用spss卡方检验怎么算置信区间
可靠度计算公式？
可靠度计算公式？
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＝0.12，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－1.96Sp＝0.12－1.96×0.0325＝0.0563
上限：p＋1.96Sp＝0.12＋1.96×0.0325＝0.1837
所以该县成年人HBsAg阳性率的95%置信区间为（5.63%，18.37%）。
spss观察值是什么？
SPSS中T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值，它的绝对值大于等于ta/2(n-k)（这个值表示的是根据置信水平，自由度得出的数值）时，就拒绝原假设，即认为在其他解释变量不变的情况下，解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的。
SPSS中P的数值值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明这种情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，就有理由拒绝原假设，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。
如何用SPSS二元logistic逻辑回归分析医学数据？
1、打开spss统计软件，依次点击“分析——回归——二元logistic”。
2、出现“logistic回归”窗口。
3、将“高血压”放入“因变量”框中，将变量“性别”、“体重指数”等其他变量放入“自变量”框中。
4、点击“分类”，将为分类变量的自变量放入右侧“分类协变量”框中，本案例的自变量“性别”、“饮食习惯、体育锻炼”等为分类变量，将这些分类的自变量选入右侧框中。
5、点击“保存”，勾选“概率”、“组成员”。
6、点击“选项”，勾选“霍斯默-莱梅肖拟合优度”和“95%的置信区间”。
7、方法”选择“输入”就行，最后“确定”。