OR計算方法

⑴ 一道關於預防醫學的OR值計算的問題，希望大神給出具體解釋和答案！

我的計算方法，可知還有20對是病例組無A，對照組有A，四格表如下

A 無A
病例組 50+50 55+20
對照組 50+20 55+50

OR應該為 （100X105）/（75X70）=2
但是不知道為沒這個答案，難道我算錯了？請大家指出錯處

⑵ Python 里 and、or 的計算規則是怎樣的

如下：

第一種情況，只有一個運算符：(在不加括弧的時候，and優先順序大於or)。

1、and：從左到右，若所有值均為真，則返回後一個值，有一個假的值，則返回第一個假的值。

2、or：從左到右，返回第一個為真的值，都為假返回後一個值。

例如：

x or y的值只可能是x或y，x為真就是x，x為假就是y。

x and y的值只可能是x或y，x為真就是y，x為假就是x 。

第二種情況，多個運算符：

1、表達式從左至右運算，若 or 的左側邏輯值為 True ，直接輸出 or 左側表達式 。

2、表達式從左至右運算，若 and 的左側邏輯值為 False ，則忽略後面表達式，直到有 or 出現，輸出 and 左側表達式到 or 的左側，參與接下來的邏輯運算。

Python語言特點：

1、簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。

2、易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔。

3、易讀、易維護：風格清晰劃一、強制縮進。

4、速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。

⑶ OR 函數的如何使用

函數可以簡化和縮短工作表中的公式，尤其在用公式執行很長或復雜的計算時。）的公式語法和用法。 說明在其參數組中，任何一個參數邏輯值為 TRUE，即返回 TRUE；任何一個參數的邏輯值為 FALSE，即返回 FALSE。 語法OR(logical1, [logical2], ...)OR 函數語法具有下列參數 （參數:為操作、事件、方法、屬性、函數或過程提供信息的值。）： Logical1, logical2, ... Logical1 是必需的，後繼的邏輯值是可選的。這些是 1 到 255 個需要進行測試的條件，測試結果可以為 TRUE 或 FALSE。 說明參數必須能計算為邏輯值，如 TRUE 或 FALSE，或者為包含邏輯值的數組 （數組:用於建立可生成多個結果或可對在行和列中排列的一組參數進行運算的單個公式。數組區域共用一個公式；數組常量是用作參數的一組常量。）或引用。 如果數組或引用參數中包含文本或空白單元格，則這些值將被忽略。 如果指定的區域中不包含邏輯值，函數 OR 返回錯誤值 #VALUE!。 可以使用 OR 數組公式來檢驗數組中是否包含特定的數值。要輸入數組公式，請按 Ctrl+Shift+Enter。 示例如果將示例復制到一個空白工作表中，可能會更容易理解該示例。 選擇本文中的示例。 要點 不要選擇行或列標題。 從「幫助」中選擇示例 按 Ctrl+C。 在 Excel 中，創建一個空白工作簿或工作表。 在工作表中，選擇單元格 A1，然後按 Ctrl+V。 要點 若要使該示例能夠正常工作，必須將其粘貼到工作表的單元格 A1 中。 要在查看結果和查看返回結果的公式之間進行切換，請按 Ctrl+`（重音符），或在「公式」選項卡上的「公式審核」組中，單擊「顯示公式」按鈕。 將示例復制到一個空白工作表中後，可以按照您的需要改編示例。1234A B公式 說明（結果） =OR(TRUE) 參數為 TRUE (TRUE) =OR(1+1=1,2+2=5) 所有參數的邏輯值為 FALSE (FALSE) =OR(TRUE,FALSE,TRUE) 至少一個參數為 TRUE (TRUE)

⑷ SPSS詳細教程 OR值的計算

SPSS詳細教程：OR值的計算
一、問題與數據
研究者想要探索人群中不同性別者喜歡競技類或娛樂性體育活動是否有差異。研究者從學習運動醫學的學生中隨機招募50名學生，記錄性別並詢問他們喜歡競技類還是娛樂性活動，通過計算比值比來探索這一差異。
性別變數為gender，男性賦值為1，女性賦值為2；喜歡競技類運動的變數為comp，是賦值為1，否（即喜歡休閑類運動）賦值為2。部分數據如下圖顯示，左圖為原始數據，右圖為按性別和喜歡競技類運動與否統計的匯總數據。
二、對問題的分析
為計算比值比，需要滿足以下兩個假設：
1. 假設1：自變數和因變數均為二分類變數。
2. 假設2：觀測間相互獨立。
接下來，將介紹計算比值比的SPSS操作。
三、SPSS操作
1. 數據准備
如果研究者使用原始數據，跳過數據准備步驟，直接計算比值比；如果使用按性別和喜歡競技類運動與否統計的匯總數據，則需要添加權重，步驟如下。
(1)點擊主菜單Data > Weight Cases，如下圖：
點擊後出現Weight Cases對話框，如下圖：
(2)勾選Weight cases by選項，激活 鍵和Frequency Variable: 框，如下圖：
(3)將變數freq選入Frequency Variable框，如下圖：
(4)點擊OK鍵，為數據加權。
2. 比值比的SPSS操作
(1)點擊主菜單Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs，如下圖：
點擊後出現Crosstabs對話框，如下圖：
注意：如果使用頻數統計的數據文件，Crosstabs對話框如下圖：
(2)將自變數gender選入Row(s):框，因變數comp選入Column(s):框，如下圖：
注意：如果使用頻數統計的數據文件，Crosstabs對話框如下圖：
(3)點擊Statistics鍵，出現Crosstabs Statistics對話框，如下圖：
(4)勾選Risk，如下圖：
(5)點擊Continue鍵。
(6)點擊OK鍵，生成結果。
四、結果解釋
1. 描述性分析
在報告比值比前，研究者應該先查看基本的一些統計量，了解數據特徵。本例查看gender*comp Crosstabulation表，如下圖：
表中可看到50名研究對象中男性和女性各25人。首先，查看男性喜歡競技類運動的比值，如下圖高亮顯示：
25名男性中，18名男性喜歡競技類運動，7名不喜歡（即喜歡娛樂性運動）。因此，男性喜歡競技類運動的比值為喜歡與不喜歡的概率之比，即為喜歡競技類運動的男性數量除以不喜歡的男性數量，得到比值為2.57（18÷7=2.57）。因此對男性來講，喜歡競技類運動的概率是喜歡娛樂性運動概率的兩倍多。
同理，也可以得到女性的比值。下表中為25名女性喜歡競技類運動的情況：
25名女性中10名喜歡競技類運動，15名不喜歡。因此女性喜歡競技類運動的比值為為喜歡競技類運動的女性數量除以不喜歡的女性數量，得到比值為0.67（10÷15=0.67）。因此對女性來講，喜歡競技類運動的概率是喜歡娛樂性運動概率的0.67倍。
因此，研究者可以匯報：「本研究招募了50名研究對象，男女性各25人。與娛樂性運動（n=7）相比，男性更喜歡競技類運動（n=18）；在女性中則相反，10名女性喜歡競技類運動、15名女性喜歡娛樂性運動」。
2. 比值比
觀察Risk Estimate表可以得到比值比，如下圖：
性別與喜歡競技類運動與否的比值比為3.857，95%置信區間為1.180到12.606。95%置信區間代表研究者有95%的把握確定人群中這一關聯的真實比值比在1.180到12.606之間。此外，比值比還可以通過gender*comp Cross tabulation表的兩個比值手動算出。
計算性別與喜歡競技類運動與否的比值比，僅需要用男性的比值除以女性的比值，如下面算式。因此，男性喜歡競技類運動的可能性是女性3.857倍。
如果比值比大於1且95%置信區間不包括1，代表男性喜歡競技類運動的可能性大於女性；反之，比值比小於1且95%置信區間不包括1，則代表男性喜歡競技類運動的可能性小於女性；若比值比的95%置信區間包括1，則說明男女性喜歡競技類運動的可能性無統計學差異。
五、撰寫結論
本研究招募了50名研究對象，男女性各25人。與娛樂性運動（n=7）相比，男性更喜歡競技類運動（n=18）；在女性中則相反，10名女性喜歡競技類運動、15名女性喜歡娛樂性運動。與女性相比，男性喜歡競技類運動的比值比是3.857（95%置信區間：1.180-12.606），且有統計學意義。

⑸ 請教統計學比數比(OR)如何計算

實驗組的有效/無效跟對照組的有效/無效相比，所得的比值。

⑹ 統計中求OR值的公式

OR值,又稱比值比,對於發病率很低的疾病來說,它是RR值即相對危險度的精確估計值.簡單的說,如果OR為2,則說明發病的可能性是普通人的2倍.
使用四格表計算OR值,碰到其中一個單元格是0的時候就不能用四格表設計卡方檢驗了首先應該核實資料收集是否准確,其次應考慮樣本含量是否足夠 .
或許你可以試著找一下統計學的教科書

⑺ or運算 or運算是怎麼一回事例如11111110or0的結果是多少 上面是二進制!

or運算是邏輯「或」運算,其真值表如下：
0 0 0 (0 or 0 = 0)
0 1 1 (0 or 1 = 1)
1 0 1 (1 or 0 = 1)
1 1 1 (1 or 1 = 1)
11111110 or 0 按位運算的結果任然是 11111110

⑻ 請說明RR、OR、AR、AR%的計算方法以及意義。

相對危險度（relative risk，RR）。指暴露於某因素發生某事件的風險，即A/(A+B)，除以未暴露人群發生的該事件的風險，即C/(C+D)，所得的比值，即RR=［A/(A+B)］/［C/(C+D)］，RR適用於隊列研究或隨機對照試驗。回顧性研究中無法計算發病率等，故無法計算RR，此時可以用OR 代替RR.
AR又叫特異危險度、率差（ratedifference, RD）和超額危險度（excessrisk），是暴露組發病率與對照組發病率相差的絕對值，它表示危險特異地歸因於暴露因素的程度。相對危險度指暴露組發病率與非暴露組的發病率之比，它反映了暴露與疾病的關聯強度，說明暴露使個體發病的危險比不暴露高多少倍，或者說暴露組的發病危險是非暴露組的多少倍。暴露對疾病的病因學意義大。
AR%歸因危險度百分比：又稱病因分值EF;是指暴露人群中發病或死亡歸因於該暴露的部分佔全部發病或死亡的百分比。AR%=（Ie-Io）/ Ie
=(RR-1)/RR
PAR人群歸因危險度：指總人群發病率中歸因於該暴露的部分。PAR=It-Io，It為全人群發病率Io為非暴露組發病率；
PAR%人群歸因危險度百分比也稱人群病因分值，指PAR占總人群發病率的百分比。=PAR/It=【Pe(RR-1)】/【(Pe(RR-1))+1】

⑼ Python 里 and，or 的計算規則是怎樣的

a anb ba和b均為True時，結果為True,否則為False,如果a為False,則不再計算ba or ba,b任一為True,結果為True,a,b都為False結果為False，如果a為True,已可以確定結果為True,不再執行b

⑽ OR值怎麼算

spssau進階方法里的logistic回歸里有輸出OR值和置信區間