GraphPad Prism 9 統計學課堂｜置信區間Ⅱ

置信區間還有哪些其它型別？我們繼續來看看。

其它置信區間

置信區間的概念是通用概念。在分析資料時，幾乎所有值都可以計算95% CI（CI，confidence interval）。包括平均值的標準偏差和標準誤差（之後會專門出一個專題講講標準差）。

GraphPad Prism中會計算的其它置信區間還包括：

兩組平均值之間的差異

比例

兩種比例的比率

線性迴歸的最佳擬合斜率

透過非線性迴歸確定的EC50的最佳擬合值

兩組中位生存時間的比率

一組值的中值

置信區間的概念對於以上所有情況都一樣適用。你從小樣本中收集資料並分析資料。對於該樣本，你計算的值均100%正確，但會受到隨機散佈影響。置信區間告訴你確定該值的精確程度。給定某些假設，你可確定95% CI包含真實（總體）值。

統計學的基本概念是分析資料樣本，並對總體（從中抽取資料）進行定量推斷。置信區間是完成這項操作最簡單的方式。

單側置信區間

通常，置信區間表示為雙側範圍。例如，你可以使用95%置信度來說明一項引數的真實值（平均值、EC50、相對風險、差值等）位於兩個數值的範圍內。Prism將該區間稱為“雙側”，因為該區間同時受置信下限和上限的限制。在某些情況下，只在一個方向上表達置信區間更有意義 - 置信下限或上限。下面的案例會幫助大家更好地理解：

案例：已開展的一項近期研究，目標是評價一種新藥根除幽門螺桿菌感染的有效性，並確定其是否低於標準藥物。（該示例改編自參考文獻1*的示例）。新藥的根除率為86。5%（109/126），而接受標準治療的患者為85。3%（110/129）。

在該研究中，兩種治療的根除率差值為1。2%。關於新藥，95%置信區間從比標準藥物差7。3%的根除率下限延伸到比標準藥物優9。7%的根除率上限。如果我們假設本研究的受試者代表更大群體，則代表該數值範圍有95%的機率會包括兩種藥物根除率的真正差值。將剩餘的5%分開，新治療將根除率提高9。7%以上的機率為2。5%，新治療將根除率降低7。3%以上的機率為2。5%。

在此情況下，既然目標是證明新藥並不比舊藥差，我們可以將95%置信度與2。5%上限相結合，並假設新藥的根除率比標準藥物的根除率差7。3%以下的機率為97。5%。然而，傳統的說法是置信區間為95%，而非97。5%。我們可以很簡單地設立一個單側95%置信區間。為此，我們只需計算90%（而非95%）雙側置信區間。根除率差值的90% CI從 - 5。9%延伸到8。4%。但我們不太確定其是否包含真實數值，所以不會像95%區間一樣延伸。我們可以重申95%置信區間大於 - 5。9%。我們有95%的信心認為新藥的根除率並不比標準藥物差5。9%。在檢驗非劣性的該示例中，只將單側置信區間表示為下限才有意義。在其他情況下，將單側置信限僅作為上限才有意義。例如在毒理學中，你可能只關注置信上限。

Prism並不直接計算單側置信區間。但是，就像該案例展示的，你自己建立單側區間非常簡單。只需讓Prism為你關注的數值建立一個90%置信區間。如果只想關注下限，則假設你95%確定真實數值高於（90%）下限。如果只想關注上限，則假設你95%確定真實數值低於（90%）上限即可。

*參考文獻：*1。 S。 J。 Pocock，“非劣效性試驗的利弊”，《基礎與臨床藥理學》，17：483-490（2003）

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