第十一章两变量关联性分析 卫生统计学》第五版课件目录(五年制预防医学用)教学课件.ppt
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1、第十一章 两变量关联性分析 本章内容本章内容 第一节第一节 线性相关线性相关 第二节第二节 秩相关秩相关 第三节第三节 分类变量的关联性分析分类变量的关联性分析 第一节第一节 线性相关线性相关 一一 线性相关的概念线性相关的概念 线性相关(linear correlation)又称简单相关(simple correlation),用于双变量正态分布(bivariate normal distribution)资料。其性质可由图11-2散点图直观的说明。目的:研究 两个变量X,Y数量上的依存(或相关)关系。特点:统计关系二、相关系数的意义与计算1.意义:相关意义:相关(correlation c
2、oefficient)又称又称Pearson积差相关系数,用来说明具有直线关积差相关系数,用来说明具有直线关系的两变量间相关的密切程度与相关方向。系的两变量间相关的密切程度与相关方向。2.计算:计算:样本相关系数的计算公式为样本相关系数的计算公式为22()()()()XYXX YYXXYYlrllXXYY(11-3)例11-2 计算例11-1中凝血酶浓度X与凝血酶时间Y之间样本相关系数。由例11-1得 ,由公式11-3得15114.7iix152114.81iix15n 151224iiy15213368iiy151216.7iiix y22216.7(14.7)(224)/150.92614
3、.81(14.7)/153368(224)/15 相关系数的特点1.相关系数r是一个无量纲的数值,且-1r0为正相关,r0为负相关;3./r/越接近于1,说明相关性越好./r/越接近于0,说明相关性越差.相关系数的统计推断(一)相关系数的假设检验 (11-5)(11-6)0rrrts212rrsn例11-3 继例11-2中算得r=-0926后,试检验相关是否具有统计学意义检验步骤0H:0,1H:0,=0.05 本例 n=15,r=-0.926,由公式(11-4)和公式(11-5)得20.9268.8741(0.926)152rt 13t0.001p 0H1H本例 ,查 界值表得 ,故拒绝 接受
4、 ,认为凝血酶浓度与凝血酶时间之间存在负相关。此结果与查表的结果是一致的。线性相关中应注意的问题 1.样本的相关系数接近零并不意味着两变量间一定无相关性.2.一个变量的数值人为选定时莫作相关.3.出现异常值时甚用相关.4.相关未必真有内在联系.5.分层资料盲目合并易出假象.第二节 秩相关适用条件:资料不服从双变量正态分布而不宜作积差相关分析;总体分布型未知,一端或两端是不确定数值(如10岁,65岁)的资料;原始数据用等级表示的资料。一、Spearman秩相关1.意义:等级相关系数rs用来说明两个变量间直线相关关系的密切程度与相关方向。2.计算公式)1(6122nndrs 例11-4 某地研究2
5、7岁急性白血病患儿的血小板数与出血症状程度之间的相关性,结果见表11-2,试用秩相关进行分析表11-2 急性白血病患儿的血小板(109/L)和出血症状病人编号 血小板数 秩次 p2 出血症状 秩次 q2 pq X p Y q(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)=(3).(6)1 121 1 1 +11.5 132.25 11.52 138 2 4 +9.0 81 183 165 3 9 +7.0 49 214 310 4 16 -3.5 12.25 145 426 5 25 +9.0 81 456 540 6 36 +9.0 81 547 740 7 49 -3.5 2.25 24
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