r语言中率差95%CI的计算

在R语言中，计算率差（即两个比例之间的差异）的95%置信区间（CI）可以通过多种方法实现，其中一种常用的方法是使用正态近似法。以下是具体步骤：

1. 首先，你需要计算两个比例，假设分别为p1和p2，以及它们各自的样本量n1和n2。
2. 计算两个比例的率差（p1 - p2）。
3. 计算率差的标准误（SE），公式为：SE = sqrt((p1*(1-p1)/n1) + (p2*(1-p2)/n2))。
4. 然后，使用标准正态分布来确定95%置信区间的边界值，通常Z值为1.96（对应于双尾测试的95%置信水平）。
5. 最后，计算95%置信区间的下限和上限，公式为：CI = (率差) ± (Z * SE)。

在R中，你可以使用以下代码来计算率差的95%置信区间：

p1 <- 事件数1 / 总数1
p2 <- 事件数2 / 总数2
n1 <- 总数1
n2 <- 总数2

rate_diff <- p1 - p2
se_diff <- sqrt((p1 * (1 - p1) / n1) + (p2 * (1 - p2) / n2))
z <- qnorm(0.975) # 正态分布的97.5分位数，对应于95%置信水平

ci_lower <- rate_diff - (z * se_diff)
ci_upper <- rate_diff + (z * se_diff)

list(rate_diff = rate_diff, ci_lower = ci_lower, ci_upper = ci_upper)

请将上述代码中的`事件数1`、`总数1`、`事件数2`和`总数2`替换为你自己的数据。