两变量关联性分析ppt课件

两个变量相关分析，莫景福健康统计系，本章内容，一，皮尔逊线性相关2，斯皮尔曼等级相关3，分类变量相关分析，一，相关分析，两个事物或现象之间的相关强度研究。1.pearson线性相关性-两个连续正态分布数据之间的相关性2。Spearman等级关联-两个非规则分布数据(或一个变量不符合规则分布，或整体分布未知，等级数据)之间的关联3。分类变量关联-两个分类变量之间的关联，菜单位置：analyze-correlate-bivariate (2变量)，Pearson线性相关的第一节，实例10-1(p194)在特定地点的就餐调查中40这个数据如何知道这两个变量之间是否有相关性？步骤1，设置变量，2，输入数据，3，散点图(Scatter/Dot)，步骤graphs-legacy dialogs-Scatter/Dot，Scatter 相关数据：a(不服从正态分布的数据)整体分布类型未知的数据以原始数据等级表示的数据，例10-5(p200)一名研究人员对10例6个月至7岁贫血儿童的血红蛋白含量和贫血迹象进行了观察，试图进行排名相关分析。 分析1，x变量(血红蛋白)连续性测量数据2，y变量(贫血迹象)为排名数据3，可选spearman排名相关性分析，步骤：1，设置变量，输入数据，2，spearman分析，排名相关性系数-0，第三部分的分类变量关联分析，基于两个定性变量交叉分类数的频率数据(行链接表)进行关联分析，即两个属性独立性的x2测试。I .交叉分类22票相关分析，例10-7(p201)为了观察大学生专业与艾滋病认知的相关性，一位研究员调查了某大学一年级其他专业500名学生。分析一下大学生专业与艾滋病认识之间的联系。1、变量设置、数据输入、2、权重、weightcases、3、analyze-descriptive statistics-cross tabs、处理历史记录、列联合表、检查结果，中文版本结果，nominalbynominalcontingencycoefficient名义变量列接触数IntervalbyintervalPearsonsR数字变量Pearson相关系数ordinalSpearman排序变量Spearman相关系数，第二，配对数据相关分析，例10-8(p203) 132食品标本，将每个标本分成两部分，并使用两种检查方法进行沙门氏菌检查。两种考试方法的结果有关系吗？1，变量设置，输入数据，2，权重，3，分析analyze-descriptive statistics-cross tabs，历史处理，列链接表，Phi系数0.192，一位医生根据主要职业类型和胃病类型的两个属性交叉分类了310名胃病患者，结果表10-6。问职业类型和胃病类型之间是否有联系。1 .变量设置，数据输入，2，权重，3，分析，统计选择，处理记录，扩展内容，4，2个排序分类变量的相关性分析，示例10-11(p206)一位研究人员想研究20岁以上成年人的镜头混浊度和年龄相关关系，收集数据为分析一下镜片混浊度和年龄的关系。首先在crosstabs分析加权方法，方法2在correlate分析，方法5，Kappa指数，例10-12(p208