使用软件计算OR值的方法如下：
使用SPSSAU计算OR值
1. 打开SPSSAU系统。
2. 在实验/医学研究模块中，选择“OR值”。
3. 填写数据到相应位置，并单击“开始分析”按钮。
使用Python计算OR值
1. 导入所需的库：
```python
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from scipy.stats import fisher_exact
```
2. 创建数据框，例如：
```python
data = {'x': ['dis1', 'dis1', 'dis1', 'dis1', 'dis3', 'dis3', 'dis3', 'dis3'],
'y': ['dis2', 'dis2', 'dis2', 'dis4', 'dis4', 'dis4', 'dis4', 'dis2']}
df = pd.DataFrame（data）
```
3. 计算交叉表：
```python
ct = pd.crosstab（df['x'], df['y']）
```
4. 使用Fisher精确检验计算OR值及其置信区间：
```python
oddsratio, pvalue = fisher_exact（ct）
```
5. 输出OR值：
```python
print（f"OR值： {oddsratio}"）
```
使用R计算OR值
1. 安装和加载所需的包：
```R
install.packages（"stats"）
library（stats）
```
2. 创建数据框，例如：
```R
data <- data.frame（x = c（'dis1', 'dis1', 'dis1', 'dis1', 'dis3', 'dis3', 'dis3', 'dis3'）,
y = c（'dis2', 'dis2', 'dis2', 'dis4', 'dis4', 'dis4', 'dis4', 'dis2'））
```
3. 计算交叉表：
```R
ct <- table（data$x, data$y）
```
4. 使用Fisher精确检验计算OR值及其置信区间：
```R
oddsratio <- exp（log（ct[1,1]） - log（ct[2,1]））
pvalue <- fisher.test（ct）$p.value
```
5. 输出OR值：
```R
print（paste（"OR值：", oddsratio））
```
注意事项
确保输入的数据格式正确，并且满足软件的计算要求。
在使用统计软件时，注意选择合适的统计方法和参数设置。
解释结果时，结合专业知识和统计学原理进行判断。