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or值如何计算

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和你碰到一样的问题,请问怎么解决的啊? , 事故总量120. 上层因素:管理过程漏洞,引起的有83起,下层因素:监督不充分,引起的有91起,两种因素都有的有69起。求这两层因素有没有因果联系。卡方值?P值?OR值? , 还是可以直接用原始文献中OR值和数据处理,具体怎么进行数据处理,有大神知道吗 , 请问高手,如何用spss做卡方检验时计算OR值。我是用spss18.0的 还有就是怎么做有序分类的logistics回归分析~谢谢!很急呀! ...

r中如何求or值的置信区间: 用R语言求置信区间是很方便的,而且很灵活,至少我觉得比spss好多了。
如果你要求的只是95%的置信度的话,那么用一个很简单的命令就可以实现了
首先,输入da=c(你的数据,用英文逗号分割),然后t.test(da),运行就能得到结果了。
我的数据是newbomb <- c(28,26,33,24,34,-44,27,16,40,-2,29,22,24,21,25,30,23,29,31,19)
t.test(newbomb)得到的结果如下
如果要求任意置信度下的置信区间的话,就需要自己编一个函数了。
当然,有两点要记住的,置信区间的计算在知道方差和不知道方差的情况下,计算公式是不一样的。
下面做一个两种情况下都可以用的函数。
confint<-function(x,sigma=-1,alpha=0.05)
{
n<-length(x)
xb<-mean(x)
if(sigma>=0)
{
tmp<-sigma/sqrt(n)*qnorm(1-alpha/2);df<-n
}
else{
tmp<-sd(x)/sqrt(n)*qt(1-alpha/2,n-1);df<- n-1
}
data.frame(mean=xb,df=df,a=xb-tmp,b=xb+tmp)
}
这个函数的使用:
如果不知道方差,则confint(x,alpha) 知道方差,则confint(x,sigma,alpha)
这样就能计算出结果了。

采用SPSS17.0进行二元logistic回归分析方法筛查某种疾病易患因素,所得结果“不在方程中变量”OR值的计算: 不在方程中的变量不需要去考虑和解决的,直接删除即可

卡方检验怎么算: 卡方检验
你的数据应该用交叉列联表做,数据录入格式为:建立两个变量,变量1是组别,
正常对照组用数据1表示,病例组用数据2表示;变量2是疗效等分类变量,用1表示分类属性1,用2表示分类属性2,
还有一个变量3是权重,例数
数据录入完成后,先加权频数后点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里
,把变量2选到column里,然后点击下面的statistics,打开对话框,勾选chi-squares,
然后点continue,再点ok,出来结果的第3个表就是你要的卡方检验,第一行第一个数是卡方值,
后面是自由度,然后是P值。

有人知道危险因素meta分析制作是数据的最终分析是要用公式吧合并的OR值算出来吗?: :Meta 分析的基本步骤 (1)明确简洁地提出需要解决的问题。 (2)制定检索策略,全面广泛地收集随机对照试验。 (3)确定纳入和排除标准,剔除不符合要求的文献。 (4)资料选择和提龋 (5)各试验的质量评估和特征描述。 (6)统计学处理。

SPSS能不能求OR值和及其95%置信区间问题: logit回归
1.打开数据,依次点击:analyse--regression--binarylogistic,打开二分回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量(单变量拉入一个,多因素拉入多个)。
3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
5.选项里面至少选择95%CI。

用python 计算sharp ratio遇到以下问题怎么办: OR值的全称是oddsratio、比值比,对于发病率很低的疾病来说,它是OR值即是相对危险度的精确估计值.OR值的意义:OR值等于1,表示该因素对疾病的发生不起作用;OR值大于1,表示该因素是危险因素;OR值小于1,表示该因素是保护因素.

如何用spss做卡方检验时计算OR值:

输入编码:

Odds Ratio for GROUP 2.031 1.303 3.168。

For cohort LEVEL 1.886 1.275 2.789。

For cohort LEVEL .928 .879 .981。

N of Valid Cases 1130。

以上表格的第一行数字中的2.031就是OR值,1,303是其95%置信区间的下限,3.168为上限。


扩展资料:

从10版起,对数据和结果的图表呈现功能一直是SPSS改进的重点。在16版中,SPSS推出了全新的常规图功能,报表功能也达到了比较完善的地步。13版将针对使用中出现的一些问题,以及用户的需求对图表功能作进一步的改善。

1)统计图:在经过一年的使用后,新的常规图操作界面已基本完善,本次的改进除使得操作更为便捷外,还突出了两个重点。

首先在常规图中引入更多的交互图功能,如图组(Paneled charts),带误差线的分类图形如误差线条图和线图,三维效果的简单、堆积和分段饼图等。其次是引入几种新的图形,已知的有人口金字塔和点密度图两种。

2)统计表:几乎全部过程的输出都将会弃用文本,改为更美观的枢轴表。而且枢轴表的表现和易用性会得到进一步的提高,并加入了一些新的功能,如可以对统计量进行排序、在表格中合并/省略若干小类的输出等。此外,枢轴表将可以被直接导出到PowerPoint中,这些无疑都方便了用户的使用。

参考资料来源:百度百科-spss

检查的病可信吗: 有很多疾病是不能检查出来的
能检查出来的多是器质性病变,是身体的脏器出现了问题
很多不能检查出来的病是功能性的,疾病还处在一种量变的过程中,还没有引起质变.
所以有很多人感觉身体不舒服,但到医院检查时,却什么问题也没有.
这其实是一种亚健康.及时调理会转为健康,听之任之,会加重病情,转为疾病

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