双变量关联性分析

双变量关联性分析Tag内容描述：<p>1、第十三章 双变量关联性分析,卫生统计学教研室 卢芸,2,目的：在于推断从某一总体中随机抽取的同一份样本观测出的两个变量间是否存在关联性，以及这种关联性的密切程度如何。 注意：关联性只反映变量间数量上的关系，不表示专业上的因果关系。,3,第一节 直线相关（简单相关）,eg1：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，数据如图，据此回答变量是否有关联，其方向与密切程度如何？,2019/4/20,思路： 1.对于同一样本中两个定量变量，需先作散点图，观察是否存在线性趋势； 2.若存在线性趋势，再判定两变量是否服从。</p><p>2、第十三章 双变量关联性分析第十三章 双变量关联性分析 在医学研究中，常会观察到两个变量之间在数量上存在某种协同变化的关系，例如随着体内凝血酶浓度的升高，其凝血时间随之降低等。这类关系在统计学上称为两个随机变量之间的关联性。如何判断两变量间的关联性是否确实存在，以及如何描述关联的方向与密切程度是本章所要介绍的内容。需要指出的是，关联性只反映变量间数量上的关系，但数量上的关联并不表示专业上的因果关系，其是否反映了变量间的因果关系还需其他手段加以确认。本章介绍两个定量变量间的直线相关和两个分类变量间关联。</p><p>3、2020/5/15,1,双变量关联性分析,第十二章,广东医学院公共卫生学院流行病与统计学教研室,2020/5/15,2,第一节直线相关,医学上许多现象之间都有相互联系，例如：身高与体重、体温与脉搏、产前检查与婴儿体重、乙肝病毒与乙肝等。在这些有关系的现象中，它们之间联系的程度和性质也各不相同。这里，体温和脉搏的关系就比产前检查与婴儿体重之间的关系密切得多，而体重和身高的关系则介与二者之间。,一直线。</p><p>4、2020 2 26 1 双变量关联性分析 第十二章 广东医学院公共卫生学院流行病与统计学教研室 2020 2 26 2 第一节直线相关 医学上许多现象之间都有相互联系 例如 身高与体重 体温与脉搏 产前检查与婴儿体重 乙肝病毒与乙肝。</p><p>5、第十二章,双变量关联性分析,主要内容,直线相关相关的概念及应用条件 相关系数的意义及计算 相关系数的假设检验 线性相关分析的注意事项 秩相关的应用条件及方法步骤 列联表的关联性分析,【例12-1】 2000年测得某地16名7岁男孩体重与胸围资料，见表12-1。 表12-1 2000年某地16名7岁男孩体重与胸围资料,直线相关,【问题12-1】 该资料有何特点？ 该资料应做何种统计分。</p>