spss教程：计算率或率差的95%可信区间。临床研究中，经常要计算某个样本的率(proportion)，以及根据样本的率估算总体率的95%可信区间(confidence interval，ci)。样本率的计算很容易，那如何计算估算总体率的95%ci呢?
对于此类二项分布的数据，如果“数据量足够大”，一般可以使用正态近似法估算总体率的可信区间。
那如何才是“数据量足够大”呢?这个没有统一的标准。有学者推荐若以相对误差控制在10%左右为实际可接受标准，则使用正态近似法估计总体率95%可信区间的近似条件为 :
1)当 n×p=5时，样本率应在40%-60%之间;
2)当 n×p=10时，样本率应在20%-80%之间;
3)当 n×p=15时，样本率应在1%-99%之间。由于1%-99%几乎包括了二项分布率的实际应用范围 ，且在此条件下的可信度与1-α水平相当，故n×p=15为应用近似法的“理想条件”[1]。
1、单个率及其95%ci。
也可以使用各种软件计算率及95%ci，一个在线工具是vassarstats
( http://vassarstats.net/index.html )。
在vassarstats的主界面点击proportions→the confidence interval of a proportion即可计算。不同的是该在线工具使用不是正态近似法，而是wilson法，同时与手工计算取舍小数点不同，所以计算结果略有差别。
2、两个率的差及率差的95%ci。
使用vassarstats工具计算时，可在vassarstats的主界面点击proportions→the confidence interval for the difference between two independent proportions。
3、spss计算。
spss没有现成的模块计算率或率差的95%ci，但可以通过编程界面实现。将数据录入spss并且指定95%ci对应的值zcrit=1.96(可取任意变量名)。
打开syntax界面，输入以下程序即可计算完成。
最终得到的结果如下。
实际上，spss的syntax中编写程序，还是使用正态近似法的计算公式，还不如手工(或使用excel计算)方便。
