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Summary Statistics 1B

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summary of the book introduction to the practice of statistics

Aperçu 2 sur 5  pages

  • 1 février 2016
  • 5
  • 2014/2015
  • Resume
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Statistic 8.2

Comparing Two Proportions

 Two independent SRSs
 Count of successes X
 To compare the two populations, we use the difference
between two sample proportions
D= ^p1− ^p 2
 When both sample sizes are sufficiently large, the sampling
distribution of the Difference D is approximately Normal
 The additional rule for means, the mean of D is the difference
of the mean:
μD =μ ^p −μ ^p = p1− p2
1 2


 D = ^p1−^p2 the difference between the sample proportions is
an unbiased estimator of the population difference p1 – p2
 The additional rule for variances tells us that the variance of D
is the sum of the variances
2 2 2
σ D=σ ^p +σ ^p
1 2

p (1−p 1) p2 (1− p 2)
¿ 1 +
n1 n2

 Standard deviation SE D = 1
√ p (1− p 1) p2 (1− p 2)
n1
+
n2

Large-sample confidence interval for a difference in proportions

 For a confidence interval of difference we replace the
unknown parameters in the standard deviation by estimates
to obtain an estimated standard deviation
o M ± z*SED
 Because it is easier to discuss positive numbers, we generally
choose the first population to be the one with the higher
proportion

Plus four confidence interval fro a difference in proportions

 A small modification of the sample proportion can greatly
improve the accuracy of confidence intervals
 The plus four estimates of the two population proportions are
~ X +1 X +1
p1= 1 ∧~ p2= 2
n1 +2 n2 +2
 The estimated difference between the populations is
~ ~ ~
D= p1− p2
~
 And the standard deviation of D is approximately


σ ~D= 1
p (1− p1 ) p 2 (1− p2 )
n1 +2
+
n2+ 2

, ~
p1 (1−~ p 1) ~
p (1−~
SE~D =


√ n1 +2
+ 2
n2 +2
p 2)

Although the interval includes the possibility that there is no
difference, corresponding to p1 = p2 or p1 – p2 = 0, we should
not conclude that there is no difference in the proportions

Significance test for a difference in proportions

X +X
^p= number of successes on bothsamples = 1 2
number of observations ∈both samples n 1+ n2
 The estimate of p is called the pooled estimate because it
combines, or pools, the information from both samples

√ (
SE D = ^p ( 1− ^p )
p
1 1
+
n1 n2)
^p 1−^p2
 Z statistic z=
SE Dp



X1+ X2
Pooled standard error p

SE D = ^p ( 1− ^p )
( n1 + n1 )
1 2


^p=
n1 +n2
 The z test is based on the Normal approximation to the
binomial distribution

Relative risk

RR – relative risk
A relative risk of 1 means that the two proportions are equal
Relative risk is the ratio of two sample proportions:
^p
RR= 1
^p 2



Lecture 25

Differences vs. Ratios

 Assume that in one population (A), 5% have a disease. In a
second population (B), 10% have a disease. How can we
compare these proportions?
o “There is a difference of 5% between population A and
population B.”
o “The prevalence of the disease is twice as great in
population B as in population A”

 There are several method for comparing two proportions

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