili±my przez parametry próby ˆp i. (2) p-warto± P(z > 2, 372) 0, 0089 0, 009 0, 9% < α. (3) Widzimy,»e przy jakimkolwiek poziomie istotno±ci α 0, 01 nale»y odrzuci H 0 na rzecz H a, p 1 > p 2, czyli dane potwierdzaj,»e uczestnictwo w programie przedszkolnym w dzieci«stwie zmniejsza pó¹niejsze zapotrzebowanie na pomoc spoªeczn. Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 7 / 12 prob

Test dla próby poª czonej: Cz sto przy testowaniu hipotezy p 1 p 2 stosuje si metod próby poª czonej. Skoro testujemy przy zaªo»eniu takiej samej proporcji w obu populacjach p p 1 p 2, to mo»emy to wykorzysta w obliczaniu przybli»enia: Z -statystyka przyjmuje posta : ˆp m 1 + m 2 n 1 + n 2. z (ˆp 1 ˆp 2 ) (p 1 p 2 ) ( ). ˆp(1 ˆp) 1 + 1 n1 n2 Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 8 / 12 prob

Test dla próby poª czonej: Cz sto przy testowaniu hipotezy p 1 p 2 stosuje si metod próby poª czonej. Skoro testujemy przy zaªo»eniu takiej samej proporcji w obu populacjach p p 1 p 2, to mo»emy to wykorzysta w obliczaniu przybli»enia: Z -statystyka przyjmuje posta : W naszym przypadku: ˆp 49+38 0, 707, 61+62 z 0,190 0,707 0,293 ( ˆp m 1 + m 2 n 1 + n 2. z (ˆp 1 ˆp 2 ) (p 1 p 2 ) ( ). ˆp(1 ˆp) 1 + 1 n1 n2 1 61 + 1 62 ) 2, 31 (porównajmy to z poprzednio otrzyman warto±ci 2, 372. Warto± 2,31 jest dokªadniejsza. p 0, 0104. Przy poziomie istotno±ci, powiedzmy α 0, 05 odrzucamy hipotez H 0 na rzecz H a : p 1 > p 2. Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 8 / 12 prob

Przykªad: Niektóre badania sugeruj,»e aspiryna mo»e redukowa ryzyko zawaªów i udarów. W du»ym badaniu utworzono dwie grupy obserwowanych przypadków. Pacjentom jednej grupy podawano regularnie aspiryn, a pacjentom drugiej grupy placebo. Otrzymano nast puj ce dane: Grupa terapeutyczna Aspiryna Placebo Zawaªy 129 213 Udary 119 98 Liczno± grup 11037 11034 Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 9 / 12 prob

Przykªad: Niektóre badania sugeruj,»e aspiryna mo»e redukowa ryzyko zawaªów i udarów. W du»ym badaniu utworzono dwie grupy obserwowanych przypadków. Pacjentom jednej grupy podawano regularnie aspiryn, a pacjentom drugiej grupy placebo. Otrzymano nast puj ce dane: Grupa terapeutyczna Aspiryna Placebo Zawaªy 129 213 Udary 119 98 Liczno± grup 11037 11034 Czy te dane dostarczaj statystycznie istotnego dowodu na sugesti,»e za»ywanie aspiryny redukuje ryzyko zawaªu lub udaru? Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 9 / 12 prob

Przykªad: Niektóre badania sugeruj,»e aspiryna mo»e redukowa ryzyko zawaªów i udarów. W du»ym badaniu utworzono dwie grupy obserwowanych przypadków. Pacjentom jednej grupy podawano regularnie aspiryn, a pacjentom drugiej grupy placebo. Otrzymano nast puj ce dane: Grupa terapeutyczna Aspiryna Placebo Zawaªy 129 213 Udary 119 98 Liczno± grup 11037 11034 Czy te dane dostarczaj statystycznie istotnego dowodu na sugesti,»e za»ywanie aspiryny redukuje ryzyko zawaªu lub udaru? 1) Zawaªy: mamy: n 1 11037, n 2 11034, ˆp 1 129/11037 0, 01169, n 1ˆp 1 129, n 1 (1 ˆp 1 ) 10908, ˆp 2 213/11034 0, 01930, n 2ˆp 2 213, n 2 (1 ˆp 2 ) 10821. Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch25 proporcji maja 2016 (Two-sample 9 / 12 prob

Wszystkie liczby n i ˆp i, n i (1 ˆp i ) s wi ksze ni» 10, wi c mo»emy zastosowa Z -test. (a) Hipotezy: H 0 : p 1 p 2, H a : p 1 p 2. (b) Proporcja w próbie poª czonej: ˆp n 1ˆp 1 + n 2ˆp 2 n 1 + n 2 129 + 213 0, 01550. 11037 + 11034 Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch 25proporcji maja 2016 (Two-sample 10 / 12 prob

Wszystkie liczby n i ˆp i, n i (1 ˆp i ) s wi ksze ni» 10, wi c mo»emy zastosowa Z -test. (a) Hipotezy: H 0 : p 1 p 2, H a : p 1 p 2. (b) Proporcja w próbie poª czonej: (c) Z -test: ˆp n 1ˆp 1 + n 2ˆp 2 n 1 + n 2 129 + 213 0, 01550. 11037 + 11034 z ˆp 1 ˆp 2 ( ) ˆp(1 ˆp) 1 + 1 n1 n2 0, 01169 0, 01930 ) 0, 0155(1 0, 0155)( 458. 1 11037 + 1 11034 (d) p-warto± : mniej ni» 0,00001 (!). Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch 25proporcji maja 2016 (Two-sample 10 / 12 prob

Wszystkie liczby n i ˆp i, n i (1 ˆp i ) s wi ksze ni» 10, wi c mo»emy zastosowa Z -test. (a) Hipotezy: H 0 : p 1 p 2, H a : p 1 p 2. (b) Proporcja w próbie poª czonej: (c) Z -test: ˆp n 1ˆp 1 + n 2ˆp 2 n 1 + n 2 129 + 213 0, 01550. 11037 + 11034 z ˆp 1 ˆp 2 ( ) ˆp(1 ˆp) 1 + 1 n1 n2 0, 01169 0, 01930 ) 0, 0155(1 0, 0155)( 458. 1 11037 + 1 11034 (d) p-warto± : mniej ni» 0,00001 (!). (e) Wniosek: Dane dostarczaj bardzo mocnego dowodu (na poziomie istotno±ci α 10 5 )»e grupa leczona aspiryn i grupa leczona placebem (?) miaªy inne ryzyko zawaªu. (Grupa leczona aspiryn miaªa Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch 25proporcji maja 2016 (Two-sample 10 / 12 prob

2) Udary: podobnie jak dla zawaªów, obliczamy n 1 11037, n 2 11034, ˆp 1 119/11037 0, 01078, n 1ˆp 1 119, n 1 (1 ˆp 1 ) 10918, ˆp 2 98/11034 0, 00888, n 2ˆp 2 98, n 2 (1 ˆp 2 ) 10936. Tak jak poprzednio, wszystkie liczby n i ˆp i, n i (1 ˆp i ) s wi ksze ni» 10, wi c mo»emy zastosowa Z -test. (a) Hipotezy: H 0 : p 1 p 2, H a : p 1 p 2. (b) Proporcja w próbie poª czonej: ˆp n 1ˆp 1 + n 2ˆp 2 n 1 + n 2 119 + 98 11037 + 11034 0, 009832. Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch 25proporcji maja 2016 (Two-sample 11 / 12 prob

2) Udary: podobnie jak dla zawaªów, obliczamy n 1 11037, n 2 11034, ˆp 1 119/11037 0, 01078, n 1ˆp 1 119, n 1 (1 ˆp 1 ) 10918, ˆp 2 98/11034 0, 00888, n 2ˆp 2 98, n 2 (1 ˆp 2 ) 10936. Tak jak poprzednio, wszystkie liczby n i ˆp i, n i (1 ˆp i ) s wi ksze ni» 10, wi c mo»emy zastosowa Z -test. (a) Hipotezy: H 0 : p 1 p 2, H a : p 1 p 2. (b) Proporcja w próbie poª czonej: ˆp n 1ˆp 1 + n 2ˆp 2 n 1 + n 2 119 + 98 11037 + 11034 0, 009832. (c) Z -test: z ˆp 1 ˆp 2 ( ) 0, 01078 0, 00888 ( 1 ˆp(1 ˆp) n 1 + 1 n 2 0, 0098 0, 99 1 + 1 11037 11034 ) 1, 43. Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch 25proporcji maja 2016 (Two-sample 11 / 12 prob

(4) p-warto± : p 2P(z > 1, 43) 0, 1528. (5) Wniosek: Dane nie dostarczaj dowodu»e grupa leczona aspiryn i grupa leczona placebem (?) miaªy inne ryzyko udaru. Elementarna statystyka Dwie próby: porównanie dwóch 25proporcji maja 2016 (Two-sample 12 / 12 prob