如何用spss做卡方检验时计算OR值请问高手(
如何用spss做卡方检验时计算OR值请问高手?？
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 Value95% Confidence Interval LowerUpper Odds Ratio for GROUP 2.0311.3033.168 For cohort LEVEL 1.8861.2752说完了🌪-🦙🌕。
步骤如下🐝🦣-——🌍*：点击Descriptive Statistics → Crosstabs🐄|🐷🐫。Crosstabs对话框中🦏——-😈，将Disease选入行变量Row(s)框中🐬🦉|——🐜🪶，将Smoke选入列变量Column(s)框中😒*——🎄😁，将分层因素Gender选入Layer框中作为分层依据🐀🙁————🃏🐣。点击Statistics😝😖——🌷🏏，勾选Chi-square🐫🦤——_😐😌、Risk和Cochran’s and Mantel-Haenszel statistics🐑|👻😹，点击Continue返回🎊⛸——_🦩，点击OK完成操作🦘-⚡️🥋。..
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 Value95% Confidence Interval LowerUpper Odds Ratio for GROUP 2.0311.3033.168 For cohort LEVEL 1.8861.2752说完了🌪-🦙🌕。
步骤如下🐝🦣-——🌍*：点击Descriptive Statistics → Crosstabs🐄|🐷🐫。Crosstabs对话框中🦏——-😈，将Disease选入行变量Row(s)框中🐬🦉|——🐜🪶，将Smoke选入列变量Column(s)框中😒*——🎄😁，将分层因素Gender选入Layer框中作为分层依据🐀🙁————🃏🐣。点击Statistics😝😖——🌷🏏，勾选Chi-square🐫🦤——_😐😌、Risk和Cochran’s and Mantel-Haenszel statistics🐑|👻😹，点击Continue返回🎊⛸——_🦩，点击OK完成操作🦘-⚡️🥋。..
输入编码🦘🌧|🐕😛：Odds Ratio for GROUP 2.0311.3033.168🐯😬——_🦠。For cohort LEVEL 1.8861.2752.789🌕_🦦。For cohort LEVEL .928.879.981🐂😞|🀄。N of Valid Cases1130🌏_🌝🍂。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🦜⛈|_🥏🥅。
analysis->descriptive statistics->crosstabs 选好row和column 在statistic按钮中选中chi-square🎃🪢_-*：显示卡方检验结果🦆🌵|-🦭。risk🎨|🦚🦫：显示OR值--- OR值在risk estimate表中第一行value对应得值即是🥌-|🐷。
SPSS之史上最全卡方检验(原理+案例介绍)?？
SPSSPRO支持2×2×K表格🐃🐚|🦔🤬，先进行比值比齐性检验来排除混杂效应🦕_-🎖🐖。以某地区疫苗研究为例🐀🎫——🎎🦏，比值比齐性检验P值为0.970😰🥊——🕊，表明性别并未造成混杂🌾🪁_-🎋，可以继续进行整体OR值的计算🎟🌓-🦃。根据分层卡方分析结果🐚🐝-🐂，建议在性别这一分层项下🐤——😩🌻，继续采用Pearson卡方检验🎗_——🐌。配对卡方检验在测量前后变化时尤为有用♦————🐟，如观看视频前后抽烟等我继续说🎯|-✨😅。
SPSSAU中卡方检验包括卡方检验🌿🦢__🙃、卡方拟合优度🦏-_🎍🐳、配对卡方💀|🐣、分层卡方🐒-🕸😒。对于上述四种卡方检验区别如下🤠-|🌵： 二🎲🐇——🌍、卡方检验分析步骤1.研究目的卡方检验是研究实际观测值与理论值之间的偏离程度🦗🦢-🌜🕊，实际观测值与理论值之间的偏离程度决定卡方值的大小🌟🍁__👹🐪，卡方值越大🐆——-😣，偏差越大🐉-🦜🦖；卡方值越小🌵😐-🐥✨，偏差越小🐿|-🐟🐺，越趋于符合🦛🌱|🦭，若两个值完全相等到此结束了？🐜🥈-|☺️🐨。
Spss 如何对多项选择进行卡方检验 谢谢高手!?？
恩😣|🐝🦋，这个需要几步来完成首先你在多重响应里面做这几个多选题的频次分析🐹|🦋🌕，然后记住各个选项的百分比🤿——🎆，将这些百分比重新输入到SPSS数据表中🐑——*，按照交互列联表的格式输入🐈🐡——🦮，再进行卡方检验的操作🖼🔮|🦐🐩，这样就可以了🦣🌔|*，是不🕸-🐾🎀。_^
卡方检验</计数变量分析🐏__👿： 分析期望计数T和有效个案数🐿||🐣，揭示分类变量间的关联性🦒🪁_——🐝，需关注三种情况下的结果🦊🙀_🦩🌖。二元Logistic回归</风险评估🎁——🌜： 研究P值🐝-🐅、Exp(B)和置信区间🌧🐋|🏐😦，以量化风险与保护效应🍃_|😲🔮，如年龄OR=1.87意味着每增加一岁🦖|🐔🪳，Y值可能性增加1.87倍🦊🦕——♠。解读OR值和分类变量</OR值体现了变量间相对风险🌎😦_-🌎，如有帮助请点赞😐|_🧐🕷。
SPSS操作问题,在分析不同特征人群率的差异时,如何校正其他因素的影响...
这是卡方检验💐||🥈🐕，率的比较☘️——🦜。校正是可以选择的🦢🏐|——🌈😙，OR值和CI是这样做出来的分析-描述统计-交叉表-选入你要计算的量-点右侧统计量-显示如下图选这三项就可以了校正建议看这个
OR值🐒|_*🦝，又称比值比*❄🐑——|🐕🦨，对于发病率很低的疾病来说*🪅|🌴🍃，它是RR值即相对危险度的精确估计值😬——🌲。简单的说😴——😪🐟，如果OR为2⛈_——🐭🍂，则说明发病的可能性是普通人的2倍🌜🎗-🤤。使用四格表计算OR值🦛🪲————*🍀，碰到其中一个单元格是0的时候就不能用四格表设计卡方检验了首先应该核实资料收集是否准确🦔🌪|-🦊，其次应考虑样本含量是否足够🌻-🤠*。或许你可以有帮助请点赞🦔🎳|♦🦀。