《直线相关与回归》PPT课件.ppt

直线相关与回归,原文摘自中国学校卫生2001年2月第22卷第2期,肥胖与正常儿童血中瘦素与性激素 水平变化规律研究,闫慧敏,原文背景资料,目的：研究瘦素与性激素水平在肥胖和正常儿童青春期发育中的变化规律及它们的相互关系。 方法：检测1015岁300名单纯性肥胖儿童与300名正常儿童血中的瘦素和性激素水平。,原文背景资料,统计学处理：计量资料组间比较确定方差齐性，采用方差分析；瘦素与性激素间进行直线回归相关性分析。,实验结果与结论,结果：随年龄的增长，瘦素水平在男孩中呈现由低高低的变化规律，在女孩中呈现逐渐增高的趋势；性激素水平在各组儿童中呈现增高趋势。男孩睾酮水平与瘦素呈强负相关（肥胖组：r=-0.83，p0.01；正常组： r=-0.93，p0.01）；女孩雌二醇与瘦素呈强正相关（肥胖组： r=0.84，p0.01；正常组：r=0.95，p0.01）。,结论：男孩的睾酮水平随年龄的增加持续升高，并与瘦素呈强的负相关，可认为瘦素水平增高促进了睾酮的分泌并启动了男孩青春期的开始，但是随着睾酮浓度增高反而抑制瘦素分泌，进而抑制了瘦素对青春期发育的作用。在女孩中瘦素与雌二醇水平表现为逐渐升高的变化规律，两种激素呈正相关，相互促进形成正反馈，共同促进青春期的发育。,表1015岁肥胖和正常男孩血中瘦素与睾酮水平,年龄 人数 肥胖男孩 正常男孩 瘦素 睾酮 瘦素 睾酮 10 25 16.66 3.34 4.9 1.1 5.02 0.95 65.2 16.3 11 25 17.10 3.37 28.3 5.2 5.62 1.18 78.3 19.9 12 25 19.15 4.24 768.3 183.8 6.30 1.55 1042.3 240.8 13 25 11.95 2.54 2307.8 411.7 7.13 1.62 2338.7 598.4 14 25 10.70 2.01 3094.3 572.7 3.86 0.70 3188.8 598.4 1516 25 10.59 1.66 5054.7 951.2 2.99 0.59 4414.1 771.0,表1015岁肥胖和正常女孩血中瘦素与雌二醇水平,年龄 人数 肥胖女孩 正常女孩 瘦素 雌二醇 瘦素 雌二醇 10 25 14.22 2.42 28.87 4.81 7.32 1.38 21.14 4.71 11 25 18.15 2.95 32.59 5.89 8.13 1.49 31.74 5.20 12 25 18.29 2.97 34.82 6.51 11.101.89 38.89 6.81 13 25 19.65 3.08 42.48 7.91 12.58 2.60 39.04 7.02 14 25 21.31 4.28 42.53 7.81 14.00 2.85 50.27 9.49 151625 22.30 3.64 42.93 8.34 14.13 2.88 53.24 9.67,表各组儿童血中瘦素与性激素的相关系数（r）,项目 肥胖男孩 正常男孩 肥胖女孩 正常女孩 睾酮 -0.83 * -0.93 * - - 雌二醇 - - 0.84* 0.95* 注： * p0.01,肥胖男孩睾酮随年龄变化的散点图,肥胖男孩瘦素水平随年龄的散点图,肥胖男孩瘦素与睾酮间的散点图,肥胖男孩瘦素与睾酮间的散点图,正常男孩血中瘦素与睾酮的散点图,肥胖女孩雌二醇随年龄变化的散点图,肥胖女孩瘦素随年龄变化的散点图,肥胖女孩瘦素与雌二醇间的散点图,对差错的分析,由原资料提供的数据作散点图，可知：对于肥胖男孩，瘦素与睾酮明显呈曲线趋势 图，而且随着瘦素浓度的增加睾酮水平先降低之后又有上升趋势。对于肥胖女孩，瘦素与雌二醇之间也有明显的曲线趋势图。,对差错的分析,1.原文中盲目进行直线回归与相关分析，是不妥当的。,对差错的分析,2.由此得出结论认为瘦素对睾酮有抑制作用，延缓了男孩青春期的开始，瘦素分泌促进了雌二醇的分泌，两种激素相互促进形成正反馈促进青春期的发育，就未免显得有些草率。,对差错的分析,3.资料的样本量很大，可以认为是具有重复实验的资料，在作直线回归与相关分析时未对失拟部分作假设检验。,释疑与讨论：,根据资料特点，可选择Logistic曲线模型来处理。 对于瘦素与性激素随年龄的变化规律图、图、图、图是否考虑进行直线相关与回归分析或相应的曲线拟合之后再下结论。,释疑与讨论：,应考虑对失拟部分作假设检验，以考察是否有其它未控制的掺杂因素。,请大家批评指正,谢谢,评 析,这位学生的学习态度非常认真！绘制出了各组资料的散布图。 从所绘制的散布图可以一目了然，很多组的资料是根本不适合拟合直线回归方程的！,评 析,从表1和表2资料可知： 若将男、女儿童分别考察，可进行两因素析因设计资料的方差分析；,评 析,从表1和表2资料可知： 而对于“瘦素”指标来说，可以同时考察“年龄”、“肥胖与否”、“性别”对其影响，可采用三因素析因设计资料的方差分析。,评 析,从表1和表2资料可知： 若想研究“瘦素”与“性激素”水平之间的相关性，单靠直线相关系数及其假设检验是不够的！,评 析,从表1和表2资料可知： 因为在很多组中，所考察的两个变量之间并不直线相关关系，而呈某种曲线关系。,评 析,从表1