发布时间:2021-06-07 11: 53: 54
相对危险度,又称为危险度比,是暴露组的危险度与对照组的危险度之比, 相对危险度表明暴露组发病率或死亡率是对照组发病率或死亡率的多少倍,通过相对危险度,我们可以得知暴露指标与疾病的关联程度是弱还是强。
在IBM SPSS Statistics 专业统计软件中就集成了相对危险度的计算分析功能,让我们来学习一下吧!
一、交叉表统计设置
要计算相对危险度,首先数据需要满足2个条件,第一:因变量和自变量都是二分类变量;第二:各观测数据之间相互独立。因此,我们采用下图1的数据进行相对危险度计算,它们都是二分类变量,0代表否,1代表是。
在分析菜单的描述统计中,我们找到交叉表项,用它来进行相对危险度的分析计算。
行中填写自变量是否感染病毒,列中填写因变量是否得癌症,这两者不能填反,否则会导致结果错误。随后点击“统计”按钮,勾选上其中的“风险”,表示统计相对危险度。
点击“单元格”按钮,在默认情况下,再勾选百分比项中的“行”,最后点击“继续”和“确定”按钮,生成相对危险度分析结果。
二、相对危险度结果分析
交叉表模型生成的结果图如下图5,从第一个表格中我们可以看出,感染病毒的人患癌症的概率在10%,不感染病毒患癌症的概率在2.6%,因此我们可以得出初步结论为:感染病毒的人,发生癌症的概率更高。
接下来我们看“风险评估”表,这个表我们只需要看等于Yes这一行即可,这一行表示感染病毒的人患癌症的相对危险度为3.889,即它们的概率是不感染病毒的人的3.889倍。
另外,由于95%置信区间为1.898到7.969,不包含1,因此表示我们的统计是具有统计学意义的。
综合上述两个表格,我们可以确定相对危险度计算的准确性,这就是使用交叉表模型,得出疾病相对危险度结果的全部教程了,实际上计算操作步骤简单,需要的数据也不复杂,大家可以自己动手在IBM SPSS Statistics软件中进行尝试。更多关于IBM SPSS Statistic的教程,尽在SPSS中文网站上。
作者署名:包纸
展开阅读全文
︾
微信公众号
读者也喜欢这些内容:
SPSS怎么求百分比的占比 SPSS怎么求标准误差
SPSS是一款深受数据统计工作者喜爱的数据统计分析软件,使用SPSS不仅可以处理数据集中一些无效数据,留下有效数据,还可以通过各种分析方法分析数据变量之间的关系,以及显著性。接下来跟大家分享有关SPSS怎么求百分比的占比,以及SPSS怎么求标准误差的相关内容。...
阅读全文 >
SPSS主成分分析法步骤是什么 SPSS主成分分析法的结果怎么解读
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种应用非常广泛的的统计方法。主成分分析通过对原始数据进行数据降维、特征提取,将原始数据转换为一组新的、线性无关的变量(称为主成分),这一组变量反应了数据的主要特征,减少了冗余信息和噪声,为后续分析提高了效率。这里向大家介绍如何使用IBM SPSS Statistics进行主成分分析,SPSS主成分分析法步骤是什么,SPSS主成分分析法的结果怎么解读,本文分两小节向大家作简单介绍。...
阅读全文 >
拟合工具箱是什么 SPSS拟合工具箱运用
在数据分析领域,我们常常需要探寻数据背后隐藏的规律,这离不开对数据的深入挖掘,在数据比较多的时候,我们都会用到数据拟合手段,它能够帮助我们找到数据之间的潜在关系构建合适模型,今天我们就以SPSS为例,来为大家介绍拟合工具箱是什么,SPSS拟合工具箱运用的操作技巧。...
阅读全文 >
SPSS交叉表卡方检验结果分析 SPSS交叉表分析结果解读
我们在进行多变量分析时,经常会使用交叉表卡方验证分析方法。使用这种方法,可以研究多种变量之间的关联性,还可以查看变量选项之间的交叉频率。今天,我就以“SPSS交叉表卡方检验结果分析,SPSS交叉表分析结果解读”这两个问题为例,带大家来了解一下交叉表卡方检验分析。...
阅读全文 >