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10:24 Mar 29, 2010
English to German translations [PRO] Medical - Mathematics & Statistics
English term or phrase:extend
When the sample size is 18, a two-sided 95% confidence interval for a single proportion of an incidence or response parameter using Pearson-Clopper will *extend* 0.24 from the observed proportion for an expected proportion of 0.5. This shows that the possibility to draw reliable conclusions is limited in this trial.
Bitte erklärt mir das jemand, ich habe keine Ahnung von Statistik!!
Explanation: Das Konfidenzintervall (auch Vertrauensbereich, Vertrauensintervall oder Mutungsintervall genannt) ist ein Begriff aus der mathematischen Statistik. Er sagt etwas über die Präzision der Lageschätzung eines Parameters (zum Beispiel eines Mittelwertes) aus. Das Vertrauensintervall schließt einen Bereich um den geschätzten Wert des Parameters ein, der – vereinfacht gesprochen – mit einer zuvor festgelegten Wahrscheinlichkeit (dem Konfidenzniveau) die wahre Lage des Parameters trifft. Ein Vorteil des Konfidenzintervalls gegenüber der Punktschätzung eines Parameters ist, dass man an ihm direkt die Signifikanz ablesen kann. Ein für ein vorgegebenes Konfidenzniveau zu breites Vertrauensintervall weist auf einen zu geringen Stichprobenumfang hin. Entweder ist die Stichprobe tatsächlich „klein“, oder das untersuchte Phänomen ist so variabel, dass nur durch eine unrealistisch große Stichprobe ein Konfidenzintervall von akzeptabler Breite erreicht werden könnte.
Schaue dir doch auch den Link an, der bietet eine gute Erklärung.
Inhaltlich macht dies Sinn, mal sehen, was die Anderen sagen ;)
Bei einem Stichprobenumfang von 18, schließt ein zweiseitiges 95% Konfidenzintervall für ein einzelnes Verhältnis eines Ereignis-, oder eines Reaktionsparameters, unter Nutzung der Pearson-Clopper, 0,24 des beobachteten Verhältnisses für ein erwartetes Verhältnis von 0,5, ein. Dies zeigt, dass es nur beschränkt möglich ist reliable Schlussfolgerungen aus diesen Versuchen zu ziehen ist.
When the sample size is 246, a two-sided 95% confidence interval for a single proportion using the larges sample normal approximation will extend 0.05 from the observed proportion of 0.80.
In practical terms, this means that if the proportion of LAP positive patients in our cohort is 0.8, then a 95% confidence level will be given by 0,8 +- 0,05 = (0.75; 0.85). http://www.tu-chemnitz.de/mathematik/fima/skripte/Statistik2...
Bei deinem Satz kann ich dir nicht helfen, way off my path, aber: das 2-seitige 95%-Konfidenzintervall nach Clopper-Pearson ergibt nach obiger Rechnung in deinem Fall 0,26 (unterer Clopper-Pearson-Wert) und 0,74 (oberer Clopper-Pearson-Wert). Vielleicht hilft es dir ja ein wenig weiter.
Meine Übersetzung wäre demnach folgende:
Bei einem Stichprobenumfang von 18 schließt ein zweiseitiges 95%-Konfidenzintervall für eine einzelne Proportion einer Inzidenz oder eines Reaktionsparameters nach Pearson-Clopper 0,24 von der beobachteten Proportion für eine erwartete Proportion von 0,5 ein.
Macht das Sinn?
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Answers
2 hrs confidence:
einschliessen
Explanation: Das Konfidenzintervall (auch Vertrauensbereich, Vertrauensintervall oder Mutungsintervall genannt) ist ein Begriff aus der mathematischen Statistik. Er sagt etwas über die Präzision der Lageschätzung eines Parameters (zum Beispiel eines Mittelwertes) aus. Das Vertrauensintervall schließt einen Bereich um den geschätzten Wert des Parameters ein, der – vereinfacht gesprochen – mit einer zuvor festgelegten Wahrscheinlichkeit (dem Konfidenzniveau) die wahre Lage des Parameters trifft. Ein Vorteil des Konfidenzintervalls gegenüber der Punktschätzung eines Parameters ist, dass man an ihm direkt die Signifikanz ablesen kann. Ein für ein vorgegebenes Konfidenzniveau zu breites Vertrauensintervall weist auf einen zu geringen Stichprobenumfang hin. Entweder ist die Stichprobe tatsächlich „klein“, oder das untersuchte Phänomen ist so variabel, dass nur durch eine unrealistisch große Stichprobe ein Konfidenzintervall von akzeptabler Breite erreicht werden könnte.
Schaue dir doch auch den Link an, der bietet eine gute Erklärung.
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