十相关与回归.ppt

* * 【检验步骤】 1. 建立检验假设，确定检验水准 H0：两种培养基的结果之间互相独立 H1：两种培养基的结果之间互相关联 ? = 0.05 * * 2.计算检验统计量 值 * * 3.确定P值，做出统计推断 查附表9，P0.005，按? = 0.05水准，拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义，可认为两种培养基的结果之间有关联 * * 补充内容 曲线拟合 * * 医学研究中，X与Y两变量的数量关系并非总是线性的，如 毒物剂量 动物死亡率 年龄 身高 时间 血药物浓度 可用曲线直线化估计(Curve estimation) 方法进行统计学分析。 资料的收集 错误解析 狗按直线规律咬人吗？ 不会走的婴儿由大人抱在怀里，其被犬咬伤的发生率肯定很低；刚刚学会走路的小孩，通常都有大人在他们身边，因此，他们被犬咬伤的发生率比前者可能会高一点，但不会太高；只有那些整天到处乱跑，又没有很强抵御能力的3-6岁的孩子，被犬咬伤的机会最大；7-12岁的儿童，通常都有比较强的抵御能力，因此，他们被犬咬伤的机会较前者会有所减少；依此类推，中青年被犬咬伤的发生率最低，上了年岁的老人，行动不便他们被犬咬伤的发生率又会有所增大；而更老的体弱多病者整天呆在家中不出门，他们被犬咬伤的发生率几乎为零。 资料的收集 退一步说，即使你一定要用一用统计学知识写一篇论文的话，也不应该用直线回归分析，很可能要运用多项式曲线回归分析。因为某地居民被犬咬伤的发生率与年龄之间更有可能呈“波浪型”变化趋势。况且，某地居民被犬咬伤的发生率与当时居民养犬的“数目、品种、养犬方式”等都有关系。仅通过一个直线回归方程来描述调查结果，并作出推断结论是毫无意义的。这是“脱离专业知识，盲目进行直线相关与回归分析”的一个生动案例。 狗可能按直线规律咬人吗？ 资料的收集 例：某研究者对7例糖尿病患者给某种药 物治疗后，测量其血中胰岛素和血 糖的含量，结果如下： 2、对资料中因“过失误差”造成的错误视而不见 资料的收集 错误解析 该研究者采用的是直线相关分析，得： r＝0.3140，P0.05，结论为胰岛素含量和血糖的含量之间无直线相关关系。 在原资料中，有6人胰岛素含量在10～24ul/ml之间，仅有1人为121ul/ml，远远大于其余6人，属可疑值。由于此数据的存在，可能会影响直线相关的结论，故应考虑可否将此数据剔除。 错误解析 首先应检查有无过失误差（测量错误或抄写错误等人为因素引起的误差）；若不是由于过失误差所致，当指标观测值的总体服从正态分布时，可借助统计方法判断“可疑值”是否为“异常值”。在正常情况下，人胰岛素含量的测定结果近似服从正态分布，故可用Grubbs法检验某些“可疑值”是否为异常值。本例经Grubbs法检验，得：Gb=2.25，P=0.01，可见121ul /ml 的测定值属异常值，应予剔除。将第6对数据(121，238)剔除后重新计算相关系数得r=-0.9363，P=0.01，说明人体血中胰岛素含量与血糖含量之间存在直线相关关系，与原作者结论不同。 1.两个变量之间为完全相关即两个变量之间为函数关系。???????????? （? ?? ） 2.在相关系数的计算中，如果互换自变量和因变量，计算结果会不同。 （? ?? ） 3.X与y的相关系数为0.89，Z与y的相关系数为－0.92，所以X与y的相关程度高。 （? ?? ） ??????????????????????????????????? 4.如果变量X与y间相关系数 = 0，则两个变量之间没有相关关系。? （? ?? ） 5.相关系数 越大，则变量之间的线性相关关系越强。（ ） （二）判断题(在下列命题中，认为正确的，在括号内打“√”，错误的打“×”) √ × × × × ????????? 6.简单线性回归中，若回归系数为正数，则相关系数也为正数。?????? （? ?? ） 7.工人的技术水平提高，使得劳动生产率提高。这种关系是一种不完全的正相关关系。?????????????????????????（?? ） 8.正相关指的就是两个变量之间的变动方向都是上升的。??（? ） 9.负相关指的是两个变量变化趋势相反，一个上升而另一个下降。???? （ ???） 10.相关系数是测定变量之间相关关系的唯一方法。????????????????? （ ） √ √ × √ × ???????? 11.回归分析和相关分析一样，所分析的两个变量都一定是随机变量。? （ ） 12.回归分析中，对于没有明显因果关系的两个