spss软件中如何实现RR（相对危险度）95%置信区间的计算？

1、打开SPSS软件，在表格中录入以下数据。

2、选择数据--个案加权选项打开，在打开的窗口中选择个案加权系数，之后将检测人数字段放入频率变量下方的框中确定。

3、之后选择分析菜单—描述分析—比率选项打开。

4、把阳性情况字段放入分子栏中，总体样本放入分母栏中，之后点击右下方的统计按钮。

5、把平均值勾选，置信区间勾选并输入95，之后点击下方的继续按钮。

6、计算结果显示下限为0175即18%，上限为0225即22%，就完成了。

1、样本数量少的话可以直接算：可信区间为阳性样本平均值±标准差(X±SD) 。

2、可信区间介绍：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间来估计总体参数所在的范围，该范围通常称为参数的可信区间或者置信区间(confidenceinterval,CI),预先给定的概率(1-α)称为可信度或者置信度(confidencelevel),常取95%或99%。

3、总体参数的估计，是统计学一大重要的应用。主要为均数和率的估计，本期做了一个简单的小结，实现该项功能，希望对大家有用。SPSS对总体均数在探索里是默认实现的，然而对于率却不可以，本例采用比率方法实现。

扩展资料

例：估计该县成年人HBsAg阳性率的95%置信区间。本例n＝100，p＝012，可采用正态近似法估计总体率的置信区间。阳性率的95%的置信区间按式（p－Zα/2Sp，p＋Zα/2Sp）计算：

下限：p－196Sp＝012－196×00325＝00563

上限：p＋196Sp＝012＋196×00325＝01837

所以该县成年人HBsAg阳性率的95%置信区间为（563%，1837%）。

SPSS的卡方检验并不自动计算出四格表的OR值和95%置信区间，需要你勾选后才会计算出来，步骤如下：
Analyze，Descriptive
Statistics，Crosstabs，Statistics，勾选Risk。结果如下
Risk
Estimate
95%
Confidence
Interval
Value
Lower
Upper
Odds
Ratio
for
estrogen
(no
/
yes)
217000
12053
3906923
For
cohort
adenocarcinoma
=
no
7750
1238
48527
For
cohort
adenocarcinoma
=
yes
036
005
250
N
of
Valid
Cases
40
以上表格的第一行数字中的217就是OR值，12053是其95%置信区间的下限，3906923为上限。

键入公式：=CONFIDENCE(005,标准偏差,309)。得出结果。

步骤：

1、准备需要的数据，纵向排列首先计算Y的估计值，根据回归方程计算在C2单元格里面输入“=048$B2-202108”，回车计算出结果，然后向下拖动生成所有点对应的y估计值。

2、接着需要计算残差e，在D2单元格里面输入“=$C2-$A2”还是向下拖动生成残差列。

3、然后计算残差的平方，在E2单元格里面输入“=D2^2”做右侧空白区域选择一个单元格，比如M2，在单元格里面输入“=SUM(E2:E20)”计算残差的平方和。

4、接下来我们计算x的平方，在F2单元格里面输入“=B2^2”向下拖动生成x的平方值列同样在右侧找一个单元格，如M3，输入“=SUM(F2:F20)”回车。

5、接下来计算估计误差先在K2单元格计算出x的均值。

6、需要分别计算预测区间的上限和下限在J9单元格里面输入=$M$5-TINV(005,17)$K$5”回车，作为下限值在K9单元格里面输入“=$M$5+TINV(005,17)$K$5”回车，作为上限值

7、接下来如果需要更换X的值，只需要在K3单元格里面重新输入X新的数值，然后回车，在J3和K3单元格就会计算出Y的预测区间的下限和上限。

置信区间的计算公式取决于所用到的统计量，置信区间是在预先确定好的显著性水平下计算出来的，显著性水平通常称为α，绝大多数情况会将α设为005，置信度为(1-α)，或者100×(1-α)%。

95%置信区间的计算公式：

可信区间=阳性样本平均值±标准差(X±SD) 。

置信区间的常用计算方法如下：

Pr(c1<=μ<=c2)=1-α。

其中：α是显著性水平（例：005或010）。

理论描述

置信区间是一种常用的区间估计方法，所谓置信区间就是分别以统计量的置信上限和置信下限为上下界构成的区间。

对于一组给定的样本数据，其平均值为μ，标准偏差为σ，则其整体数据的平均值的100(1-α)%置信区间为(μ-Ζα/2σ , μ+Ζα/2σ) ，其中α为非置信水平在正态分布内的覆盖面积，Ζα/2即为对应的标准分数。

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