如何求标准差的置信区间

Posted 2023-04-01

如何计算均值和标准差的 置信区间
评估某个项目的重复性时,测试了20次,测试结果如下：
37.8
37.2
37.8
36.8
36.8
37.6
37.2
37.4
38.3
37.9
37.2
37.7
37.6
37.7
38.5
38
37
37.1
37.7
37.6
20次的均值为37.545,标准差为0.4594,请问如何分别计算该均值和标准差的95%置信区间,

参考技术A 95 percent confidence interval:
37.33001 37.75999
sample estimates:
mean of x
37.545
> interval_var1(x)
var df a b
1 0.2110263 19 0.1220461 0.450176
所以均值的0.95区间为（37.33001 ,37.75999）方差为（0.1220461,0.450176）

两个数据集之间均值差的置信区间

我正在研究两个数据集，这些数据集来自qazxsw hoi，一个内置的R数据集。

cats

我想找到男性和女性标本Bwt之间平均值差异的99％置信区间（性别== M和性别= = F）

我知道> cats Sex Bwt Hwt 1 F 2.0 7.0 2 F 2.0 7.4 3 F 2.0 9.5 4 F 2.1 7.2 5 F 2.1 7.3 6 F 2.1 7.6 7 F 2.1 8.1 8 F 2.1 8.2 9 F 2.1 8.3 10 F 2.1 8.5 11 F 2.1 8.7 12 F 2.1 9.8 ... 137 M 3.6 13.3 138 M 3.6 14.8 139 M 3.6 15.0 140 M 3.7 11.0 141 M 3.8 14.8 142 M 3.8 16.8 143 M 3.9 14.4 144 M 3.9 20.5 这样做，除其他外，但如果我将t.test分解为包含男性和女性的cats的两个数据集，t.test（）抱怨这两个数据集的长度不同，这是真的。在Bwt只有47名女性，87名男性。

是否可以通过其他方式实现，还是通过分解数据来误解数据？

编辑：我有一个回答者在另一个问题上向我建议的函数，它可以获得数据集中的均值CI，可能会派上用场：

cats

答案

您应该使用公式接口应用t.test：

ci_func <- function(data, ALPHA){
  c(
    mean(data) - qnorm(1-ALPHA/2) * sd(data)/sqrt(length(data)),
    mean(data) + qnorm(1-ALPHA/2) * sd(data)/sqrt(length(data))
    )
}