【SPSS】牛刀杀鸡：用广义线性模型计算率的95%CI

“一起学SPSS”的联盟订阅号“医学统计精粹”曾介绍过用比率分析进行率及其95%可信区间的计算。今天给大家介...



“一起学SPSS”的联盟订阅号“医学统计精粹”曾介绍过用比率分析进行率及其95%可信区间的计算。今天给大家介绍如何用一个非常牛X的方法来计算率及95%CI。我们还是用之前的一个例子（详见：用Epi Info和SPSS进行四格表卡方、校正卡方和Fisher精确检验）来介绍其操作方法。

〖例〗某医院对门诊产前检查并住院分娩的孕36~41周无其他高危因素的孕妇为研究对象中，出现规则变化脐动脉血流频谱曲线的孕晚期胎儿为观察组，出现正常脐动脉血流频谱的孕晚期胎儿为对照组。两组胎儿的分娩方式情况情况如下表，试计算两组胎儿分的剖宫产率及其95%CI。



【Step 01】 对数据进行加权，方法详见：四格表（1）：Pearson 卡方检验。

【Step 02】拆分数据文件，选择【数据】→【拆分文件】子菜单。



【Step 03】选择【分析】→【广义线性模型】→【广义线性模型】子菜单。按红色方框设置相关选项，其他均为默认设置。





由于剖宫产的编码为2，顺产为1，因此【参考类别】选择【第一个值（最低值）】



【结果解释】

观察组的剖宫产率为50.0%，总体剖宫产率的95%CI为（34.5%，65.5%），对照组剖宫产率为29.1%，总体剖宫产率的95%CI为（21.4%，36.8%）。

注：该方法计算结果与比率分析的结果是一致的，当率接近100%时，同样会存在其95%CI上限超出100%的情况。



【参考文章】

率及其95%可信区间的计算

用Epi Info和SPSS进行四格表卡方、校正卡方和Fisher精确检验

四格表（1）：Pearson 卡方检验

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