医学统计学直线相关与回归实习.ppt

相关和回归;目的和要求：;内容;SPSS软件中：;直线相关Linear correlation;直线相关的定义;直线相关的具体步骤; 例13.1 某医师测量了15名正常成年人的体重(kg)与CT双肾体积(ml)大小,如下表。据此回答两变量是否有关联？其方向与密切程度如何？;第一步:数据录入;1.正态性检验;正态性检验结果;第二步:统计分析;Graphs Scatter Simple;Simple Scatterplot 对话框; 从图中可见，体重和肾总体积有比较明显的直线相关趋势，也没有发现影响过强的异常点，可以进行相关分析。;3.相关性分析：Analyze—Correlate—Bivariate;Bivariate 对话框;;秩相关的适用条件; 秩相关（练习）;医学统计学直线相关与回归实习;1、数据录入：设置x和y两个变量;2、秩相关操作;3、秩相关结果; 分类变量的关联性分析;;;直线回归Linear Regression;直线回归含义 ;直线回归方程： x为自变量(independent variable),也称为解释变量(explanatory variable) y为因变量(dependent variable) ,也称为应变量(response variable); 直线回归方程： 为当 x取某一值时应变量y的平均估计值 a为截距(intercept)，即当 x = 0 时y的平均估计值 b为回归系数(regression coefficient)，即直线的斜率，表示x改变一个单位时y的平均改变量。 ;直线回归方程;直线回归的统计推断;方差分析的基本思想;;方差分析法的原理： 对应变量y的离均差平方和进行分解;; 的分解; ：总离均差平方和 ，即不考虑y与x回归关系的y的总 变异 ：回归平方和，即y的总变异中可以用y与x的回归关 系所解释的部分。值越大，说明回归效果越好。 ：残差平方和，即y的总变异中无法用y与x的回归关 系解释的部分，反映随机误差。在散点图中，各实 测点离回归直线越近，SS残 越小，说明直线回归 的估计误差越小。;自由度的分解;构造F统计量;方差分析表; 本例;2.计算检验统计量;;直线回归的步骤：;;第一步:数据录入;第二步:统计分析; 从图中可见，腰围和腹腔内脂肪面积有比较明显的线性趋势，也没有发现影响过强的异常点，可以进行回归分析。;2.直线回归分析：Analyze—Regression —Linear;;Statistics对话框;第三步：??果解释;决定系数(coefficient of determination) ; F =24.924 P 0.001 按0.05的检验水准拒绝H0接受H1，回归方程有统计学意义，可以认为腹腔内脂肪面积与腰围之间有直线回归关系。 ;1. 截距a=-96.392，回归系数b=2.111 2. tb=4.992， P0.001，结论同前（F检验）。 3. 写出直线回归方程： ;故所求回归方程为：;4. 绘制回归直线;Curve Estimation 对话框;医学统计学直线相关与回归实习;Thank you!;医学统计学直线相关与回归实习