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相对风险是流行病学研究中的重要指标之一,它是度量一种暴露因素是否与某病的致病有联系的统计指标.以该指标的数值大小来表明这一暴露因素对某病的发生具有何种影响及影响的大小,体现了暴露与疾病的关联程度.精确地得到相对风险指标的区间估计,对病因推断具有重要意义.但是由于相对风险指标的估计量是两个概率值的估计量的比值,要得到其精确分布一般而言是很困难的,因此已有研究成果大都采用渐近方法估计相对风险的置信区间,这在小样本情况下表现不佳.在二项抽样条件下,对相对风险的点估计、置信区间估计一直被人们所关注.在二项采样下利用鞍点逼近的方法构造相对风险的置信区间,并通过实例与蒙特卡洛模拟,与传统的置信区间构造方法对比,模拟结果显示其优点,尤其是在小样本量条件下估计效果比较好. 相似文献
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