相关回归(关联性)分析.pptVIP

两变量关联性分析包括： 定量资料的直线相关分析 等级资料的秩相关分析 分类资料的关联性分析 学习要点 1、掌握基本概念： 直线相关、直线相关分析、相关系数、 直线回归、直线回归分析、 回归系数的意义； 2、熟悉直线相关分析、直线回归分析过程； 3、熟悉直线相关与回归的联系与区别； 4、掌握相关回归的图示方法。 第一节 线性相关 Linear correlation 一、概念 相关： 指两个变量间存在着相互关系，为相关关系，简称相关。 直线相关： 指两定量变量的数量变化在散点图上呈直线趋势的相互关系。 直线相关分析：研究两定量正态分布变量有无关系、方向、密切程度的方法。 例11-1 在某地一项膳食调查中，随机抽取了14名40～60岁的健康妇女，测得每人的基础代谢与体重数据，据此数据如何判断两项指标间有无相关？ 表11-1 14名中年健康妇女的基础代谢与体重的测量值 二、相关系数r意义及计算： 又称积差相关系数或简单相关系数， 是表示两变量有无相关、方向、密切程度的指标。其波动范围：－1~＋1，无单位。 见P196图11-2 0r1 正相关 一变量增加，另一变量增加 －1r0 负相关 一变量增加，另一变量减少 r=0 零相关 无直线关系 用计算器的SD功能求： 方法：1、t检验 2、查r表 2、查表法 根据 查r界值表，查得r0.001(12）=0.780 本例r=0.964 P0.001 所得结论与t检验一致。 相关程度 0.7 密切相关 0.4~0.7 中度相关 0.4 低度相关 第二节 秩相关 Rank correlation 一、秩相关分析（Spearman秩相关）定义： 研究两非正态分布（或未知分布、等级）变量有无相关、方向、密切程度的相关方法。是一种非参数统计方法。 二、秩相关系数： 表11－2 贫血患儿的血红蛋白（g／dl）与贫血体征 二、秩相关系数的统计推断： 推断意义同直线相关系数的推断。 1、查表法： 根据n查p487 rs界值表，本例rs=-0.741 n=10,查得rs0.05(10)=0.648 今 按0.05的水准，拒绝H0 ，认为贫血患儿的血红蛋白含量与贫血体征间有相关关系，即血红蛋白含量越低贫血体征越明显。 第三节 分类变量的关联性分析 一、交叉分类2×2表的关联分析：（四格表的） 公式：可用基本公式或四格表专用公式 例11－6 研究吸烟方式与慢性气管炎 是否有关，某研究者随机调查了200例年龄相仿的吸烟者，对每个个体分别观察慢性气管炎 与否和吸烟方式两种属性，结果如下表，试分析两种属性的关联性。 表11－3 吸烟习惯与患慢性气管炎 检验步骤： H0:两种属性之间无关联 H1:两种属性之间有关联 据自由度1查 界值表得： 拒绝H0，可认为两种属性之间有关联，可以说明吸烟方式不同对患气管炎有影响。 两个分类变量的关联程度可用Pearson列联系数r描述，列联系数r越大关联性越强： 介于0~1间 ，无单位 二、2×2配对资料的关联性分析 问有无关联：四格表专用公式，见204页。 问有无差别：b+c40 三、R×C表分类资料的关联性分析 例11－8 欲探讨职业类型与胃病类型是否有关联，某医生将收治的310名胃病患者按主要的职业类型与胃病类型两种属性交叉分类，分析职业类型与胃病类型是否有关联。 表11－6 310名胃病患者按胃病类型与职业属性 H0:胃病类型与职业无关联 H1:胃病类型与职业有关联 根据 查界值表，判断P值， 今 拒绝H0,接受H1,可认为胃病类型与职业有关联 。 列联系数： 直线回归(linear regression)是回归分析中最基本、最简单的一种，故又称简单回归(simple regressi