1、如何用SPSS求95置信区间

1、在数据输入区域输入需要进行描述性统计分析的数据；2、选择并点击“***yze”下拉菜单；3、选择并点击“DescriptiveStatistics”选项；4、在子菜单中选择“Explore”选项；5、左侧选择需要进行区间估计的Var00001参数进入右侧的“DependentList”；6、在“Statistics”选项中设定置信水平为百分之九十五，点击确认即可。

2、百分之95的可信区间的含义是什么

应该更通俗的叫法是“置信区间”。

所谓置信区间95%，就是在95%的可能性下，该事件发生。可以简单来说就是我估计的发生概率有95%的情况下是正确的。

3、总体率95%可信区间的意义是

总体率95%可信区的意义是：总体率在此范围内的可能性为95%。

可信区间是按一定的概率或可信度（1~α）用一个区间来估计总体参数所在的范围，该范围通常称为参数的可信区间或者置信区间（confidence interval，CI），预先给定的概率（1~α）称为可信度或者置信度（confidence level），常取95%或99%。

如抽样通过检查110个健康成人的尿紫质算得阳性率为10%，这是样本率，可用它来估计总体率，说明健康成人的尿紫质阳性率水平，这样的估计叫“点估计”。但由于存在抽样误差，不同样本（如再检查110人）可能得到不同的估计值。因此常用“区间估计”总体率（或总体均数）大概在那一个范围内。

可信区间与参考值范围的区别：

可信区间与参考值范围的意义、计算公式和用途均不同。

1、从意义来看：

95%参考值范围是指同质总体内包括95%个体值的估计范围，而总体均数95%可信区间是指按95%可信度估计的总体均数的所在范围。

2、从计算公式看：

若指标服从正态分布，95%参考值范围的公式是：μ±1.96s。总体均数95%可信区间的公式是：μ±t95%，v×s/√n。前者用标准差，后者用标准误。前者用1.96，后者用α为0.05，自由度为v的t界值。

4、怎样理解置信区间，解释95%的置信区间

置信区间（Confidence interval）是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信水平为95%的意思是多次抽样中有95%的置信区间包含未知的参数值而另外的5%则不包含真值。

置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度，其给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。

在现实生活中，我们在保证置信度的前提下，应尽量缩短置信区间的长度，这有利于做出正确的决策，因为保证置信度相当于是给定了准确度，而缩短置信区间长度相当于提高了信息有效密度，置信区间越长，得出的信息的有效密度越低，置信区间越短，得出的信息的有效密度越高。

比如，假设班上学生小明和小华说出的话的可信度都是90%；小明说班级的月考数学成绩平均分是在90到140之间，而小华说班级的月考数学成绩平均分是在100到120之间。选择后者，因为可以得到更加准确且有效的信息。所以，我们要找区间最短的置信区间，即找最优置信区间。

计算“置信区间”是应用性研究，是做完显著度检验之后的跟进分析。显著度检验可以让人知道能在什么信心度上放弃零假设。

零假设的内容是：总体参数（例如平均值、回归系数、净回归系数）等于0或者与0没有值得关注的（显著的）差异。显著度检验中的“p值”是以正话反说的方式表示信心度。例如，p=0.05，意思是信心度为95%，亦即“放弃了零假设，但只冒了5%的犯一类错误的风险”。

详细点说，显著度检验的目的是判断一个观察到的“非零的”样本统计值是否“显著地”不同于0。检验的起点是假定零假设为真，也就是假定总体参数为0，然后预测，如果零假设真，那么有多大的概率观察到这个已经观察到的样本统计值，亦即有多大的概率抽到我们已经抽到的这个样本。

如果预测出的概率很小，比如只有5%，抽到了，意味着被预测发生概率只有5%的事件发生了，这说明预测不准确，进而说明预测所依据的零假设可能是假的。

来源：百度百科-置信区间