[PPT模板]spss相关与回归.ppt

一个分析实例：3岁男童体重与体表面积 编号 体重 X 体表面积 Y 111.05.283 211.85.299 312.05.358 412.35.292 513.15.602 613.76.014 714.45.830 814.96.102 915.26.075 1016.06.411 合计133.457.266 分析方法之一 将10名儿童按体重分为两组(三组) 结论：体重较重的一组3岁男童的体表面积大 于另一组。 体重分组体表面积均数组间比较 13.5Kg5.37 103cm2t=-6.04 13.5Kg6.09 103cm2P0.001 分析方法之二 如果想得到的结论为： 体重越重，体表面积越大。 关联的密切程度 相关分析 体重为X时，体表面积估计为多少？ 数量依存关系 回归分析 0r1-1r0r=0 r=0 零相关 正相关 负相关 零相关 直线相关的图示 r=0r=0r-1r1 完全正相关 完全负相关 零相关零相关 r =-1-1r 0r =0 直线相关的图示与相关系数的关系 0r 1r =1 SPSS 分析命令： AnalyzeRegressionLinear 简单线性回归分析 例：随机抽取15名健康成人，测定血液的凝 血酶浓度（单位/毫升）及凝固时间。请用 回归分析的方法，从预测的角度来描述反应 变量（Y）如何随自变量（X）的变化而变化 的规律性。 相关系数的假设检验 H0：0，两变量间无直线相关的关系； H1：0，两变量间有直线相关的关系。 直线回归系数的t检验 回归系数也有抽样误差！ 检验方法 针对回归系数b的检验：t检验 针对整个回归方程的检验：方差分析 直线回归系数的t检验 总体回归系数 =0，则回归关系不存在。 H0：总体回归系数为0， =0； H1：总体回归系数不为0，0； =0.05。 H0：总体回归系数0，即体重与体表面积无回归关系； H1：总体回归系数0，即体重与体表面积有回归关系。 =0.05。 =10-2=8 按=8查t界值表，得P0.001。按 =0.05水准拒绝H0，接受H1。可以 认为体重与体表面积之间有回归关系。 回归系数与相关系数的假设检验 结果等价。 H0：体重与体表面积间无直线回归关系； H1：体重与体表面积间有直线回归关系。 =0.05。 列方差分析表 步骤一：散点图 线性相关 步骤二：相关分析 步骤三：回归分析 简单线性回归分析 多元线性回归分析 考察多个因素对某一个结果的影响。 排除干扰因素(混杂因素)的影响，考察所关心的因素对结果 的影响。 研究初生儿体重与胎儿的孕龄，头径，胸径的关系 孕龄(天)头径(mm)胸径(mm) 新生儿体重 (g) X1X2X3Y 12891011093900 228286842500 32701021013400 428498963200 52751011003100 6285101943200 7270981033100 825997802400 92851091023800 10268103953200 11280107993500 12267112903500 132711001023000 142831011063700 152871021063900 162731031023000 17276102983100 182761061033650 参数估计结果 变量回归系数标准误tP x122.166.093.640.003 x242.648.604.960.000 x320.367.082.880.012 截距-9181.341769.60-5.190.000 n 应用条件 l 各个体的结局变量取值应该相互独立、互 不影响。 l 各观察对象的观察事件应该相同。 探讨各种疾病发生的原因可推广到探讨各种事件 发生的原因，只要调查或实验得到的结果或结局是某 种事件“发生-不发生”的两分类变量，如阳性-阴性、 治愈-未愈、死亡-存活等，都可用Logistic回归分析去 探讨其发生的原因。 Logistic回归模型的作用、应用范围及应用条件 两个结局变量的Logistic SPSS 分析命令： AnalyzeRegressionBinary Logistic 例1：比较新疗法与旧疗法治疗某种疾病的疗效。现对40例 患者随机分组，分别接受新疗法和旧疗法治疗。根据专业 知识，患者的病情严重程度、年龄对疗效也有影响。如何 评价新旧疗法的疗效？（注：作为举例，本例样本量仅为 40例，由于样本量太小，Logistic回归的结论仅作为参考） 两个结局变量的Logistic 注：此处将X1、X3看作为连续变量；采用Enter法 对模型的检验 经统计学检验，模型213.951，P=0.023, Logistic回归模型有统计学意义。 回归系数 标准误Wald值P值OR值 OR值95% 的可信区间 Logistic回归模型为： 某高原研究组将籍贯、年龄、身高体重相同接 近的30名新战士随机分为三组，甲组为对照组 ，按常规训练，乙组为锻炼组，每天除常规训 练外，接受中速长跑与健身操锻炼，丙组为药 物组，除常规训练外，服用抗疲劳药物，一月 后测定第一秒用力肺活量，结果见表。试比较 三组第一秒用力肺活量有无差别。 地区N均数S 1201.10.37 2230.970.29 3190.960.3 对照组锻炼组锻炼组药药物组组 3.25 3.663.44 3.32 3.643.62 3.29 3.483.48 3.34 3.643.36 3.16 3.483.52 3.64 3.203.60 3.60 3.623.32 3.28 3.563.44 3.52 3.443.16 3.26 3.823.28 某医师测得10名3岁儿童的身高（cm）、体重（kg）和 体表面积（cm2）资料如下。试用多元回归方法确定身 高和体重对体表面积的影响的回归方程。 儿童编号体表面积积身高体重 1 5.38288.011.0 2 5.29987.611.8 3 5.35888.512.0 4 5.29289.012.3 5 5.60287.713.1 6 6.01489.513.7 7 5.83088.814.4 8 6.10290.414.9 9 6.07590.615.2 10 6.41191.216.0 某防疫站观察当地的一个污水排放 口，在高温季节和低温季节中水样 的伤寒菌检出情况（各12次）；高 温季节或低温季节，以degree表示 ：1是高温季节；2是低温季