率及其95%可信区间的计算

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微信订阅号“医学统计分析精粹”授权发布，欢迎扫描文末二维码关注！写论文时，描述一个发生率可是最最常见的了，但如何计算95可信区间呢？

我们抽样发现，这个样本的率为20%，那用来估计总体，总体的率，就一定是20%吗？会不会是19%或者22%？我们的抽样误差是多少？如何计算？

在这时，我们通常都会与率一起，报告一下率的95%可信区间。

今天，小编给大家介绍一下如何在SPSS中计算可信区间。并且，在文末，给大家提供一个非常小巧的工具，绝对秒杀其他一切软件！

1. SPSS中的数据录入：

与做卡方检验的数据录入格式很相似，如下图，发生情况，发生录为1；未发生录为0。总样本，都录为1。权重那里，才真正的录入样本量，按照亚组的样本量录入。本例中，发生数很高，188例；未发生数，12例。



2. 对样本加权：

与卡方检验一样，首先，要在Data菜单中，选择Weight Cases，将权重项，就是标记样本量的一项纳入权重中。

Weight Cases是这样一个原理：

本来每一行代表一个样本，我们这里，有200个样本，那就应该对应200行数据。但是，这200行数据，只有两种情况。如果我们把每种情况分别放在一行，那每一行就相当于分别有188、12个重复。我们加权，就是用两行数据，代替200行数据，省去了重复录入的麻烦。



3. 菜单中选择Ratio：

要在Analyze菜单中，选择Descriptive Statistics--Ratio，打开率计算的窗口。



4. 选择相应变量：

如图所示，发生情况选为分子，总样本选为分母。

并且，在统计量中，选中均数Mean+置信区间95%CI。点击OK即可。



5. 结果解读：

如下图，Lower Bound和Upper Bound即为95%CI的上下限。



6. 异常情况：

有时，当率过高或者过低，会出现一个非常惨烈的问题！率超过1！这个很悲剧，是因为SPSS使用正态分布的方式来拟合二项分布，难免会溢出。



7. 解决方式：

通常情况下，SPSS的计算都是足够的，受认可的。但如果用户真的对率的区间大于1或者小于0不满意，可以选择我这里的一个小工具。

如下，发生数与上标相同，190例中发生188例，只需填入这两个数字，即可直接产出恰当的95%CI。



技术信息，方便写入文章：

所用方法：The Wilson score method without continuity correction

参考文献：Newcombe RG (1998). Two-sided confidence intervals for the single proportion: Comparison of seven methods. Statistics in Medicine, 17, 857-872.【“一起学SPSS”倾情整理统计学习资源包】

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