第11章两变量关联性分析

2020/5/26,1,引入：,单变量：身高、体重、血压两个随机变量：医学中，人的身高与体重、体温与脉搏次数、年龄与血压,2020/5/26,2,第十一章两变量关联性分析,2020/5/26,3,本章内容,第一节线性相关第二节秩相关第三节分类变量的关联性分析,2020/5/26,4,例11-1在某地一项膳食调查中，随机抽取了14名4060岁的健康妇女，测得每人的基础代谢（kJ/d）与体重（kg）数据，判断这两项指标间有无关联？,第一节线性相关,2020/5/26,5,2020/5/26,6,图11-114例中老年健康妇女基础代谢与体重的散点图,2020/5/26,7,线性相关(linearcorrelation)又称简单相关(simplecorrelation)：两随机变量（双变量正态分布）X、Y之间呈线性趋势的关系。,一、线性相关的概念及其统计描述,随机变量：变量的取值在实验前或测量前是无法预先知道的。如“药物剂量”是人为事先选定的，不是“随机变量”，药物作用于机体产生的“反应”属于“随机变量”。,2020/5/26,8,2020/5/26,9,二、相关系数的意义与计算,线性相关系数（linearcorrelationcoefficient）又称Pearson积矩相关系数，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。,1.意义：,2020/5/26,10,计算：样本相关系数的计算公式为,2020/5/26,11,2020/5/26,12,例11-2计算例11-1中基础代谢Y与体重X之间样本相关系数。,2020/5/26,13,2020/5/26,14,（1）相关系数r是一个无量纲的数值，且-1r1（2）r0为正相关，r0为相关（3）越接近于1，说明相关密切程度越高，越接均与0，说明密切程度越低。,相关系数的特点：,2020/5/26,15,三、相关系数的统计推断,例11-3继例11-2中算得r=0.964后，试检验相关是否具有统计学意义。,1.查表法如本例=12，r=0.964，.,2020/5/26,16,2.t检验法,本例，查t界值表得P50时，t检验,对进行假设检验：,r改为rs,2020/5/26,29,秩相关系数的统计推断步骤：,假设检验计算秩相关系数确定P值，做出统计推断,2020/5/26,30,定量变量：Pearson积矩相关系数、秩相关系数定性变量：根据两个定性变量的频数资料（列联表）作关联性分析（两种属性独立性的卡方检验），计算关联系数。,第三节分类变量的关联性分析,计算公式,2020/5/26,31,计算步骤1、根据资料选择适当的公式求值2、求列联系数（contingencycoefficient）,2020/5/26,32,一、交叉分类22表的关联分析,例11-6研究吸烟方式与患慢性气管炎是否有关，某研究者随机调查了200例年龄相仿的吸烟者，对每个个体分别观察慢性气管炎与否和吸烟方式两种属性，分析两种属性的关联性。,2020/5/26,33,表11-3吸烟习惯与患慢性气管炎的关系,2020/5/26,34,检验步骤：:吸烟方式与慢性支气管炎之间互相独立:吸烟方式与慢性支气管炎之间有关联将表中各数据代入公式得，拒绝原假设，吸烟方式与慢性支气管炎之间存在关联性。,2020/5/26,35,二、22配对资料的关联性分析,例11-7有132份食品标本，把每份标本一分为二，分别用两种检验方法作沙门菌检验，结果如表11-5，问两种检验方法的结果有无关联？,2020/5/26,36,表11-5两种检验方法的结果,2020/5/26,37,检验步骤：:两种检验方法的结果之间互相独立:两种检验方法的结果之间互相关联将本例数据代入公式得有理由拒绝零假设，可以认为甲、乙两种培养基之间存在关联性。,2020/5/26,38,2020/5/26,39,例11-8欲探讨职业类型与胃病类型是否有关联，某医生将收治的310名胃病患者按主要的职业类型与胃病类型两种属相交叉分类，问职业类型与胃病类型间有无关联？,三、RC表分类资料的关联性分析,2020/5/26,40,表11-6310名胃病患者按胃病类型与职业两种属性的交叉分类表,2020/5/26,41,检验步骤:胃病类型与职业无关联:胃病类型与职业有关联同样作检验得，拒绝零假设，说明胃病类型与职业