信頼区間（ci）は、オッズ比の真の値が含まれている可能性のある値の範囲です。信頼区間の計算では、正規分布を使用します。サンプルのオッズ比の分布が正規分布に基づくようになるほどサンプルのサイズが大きい場合、信頼区間は正確です。 例えば、"(n="177"; OR=2.6, 95% CI 1.1 to 6.0; p=0.03)" とある場合、n というのは number（被験者数）のことで、OR は Odds Ratio（オッズ比）、CI は Confidence Interval（信頼区間） のことです。p は probability の頭文字です。 いずれも統計学の用語です。 選挙の出口調査の得票率から当選確実かどうか？を調べるような母比率の信頼区間を推定します。 標本数（出口調査の人数）、条件を満たした数（ある候補者に投票した人数）、信頼区間のパーセント（95％など）と推定方法(WaldとAgresti-Coullより選択）を入力すると信頼区間が計算されます。

回帰係数の信頼区間(CI, Confidence Interval) CI: ×( の標準誤差) オッズ比の信頼区間 オッズ比： 信頼区間： ˆ 1.96 ˆ ˆ 1.96 0.01565 1.96 0.00708 -0.02953,-0.00177 2 2 ˆ s exp ˆ exp 0.01565 0.9845 2 ˆ e 2 • 統計: 信頼区間、度数、自由度、平均値、両側有意確率、標準偏差、標準誤差、t統計量。 一元配置分散分析 • 手法: 1元配置分散分析、Brown-Forsythe検定、Welch検定 • 出力: 分散分析表、自由度、平方平均、F比 … 「ロジステッィク回帰分析(6)─ロジスティック回帰分析の結果」についての記事のページです。統計解析ソフト「エクセル統計」の開発チームによるブログです。統計に関するさまざまな記事を不定期で書 … また，オッズは 1:8 ですので 0.125 ですが，効果がない場合のオッズ 1:1 と比較して，オッズ比も 0.125 になり，その95%信頼区間が $[0.003, 0.932]$ であることもわかります。

「ロジスティック回帰分析」とは、ある現象の発生確率を、複数の因子の組み合わせとそれらの程度からモデル化する方法の1つです。ロジスティック回帰分析とは？から、分析の具体例、結果を理解するためのオッズやオッズ比、重回帰分析との違いは？