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p±2.58sP p+1.645sP p±1.96sP π±1.96σπ X±1.96sX
样本例数 n足够大时 样本率 p不太大时 np和n（1-p）大于5时 样本率的个数很多时 p接近1或0时
P±2.58Sp P±1.96Sp P±1.9[*] P±2.58[*] P±1.96[*]
P±2.58Sp P±1.96Sp P±1.9Sx P±2.58Sx P±1.96Sx
样本率p不接近于0或1 n足够大 μ≥20 方差等于均数 总体均数不大
P+_2.58Sp P+_1.96Sp P+_1.9S P+_2.58S P+_1.96S
推断两个样本率有无差别 推断两个总体率有无差别 推断两个样本率与两个总体率有无差别 推断样本率与总体率有无差别 推断两个总体分布是否相同
P±2.58Sp P±1.96Sp P±1.96Sx P±2.58Sx X±1.96Sx
P±2.58Sp P±1.96Sp P±1.96Sx P±2.58Sx X±1.96Sx
P+_2.58Sp P+_1.96Sp P+_1.96Sx P+_2.58Sx X+_1.96Sx
P±2.58Sp P±1.96SD P±1.96Sx P±2.58Sx X±1.96Sx
p±2.58sp p+1.645sp p±1.96sp π±1.96σπ X±1.96sX
P± 1.96Sx X±1.96x P±2.58 Sx Pa±1.96Sp P±2.58Sp
∣ρ-π∣/Sp ∣ρ1-ρ2∣/σp ∣ρ1-ρ2∣/Sp ∣ρ-π∣/σ ∣ρ-π∣/σp
P表示样本阳性率，q=1-P为样本阴性率 Sp是率的标准误，当α取1.96时，求得的范围是总体率的95％可信区间 只有满足一定的应用条件，p的抽样分布逼近正态分布时，公式才能适用 求出总体率的95％可信区间后，即可下结论说总体率一定会在此范围内 此公式要求n足够大，p与q均不接近0或1，如np或nq均大于5
样本含量n足够大，以致np（p为样本率）与n（1-p）都较大时 样本含量n足够大，样本率p足够小时 样本率p=0.5时 样本率p接近1或0时 样本率p足够大时
两样本含量要足够大 两样本必须来自正态分布总体 两样本所属总体的方差必须相等 两组数据均数相近 以上均不对
P±2．58Sp P±1．96Sp P±1．96Sx P±2．58Sx X±1．96Sx
P±2.58Sp P±1.96Sp P±1.96Sx P±2.58Sx X±1.96Sx
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