【摘 要】
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相对风险比是流行病学研究中的重要指标之一，它是指流行病学研究中暴露于某种危险因子的群体和未暴露于该危险因子的群体的发病率之比，体现了暴露与疾病的关联强度。精确地得到
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相对风险比是流行病学研究中的重要指标之一，它是指流行病学研究中暴露于某种危险因子的群体和未暴露于该危险因子的群体的发病率之比，体现了暴露与疾病的关联强度。精确地得到相对风险比指标的区间估计，对病因推断具有重要意义。但是，由于相对风险比指标的估计量是两个概率值的估计量的比，一般很难得到它的精确分布，因此在已有文献中都会采用渐近方法估计相对风险比的置信区间。本文讨论了二项抽样下相对风险比区间估计的方法，包括文献中已有的Delta方法，对数转换方法，Fieller定理的改进方法，基于似然比检验的方法，基于得分检验的方法，以及本文通过鞍点逼近方法构造的置信区间，并运用蒙特卡罗模拟对这六种方法进行较为全面的比较。模拟结果的评价准则主要是运用实际覆盖率和名义水平的接近程度以及平均置信区间长度两个方面的比较，从而确定各个方法的适用情况和优劣程度。最后，本文运用两个实际的例子进行更为直观的说明。
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