Standardfehler aus KI errechnen

[Tinemann]

Hallo zusammen,

ich habe da mal eine kleine Frage: Wie errechnet man aus einen gegebenen Konfidenzintervall den Standardfehler? Ich stehe momentan irgendwie auf dem Schlauch und frage mich, ob das überhaupt notwendig ist...

Es geht um folgendes Problem: Ich habe einen Datensatz mit standardisierten YLD-Werten (Einheit für in Gesundheit verlorene Lebensjahre) (inkl. 95% KI) auf 100.000 Personen. Diese Daten möchte ich für Subpopulationen als Ausgangswert für weitere Berechnungen nutzen. Ist es hierbei nötig den Standardfehler zu errechnen oder verfahre ich einfach wie mit dem Ausgangswert und rechne simpel den Dreisatz? Führt das dann nicht aber zu verzerrungen des KIs?

Hier die Werte:
Measure: YLDs per 100,000
Value: 174,8082596
Lower bound: 86,79216724
Upper bound: 290,9189594


Vielen Dank für eure Hilfe!

Tina

[aele90]

Hallo Tina,

ja, eine Rückrechnung ist möglich. Hierzu benötigst Du jedoch die Größe der Stichprobe. Wie groß ist die denn?

Gruß

[Tinemann]

Ja, ich weiss - und da habe ich nämlich noch ein Problem: die Daten sind aus einer globalen Studie. Ich komme im Moment (noch) nicht an die notwendigen Infos.

Aber ist es denn notwendig, den Standardfehler zu errechnen? Oder kann man nicht einfach - da es sich ja um Verhältniswerte (auf 100.000 Personen) handelt, einfach sagen, dass der Ausgangswert:

Measure: YLDs per 100,000
Value: 174,8082596
Lower bound: 86,79216724
Upper bound: 290,9189594

und umgerechnet auf 100 Personen einfach:

Measure: YLDs per 100
Value: 0,1748082596
Lower bound: 0,08679216724
Upper bound: 0,2909189594

...sind? Oder denke ich grade viel zu einfach?

Lieben Dank für die Antwort!

[aele90]

Hallo Tina,

ja, das sollte aus meiner Sicht schon zulässig sein.

VG!