EBMcalc Statistics 20.2
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關於 EBMcalc Statistics
EBMcalc 統計 EBMcalc 是網路上最流行、最全面的醫療計算機系統。在過去的20年裡，它一直受到高度讚揚、審查和測試。 EBMcalc 統計是您的 iPhone 答案， 基於證據的醫療計算和醫療統計。在這裡，你會發現基本的EBM方程，統計工具和一整套劑量和單位轉換器準備使用，就在你的手心！ Ebmcalc 使 Ebm 的數學變得簡單！ 方程包括： 貝葉斯統計 I 多計算 貝葉斯統計II多計算 增加福利/需要處理多計算的數量 奇方分析 二項比例的置信區間 比例差異的置信區間 比例的置信區間 比率的置信區間 調查的置信區間 COPE 統計增加處理所需的數量成本 敏感性和流行率的假負率 敏感性和流行率的假負比 從特異性和流行率的誤報率 特異性和流行率的假陽性比 卡帕測量觀察員間協定多計算 卡帕觀察員間協定測量：貝內特的卡帕 卡帕觀察間協定測量：科恩的卡帕 卡帕觀察員間協定測量：斯科特的卡帕 可能性比率多計算 原始數據負值的可能性比率 原始數據正的可能性比率 原始數據中的負預測值 測試的負預測值 從賠率比 （OR） 和患者預期事件率 （PEER） 中需要傷害的數量 （NNH） 從賠率比 （OR） 和患者預期事件率 （PEER） 中需要治療的數量 （NNT） 概率的賠率 賠率比率和相對風險 從原始數據測試的總體準確性 從敏感性、特異性和流行率開始測試的總體準確性 原始數據中的正預測值 測試的正預測值 測試前賠率和可能性比率多Calc的測試后賠率 原始數據陰性測試后賠率 敏感性特異性和流行率導致陰性結果的測試后賠率 原始數據陽性的后測試賠率 敏感性特異性和流行率陽性結果的后測試賠率 從預測試概率、靈敏度和特異性的后測試概率 從可能性比率和多個測試結果的測試后概率 從流行率的測試前賠率 原始數據的測試前賠率 從測試數據發現或疾病的流行率 賠率概率 風險增加/ 傷害多計算所需的數量 降低風險 / 治療多計算所需的數量 測試的靈敏度 測試的特異性 帶人口校正的調查樣本大小 調查樣本大小 特異性和流行率的真負比 敏感度和流行率的真實正比 Z 分數到百分比估計 一些單位和劑量轉換器包括： 基本單位 皮質類固醇點分 能量單位轉換 流單元轉換 壓力單位 SI 單位轉換 標準飲料等價物 溫度單位 轉換器 甲狀腺藥物劑量 時間單位 體積單位 重量單位 為了練習、教授和學習基於紮實的文獻證據的醫學，EBMcalc 為您的循證醫學提供了易於使用的互動工具。