医学统计学直线相关与回归实习课件.ppt
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- 医学 统计学 直线 相关 回归 实习 课件
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1、1Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC相关和回归相关和回归主讲教师主讲教师 张俊辉张俊辉2Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC目的和要求:目的和要求:熟悉相关和回归的熟悉相关和回归的SPSSSPSS操作过程操作过程掌握结果的分析和解释掌握结果的分析和解释3Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC内容内容双变量关联性分析双变量关联性分析 直线相关(直线
2、相关(重点重点)秩相关(秩相关(适用条件适用条件)分类变量的关联性分析分类变量的关联性分析直线回归(直线回归(重点重点)4Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMCSPSS软件中:软件中:双变量关联性分析双变量关联性分析 直线回归直线回归5Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC直线相关直线相关Linear correlation6Department of Health Statistics,School of Public Healt
3、h,LZMC直线相关的定义直线相关的定义统计学上两个随机变量之间呈直线趋势的关系被统计学上两个随机变量之间呈直线趋势的关系被称为称为直线相关,直线相关,又称又称简单相关简单相关。直线相关系数直线相关系数(linear correlation coefficient):定量描述两变量间直线关系的方向和密切程度的指标。又称又称Pearson 积矩积矩相关系数相关系数(Pearson product moment coefficient)总体相关系数总体相关系数,样本相关系数样本相关系数r7Department of Health Statistics,School of Public Health
4、,LZMC1.考察数据的分布,即分析变量考察数据的分布,即分析变量x和和y的的正正态性态性。2.绘制散点图绘制散点图,看有无线性趋势。,看有无线性趋势。3.计算样本相关系数计算样本相关系数。4.总体相关系数的总体相关系数的假设检验假设检验t检验和查表法检验和查表法。8Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC 9Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC第一步第一步:数据录入数据录入设置两个变量:设置两个变量:x体重体重()y 肾总体积肾总
5、体积(mL)10Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMCAnalyze Descriptive Statistics ExploreDependent list:x yPlots:Normality plots with tests正态性检验正态性检验第二步第二步:统计分析统计分析11Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMCTests of Normality.14515.200*.97015.865.12815.200*.95015.
6、528体 重肾 总 体 积StatisticdfSig.StatisticdfSig.Kolmogorov-SmirnovaShapiro-WilkThis is a lower bound of the true significance.*.Lilliefors Significance Correctiona.P0.10,服从正态分布,服从正态分布12Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC第二步第二步:统计分析统计分析2 2.绘制散点图绘制散点图 Graphs Scatter Simple13Departm
7、ent of Health Statistics,School of Public Health,LZMCGraphs Scatter Simple简单散点图简单散点图14Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMCSimple Scatterplot 对话框对话框应变量应变量y自变量自变量x15Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC 从图中可见,从图中可见,体重和肾总体重和肾总体积有比较体积有比较明显的明显的直线直线相关趋势相关趋势,也
8、没有发现也没有发现影响过强的影响过强的异常点,可异常点,可以进行相关以进行相关分析。分析。16Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC3.相关性分析:相关性分析:AnalyzeCorrelateBivariate17Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMCBivariate 对话框对话框x y同时选入同时选入默认默认18Department of Health Statistics,School of Public Health,LZM
9、Cx和和y的相关系数的相关系数 r=0.875对对r假设检验的假设检验的 P0.001Correlations1.875*.0001515.875*1.0001515Pearson CorrelationSig.(2-tailed)NPearson CorrelationSig.(2-tailed)N体重肾总体积体重肾总体积Correlation is significant at the 0.01 level(2-tailed).*.19Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC20Department of He
10、alth Statistics,School of Public Health,LZMC 秩相关(练习)秩相关(练习)教材教材 例例13.413.4数据录入与数据录入与Pearson相关完全相同,相关完全相同,只是分析时的选项要选择只是分析时的选项要选择Spearman相关相关21Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC表表 1 15 例例成年男子的舒张压与夜间最低血氧含量分级测量值成年男子的舒张压与夜间最低血氧含量分级测量值 编号编号 舒张压舒张压 x 夜间夜间最低血氧最低血氧 含量分级含量分级 y(1)(2)(
11、4)1 75 1 2 80 1 3 80 2 4 90 1 5 90 2 6 90 2 7 90 3 8 95 2 9 95 3 10 100 3 11 100 3 12 110 4 13 115 4 14 120 4 15 125 4 合计合计 22Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC1、数据录入:设置、数据录入:设置x和和y两个变量两个变量设置两个变量:设置两个变量:px舒张压舒张压py 夜间最低血氧夜间最低血氧 含量分级含量分级23Department of Health Statistics,Schoo
12、l of Public Health,LZMC2、秩相关操作、秩相关操作x y同时选入同时选入选择选择Spearman24Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC3、秩相关结果、秩相关结果x和和y的相关系数的相关系数 rs=0.897对对r假设检验的假设检验的 P0.00125Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC 分类变量的关联性分析分类变量的关联性分析教材教材 例例13.713.726Department of Health St
13、atistics,School of Public Health,LZMC计算列联系数计算列联系数27Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMCSymmetric MeasuresSymmetric Measures.355.000238Contingency CoefficientNominal by NominalN of Valid CasesValueApprox.Sig.Not assuming the null hypothesis.a.Using the asymptotic standard erro
14、r assuming the null hypothesis.b.Chi-Square TestsChi-Square Tests34.213a3.00035.1093.00028.0151.000238Pearson Chi-SquareLikelihood RatioLinear-by-LinearAssociationN of Valid CasesValuedfAsymp.Sig.(2-sided)0 cells(.0%)have expected count less than 5.Theminimum expected count is 18.03.a.列联系数列联系数=0.355
15、,P0.00128Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC直线回归直线回归Linear Regression29Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC直线回归含义 p用用直线回归方程直线回归方程描述描述成对观测数成对观测数据据中中两变量两变量间的间的数量依存关系数量依存关系30Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMCv直线回归方程:直线回归方程:x为自变量
16、为自变量(independent variable),也称为解释变也称为解释变量量(explanatory variable)y为因变量为因变量(dependent variable),也称为应变量也称为应变量(response variable)yabx直线回归方程31Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC直线回归方程:直线回归方程:p 为当为当 x取某一值时应变量取某一值时应变量y的的平均估计值平均估计值 p a为截距为截距(intercept),即当,即当 x=0 时时y的的平均估平均估计值计值p b为回归
17、系数为回归系数(regression coefficient),即直线,即直线的斜率,表示的斜率,表示x改变一个单位时改变一个单位时y的的平均改变平均改变量量。yabx y32Department of Health Statistics,School of Public Health,LZMC直线回归方程直线回归方程直线回归分析目的在于找出一条直线回归分析目的在于找出一条最能代表这些数最能代表这些数据关系据关系的直线,用直线方程来描述两变量的回归的直线,用直线方程来描述两变量的回归关系。关系。最小二乘法原理:实测点到直线的最小二乘法原理:实测点到直线的纵向距离平方纵向距离平方之和之和达到最小
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