本篇文章给大家谈谈or值转换，以及or值1对应的知识点，希望对您有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本篇文章目录概览：
- 1、如何将excel中的小数转化成为比值,并保留三位小数如:1:2.353
- 2、【生信知识】---医学名词OR值、RR值和HR值详解
- 3、or值与rr的转化
- 4、临床研究干预组对照组人数怎么算p值or值
- 5、logistic回归分析时为什么虚构变量?
如何将excel中的小数转化成为比值,并保留三位小数如:1:2.353
1、首先，我们在电脑中打开excel表格，之后找到我们需要转换的数据所在的单元格，如下图显示的，如图。 然后我们选中要转换数字的单元格，然后右击，在列表中点击【设置单元格格式】，如图。
2、打开需要操作的EXCEL表格，选中需设置的单元格。在选中区域内点击鼠标右键，选择“设置单元格格式”。点击左侧“数值”，在小数位数后面编辑框输入“3”，然后点击确定按钮即可。返回EXCEL表格，发现小数点后3位有效数字设置成功。
3、打开wps文档，下图中以数值1900.235487为例进行说明。在该数值上鼠标右击选择设置单元格格式。弹出单元格格式窗口，默认选择数字选项卡，其中点击数值。小数位数右侧输入需要保留的位数，比如需要保留三位数那么就输入数字3。然后点击确定。
4、方式一：计算A3的公式：常数+A2*2-LEN（INT（ABS（A1）*（10^（常数+A2））公式参数介绍：常数即为用户自己设置的一个大于0的整数。公式优点：简短，不用复杂的判定语句。
5、将区域选上，选上之后单击右键，在下拉的选项里单击“设置单元格格式“按钮。2，单击之后会弹出如图对话框，这时候我们单击左侧的”数字“按钮。3，单击之后会出现如图所示，这时候我们设置要保留的小数位数，设置好之后单击下方的”确定“按钮。
【生信知识】---医学名词OR值、RR值和HR值详解
1、HR（Hazard Ratio）-是风险比 ，主要用于生存分析。 HR 的解释与 RR 相似，即表示暴露组患病的概率为非暴露组的多少倍。区别在于 RR 只考虑结局是否发生，而 HR 还考虑了结局发生的时间，因此可以认为 HR 是考虑了时间因素的RR。
2、OR值为比值比，是病例对照研究中的关联强度指标，反映的是暴露的比值比；RR值为相对危险度，是队列研究中的关联强度指标，是暴露组发病率与非暴露组发病率之比。二者同为关联强度指标，仅在研究对象代表性好，且疾病发病频率低（小于5%）时OR可接近或替代RR。
3、主要是含义不同 相对危险度（relative risk，RR）。指暴露于某因素发生某事件的风险，即A/（A+B），除以未暴露人群发生的该事件的风险，即C/（C+D），所得的比值，即RR=［A/（A+B）］/［C/（C+D）］，RR适用于队列研究或随机对照试验。
4、OR等于B值的反自然对数。Wald值越大，B值越不可能等于0。
or值与rr的转化
由于病例-对照研究不能计算发病率，所以病例-对照研究中只能计算OR。当人群中疾病的发病率或者患病率很小时，OR近似等于RR，可用OR值代替RR。不同发病率情况下，OR与RR的关系图如下：由上图可知，当发病率10%时，RR与OR很接近。当发病率增大时，两者的差别增大。
OR与RR都是指暴露者的疾病危险性为非暴露者疾病危险性的多少倍。但是RR多用于队列研究 OR用于病例对照研究，因其不能计算发病率，所以也不能计算相对危险度。只能用OR作为反应关联强度的指标。在不同患病率和发病率情况下，OR与RR有差别，但当疾病小于百分之5时，OR是RR的极好近似值。
值得注意的是，图1和图2虽然很像但是不能相互转换。这是由研究的性质决定的，图1的数据来源于队列研究，图2的数据来源于病例对照研究。HR（Hazard Ratio）-是风险比 ，主要用于生存分析。 HR 的解释与 RR 相似，即表示暴露组患病的概率为非暴露组的多少倍。
理解与应用：OR与RR的实际运用 尽管OR值在某些特定情况下可以替代RR值，但队列研究更倾向于使用RR，因为它能提供更直接的风险对比。在实际科研中，OR值可能在Logistic回归模型中作为暴露效应的代表，而RR则更常用于描述暴露与结局间的关联强度。
临床研究干预组对照组人数怎么算p值or值
1、以使用t检验或方差分析来计算差异性信息，然后将差异的效应大小转换成P值，以此来评估差异的显著性。计算P值或t值不是基于干预组和对照组的人数，而是基于两组之间的差异、变异性和标准误差等。
2、B值是指回归系数和截距（常数项），可以是负数（负相关时回归系数出现负值）；OR是指定义比数比（odds ratio），其取值范围是0至正无穷，不可能是负数；Wald是一个卡方值，等于B除以它的标准误（S.E.）的平方值，因此也不可能是负数。Wald用于对B值进行检验，考察B值是否等于0。
3、P值是： 1） 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。 2） 拒绝原假设的最小显著性水平。 3） 观察到的（实例的） 显著性水平。 4） 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。
4、实验组和对照组可以使用独立样本的T检验，然后看两组数据之间的平均数差异是否显著，如果差一显著，就是p小于0.05。
5、一共纳入了8篇文献，总共纳入的干预组例数为370例，对照组人数为303例。这8篇文献都分别进行了辩证护理与常规护理对好转病人人数的对比。（因为你没有给出具体是对什么结局指标的影响，故我暂定为病人好转人数吧。
logistic回归分析时为什么虚构变量?
1、总之，虚拟变量在logistic回归分析中是非常有利的工具，善于利用可以帮助你探索出很多有用的信息。统计的分析策略是一个探索的过程，只要留心，你就会发现在探索数据关系的过程中充满了乐趣，因为你能发现别人所发现不了的隐藏的信息。希望大家多学点统计分析策略，把统计作为一种艺术，在分析探索中找到乐趣。
2、多增加自变量是有风险的。一种是过度拟合overfitting，它导致无关变量偏误irrelevant variable bias，虽然参数的估计量的无偏性不受影响，但是会放大参数的方差，使得t统计量失效。另一种可能导致解释变量间的多重共线性。这些问题都会导致你的回归不能满意，所以在选取变量时一定要谨慎。
3、你应该做的是一般回归模型，是吧，如果是Logistic回归模型，软件可以自动生成虚拟变量。一般回归模型将年级重新定义几个虚拟变量再输入数据，比如本来年级有三个值：一年级、二年级、三年级，那变量虚拟变量就变成两个虚拟变量：年级年级2。
4、logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。
5、如果你的自变量有超过2分类的变量需要进行虚拟变量的变化，如果没有的话就不需要特别处理了。
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