医学统计学：关联性分析.pptx

9 关联性分析;授课内容 9.1 两个连续型随机变量之间的相关分析 9.2 两个分类变量之间的关联分析; 前面章节中讲述了单一数值变量的统计分析方法,但在医学科学研究中,常要分析变量间的关系,如年龄与血压、身高与体重，回归与相关就是研究这种关系的统计方法，属于双变量分析范畴。 ;;9.1.2 概述;9.1.2.1 散点图;例9-1　随机抽取15名健康成人，测定血液的凝血酶浓度（单位/毫升）及凝固时间（秒），数据如表11－1所示。据此资料如何判断这两项指标间有否相关？;散点图;9.1.2.2 相关的种类;（2）负相关 散点呈椭圆形分布，Y随X的增加而减少，X随Y的增加而减少，变化趋势是反向的，称为负相关；各点的排列越接近椭圆的长轴，相关也就越密切。当各点的分布在一条直线上时，则X与Y就是完全负相关了。 ;;（4）非线性相关 若散点图呈曲线形状，则变量间可能呈曲线关系。;13;;9.2 两个连续型随机变量间的相关分析;9.2.3 Pearson相关;17;计算例9-1中凝血酶浓度与凝血时间之间的样本相关系数;相关系数的特点有：;9.2.2.2 Pearson积秩相关系数的假设检验;;9.2 两个连续型随机变量间的相关分析;9.2.3 Spearman秩相关;9.2.3.1 Spearman秩相关系数的计算;表9-2 急性白血病患儿的血小板和出血症状;Spearman等级相关：它是用秩相关系数rs说明两变量间相关关系的密切程度和方向。;本例计算： ;29;;9.2.4 相关的解释中应注意的问题;9.3 两个分类变量间的关联分析;例9－3　为观察婴儿腹泻是否与喂养方式有关，某医院儿科随机收集了消化不良的婴儿82例，把该院儿科所有消化不良的患儿视为一个总体的话，则该院82例患儿可看成是一份随机样本。对每个个体分别观察腹泻与否和喂养方式两种属性，2＊2种结果分类记数如表11－3所示。试分析两种属性的关联性。 　　　　表9－3　婴儿腹泻与喂养方式的关系;2＊2交叉分类频数表的一般形式如下表　 表9-4　 2＊2交叉分类频数表的一般形式;;检验统计量仍采用拟合优度卡方检验：;H0：喂养方式与腹泻之间互相独立。H1：喂养方式与腹泻之间有关联。　　 ?＝0.05则拒绝原假设，说明婴儿腹泻与喂养方式之间???在着关联性。; 关于两个分类变量关联程度，我们可用Pearson列联系数（contingency coefficient）来描述：;;9.3 两个分类变量间的关联分析;例9－4　有56份咽喉涂抹标本，把每份标本一分为二，依同样的条件分别接种于甲、乙两种白喉杆菌培养基上，观察白喉杆菌生长情况，结果见表11－5，问两种培养基的结果有无关联？ 表9-4　两种白喉杆菌培养结果　;H0：两种培养基之间互相独立。H1：两种培养基之间有关联。　　 ?＝0.05 则拒绝原假设，两种培养基之间存在着关联性。进一步计算列联系数。　;9.3 两个分类变量间的关联分析; 例9－5 某地居民主要有三种祖籍，均流行甲状腺肿。为探讨较甲状腺肿与祖籍是否有关联，现根据居民甲状腺肿复查结果，按甲状腺肿类型与祖籍两种属性交叉分类，得表9－5的资料。问甲状腺肿与祖籍有无关系? 表9－5 某地居民按甲状腺肿类型与祖籍两属性的交叉分类表; ：甲状腺肿类型与祖籍无关联 ：甲状腺肿类型与祖籍有关联;若须进一步分析关系的密切程度时，可计算Pearson列联系数r。;例9-6 测得某地1043人的ABO血型和MN血型结果如下表，问两种血型系统之间是否有关联？ 表9-6 某地1043人的血型;;;;52;合计 262 335 446 1043;剂量 mg;0;甲法测定结果;组织学分级