兩個優勢比之間差異的統計檢驗引文？

在這裡的評論中，@gung 寫道，

我相信它們可以重疊一點（可能〜25％）並且在5％的水平上仍然很重要。請記住，您看到的 95% CI 是針對單個 OR，但 2 個 OR 的測試是關於它們之間的差異。但是，如果它們根本不重疊，那麼它們肯定是顯著不同的，如果 95% CI 與另一個 OR 點估計重疊，它們肯定不會。

有人引用上述聲明嗎？一位評論者希望我計算兩個優勢比是否彼此顯著不同。

從你的兩個邏輯回歸模型中，你應該有參數估計，和（其中第二個下標是指模型），以及它們的標準誤。請注意，這些是在對數賠率的範圍內，這樣會更好——無需將它們轉換為賠率比。如果你的s 就足夠了，這些將是正態分佈的，正如@ssdecontrol 解釋的那樣。例如，邏輯回歸輸出標準的 Wald 檢驗假設它們是正態分佈的。此外，由於它們來自具有不同數據的不同模型，我們可以將它們視為獨立的。如果你想測試它們是否相等，這只是測試正態分佈參數估計的線性組合，這是一個非常標準的事情。您可以按如下方式計算檢驗統計量：

所結果的統計量可以與標準正態分佈進行比較來計算-價值。 關於置信區間的引用在本質上有點啟發式（即使是正確的）。您不應該嘗試使用它來計算顯著性。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/143264