spss双变量回归和相关课件.ppt

1、SPSSSPSS双变量回归与相关双变量回归与相关河北医科大学公共卫生学院河北医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计教研室流行病与卫生统计教研室制作：王立芹制作：王立芹*内容直线回归直线回归1直线相关与秩相关直线相关与秩相关2曲线拟合曲线拟合3制作：王立芹制作：王立芹*（一）直线回归（一）直线回归例例9-1 9-1 某地方病研究所调查了某地方病研究所调查了8 8名正常儿童的尿肌酐含量名正常儿童的尿肌酐含量（mmol/24hmmol/24h）如表）如表9-19-1。估计尿肌酐含量（。估计尿肌酐含量（Y Y）对其年龄（）对其年龄（X X）的回归方程。的回归方程。表表9-1 89-1 8名正常儿童的年龄

2、（岁）与尿肌酐含量（名正常儿童的年龄（岁）与尿肌酐含量（mmol/24hmmol/24h）2.652.653.183.183.363.362.562.562.482.483.093.093.013.013.543.54尿肌酐含量尿肌酐含量Y Y7 7121210108 86 69 911111313年龄年龄X X8 87 76 65 54 43 32 21 1编号编号1.1.建立数据文件建立数据文件取两个变量：取两个变量：X X变量变量（本例为（本例为“年龄年龄”）、）、Y Y变量变量（本例为（本例为“尿肌酐含量尿肌酐含量”）制作：王立芹制作：王立芹*2.2.统计分析统计分析（1 1）散点图）

3、散点图制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*131211109876年年?3.603.403.203.002.802.602.40尿尿肌肌酐酐龄龄制作：王立芹制作：王立芹*(2)(2)直线回归直线回归制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*残差的独立性检验制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*结果如下：结果如下：Model

4、SummaryModel Summaryb b.882a.778.740.19696Model1RR SquareAdjustedR SquareStd.Error ofthe EstimatePredictors:(Constant),年龄a.Dependent Variable:尿肌酐b.A AN NO OV VA Ab b.8131.81320.968.004a.2336.0391.0467RegressionResidualTotalModel1Sum ofSquaresdfMean SquareFSig.Predictors:(Constant),年龄a.Dependent Vari

5、able:尿肌酐b.制作：王立芹制作：王立芹*C Co oe ef ff fi ic ci ie en nt ts sa a1.662.2975.595.001.9352.388.139.030.8824.579.004.065.214(Constant)年龄Model1BStd.ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig.Lower Bound Upper Bound95%Confidence Interval for BDependent Variable:尿肌酐a.制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制

6、作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*（二）直线相关与秩相关（二）直线相关与秩相关制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*Correlations1.000.857*.00788.857*1.000.007.88Correlation CoefficientSig.(2-tailed)NCorrelation CoefficientSig.(2-tailed)N年 龄尿 肌 酐Spearmans rho年 龄尿 肌 酐Correlation is significant at the 0.01 level

7、(2-tailed).*.CorrelationsCorrelations1.882*.00488.882*1.00488Pearson CorrelationSig.(2-tailed)NPearson CorrelationSig.(2-tailed)NxyxyCorrelation is significant at the 0.01 level(2-tailed).*.制作：王立芹制作：王立芹*例例9-89-8 某省调查了某省调查了20192019年到年到20192019年当地居民年当地居民1818类类死因的构成以及每种死因导致的潜在工作损失年死因的构成以及每种死因导致的潜在工作损失年

8、数数WYPLLWYPLL的构成，结果见表的构成，结果见表9-39-3。以死因构成为。以死因构成为X X，WYPLLWYPLL构成为构成为Y Y，作等级相关分析。，作等级相关分析。制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*Correlations1.000.905*.0001818.905*1.000.000.1818Correlation CoefficientSig.(2-tailed)NCorrelation CoefficientSig.(2-tailed)N死 因 构 成（%）WYPLL构 成（%）Spearmans rho死 因 构成（%）WYPLL构成（%）Correla

9、tion is significant at the 0.01 level(2-tailed).*.制作：王立芹制作：王立芹*（三）曲线拟合（三）曲线拟合例例9-13 9-13 以不同剂量的标准促肾上腺皮质激素释放因子以不同剂量的标准促肾上腺皮质激素释放因子CRFCRF（nmol/Lnmol/L）刺激离体培养的大鼠垂体前叶细胞，监测其垂体合）刺激离体培养的大鼠垂体前叶细胞，监测其垂体合成分泌肾上腺皮质激素成分泌肾上腺皮质激素ACTHACTH的量（的量（pmol/Lpmol/L）。根据表）。根据表9-109-10中得中得的的5 5对数据建立对数据建立CRF-ACTHCRF-ACTH工作曲线。工作

10、曲线。1.1.建立数据文件同前建立数据文件同前制作：王立芹制作：王立芹*2.2.统计分析统计分析（1 1）散点图（同前）散点图（同前）25.00020.00015.00010.0005.0000.000C R FC R F175.00150.00125.00100.0075.0050.0025.00A C THA C TH制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*M Mo od de el l S Su um mm ma ar ry y a an nd d P Pa ar ra am me et te er

11、 r E Es st ti im ma at te es sDependent Variable:ACTH.980148.08613.001110.06015.685EquationLogarithmicR SquareFdf1df2Sig.Model SummaryConstantb1Parameter EstimatesThe independent variable is CRF.制作：王立芹制作：王立芹*175.00150.00125.00100.0075.0050.0025.00 25.00020.00015.00010.0005.0000.000C R FC R F制作：王立芹制作

12、：王立芹*例例9-14 9-14 一位医院管理人员想建立一个回归模一位医院管理人员想建立一个回归模型，对重伤病人出院后的长期恢复情况进行型，对重伤病人出院后的长期恢复情况进行预测。自变量为病人住院天数（预测。自变量为病人住院天数（X X），应变），应变量为病人出院后长期恢复的预后指数（量为病人出院后长期恢复的预后指数（Y Y），指数取值越大表示预后结局越好。，指数取值越大表示预后结局越好。制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*M Mo od de el l S Su um mm ma ar ry y a an nd d P Pa

13、 ar ra am me et te er r E Es st ti im ma at te es sDependent Variable:预后指数.965362.458113.00072.283-15.966.955276.379113.00056.665-.038EquationLogarithmicExponentialR SquareFdf1df2Sig.Model SummaryConstantb1Parameter EstimatesThe independent variable is 住院天数.制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：

14、王立芹制作：王立芹*注意括号在英文半角状态下输入注意括号在英文半角状态下输入制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*制作：王立芹制作：王立芹*I I t t e e r r a a t t i i o o n n H H i i s s t t o o r r y yb b12110.000.000.0003943.33323.333.0003943.33323.333.000350.93246.460-.032350.93246.460-.03251.07958.106-.04051.07958.106-.04049.45958.611-.04049.4

15、5958.611-.04049.45958.607-.04049.45958.607-.04049.45958.607-.040Iteration Numbera1.01.12.02.13.03.14.04.15.05.16.06.1ResidualSum ofSquaresabParameterDerivatives are calculated numerically.Major iteration number is displayed to the left ofthe decimal,and minor iteration number is to theright of the d

16、ecimal.a.Run stopped after 12 model evaluations and 6derivative evaluations because the relativereduction between successive residual sums ofsquares is at most SSCON=1.00E-008.b.制作：王立芹制作：王立芹*Parameter EstimatesParameter Estimates58.6071.47255.42661.787-.040.002-.043-.036ParameterabEstimateStd.ErrorL

17、ower BoundUpper Bound95%Confidence IntervalANOVAANOVAa a12060.54126030.27049.459133.80512110.000153943.33314SourceRegressionResidualUncorrected TotalCorrected TotalSum ofSquaresdfMeanSquaresDependent variable:预后指数R squared=1-(Residual Sum of Squares)/(Corrected Sum of Squares)=.987.a.制作：王立芹制作：王立芹*不同方式拟合效果的比较估计方法回归方程决定系数相关指数直线回归0.88560.9411指数拟合0.98740.9937指数拟合0.95500.977对数拟合0.96500.982372.28336.763lgYX(4.071 0.040)XYe46.46040.7525YX(4.037 0.038)XYe制作：王立芹制作：王立芹*1.补充秩相关的两种spss操作方法2.补充验证曲线拟合中决定系数、相关指数和相关系数的关系3.残差的独立性检验4.残差和应变量的正态性检验流行病学与卫生统计学教研室流行病学与卫生统计学教研室