如何利用SPSS计算两总体率之差的区间估计?

利用SPSS的Explore过程求出的标准误和置信区间和运用公式手动计算结果存在的差异主要是由于两者运用的分布函数有差异。因为SPSS运用的t分布函数，而不是标准正态分布函数，理由是标准正态分布函数只适用于大样本且总体标准差已知的情形，而t分布适用于小样本，样本标准差标准差已知情形，SPSS就是运用t分布来估计置信区间的，所以你可以尝试用t分布函数来替代，计算的结果就会一样了。

p=006大于005说明这个自变量对因变量的影响不显著，
而B的值则是回归系数，跟线性回归一样，如果你要写回归方程，则自变量的系数就是B
exp(B)则是根据B值计算得来的，可以理解为风险率，如果你的自变量为连续性变量，则表示自变量增加一个单位，比减少一个单位后的风险增加比为13095，而置信区间同样表示为风险的区间
应该这么理解吧，不知道有没有更专业的人来看看

置信区间的作用是,
你取了n个平行样,
你会算出平均值和方差等来表征这些样品,
置信区间也是其中一个表征的手段,
与平均值和方差都有关系
如置信区间的数量大小是由平均值决定的,
而这个区间的宽度是跟方差有关系的
但是置信区间和主成分分析等完全是两码事
以你的样品为例,
在spss中,
将这8个样品同一变量的数据输成一列,
菜单中选中analysis->descriptive
statistics->
explore
将你要计算置信区间的变量选到应dependent
list里,
在下面的statistics里勾上descriptives,
设定为95%
然后ok就行了
出来的结果会显示均值为多少,
95%的区间上限和下限分别是多少

置信区间的作用是,
你取了N个平行百样,
你会算出平均值和方差等来表征这些样品,
置信度区间也是其中一个表征的手段,
与平均值和方差都有关系
如置信区间的数量大小是由平均值决知定的,
而这个区间的宽度是跟方差有关系的
但是置信区间和主成分分析等完全是两码事
以你的样品为例,
在SPSS中道,
将这8个样品同一变量的数据输成一列,
菜单内中选中analysis->descriptive
statistics->
explore
将你要计算置信区间的变量选到应dependent
list里,
在下面的statistics里勾上descriptives,
设定为95%
然后容OK就行了
出来的结果会显示均值为多少,
95%的区间上限和下限分别是多少

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