spss双变量回归与相关

1、SPSSSPSS 双变量回归与相关双变量回归与相关 河北医科大学公共卫生学院河北医科大学公共卫生学院 卫生统计学教研组卫生统计学教研组 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分28秒秒 内容 直线回归直线回归 1 直线相关与秩相关直线相关与秩相关 2 曲线拟合曲线拟合 3 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分28秒秒 （一）直线回归（一）直线回归 例例1 1 某地方病研究所调查了某地方病研究所调查了8 8名正常儿童的尿肌酐含量（名正常儿童的尿肌酐含量（mmol/24hmmol/24h）如表）如表1 1。 估计尿肌酐含量（估计尿肌酐含量（Y Y）对其年龄（）对其年

2、龄（X X）的回归方程。）的回归方程。 表表1 81 8名正常儿童的年龄（岁）与尿肌酐含量（名正常儿童的年龄（岁）与尿肌酐含量（mmol/24hmmol/24h） 2.652.653.183.183.363.362.562.562.482.483.093.093.013.013.543.54尿肌酐含量尿肌酐含量Y Y 7 7121210108 86 69 911111313年龄年龄X X 8 87 76 65 54 43 32 21 1编号编号 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分28秒秒 1.1.建立数据文件建立数据文件 取两个变量：取两个变量： X X变量变量（本例为（本

3、例为“年龄年龄”）、）、 Y Y变量变量（本例为（本例为“尿肌酐含量尿肌酐含量”） 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分28秒秒 2.2.统计分析统计分析 （1 1）散点图）散点图 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分28秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分28秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分28秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分28秒秒 (2)(2)直线回归直线回归 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分28秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08

4、分分28秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分28秒秒 残差的独立性检验 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分28秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分28秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分28秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分28秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分2

5、9秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 结果如下：结果如下： A AN NO OV VA A b b .8131.81320.968.004a .2336.039 1.0467 Regression Residual Total Model 1 Sum of SquaresdfMean SquareFSig. Predictors: (Constant), 年龄 a. Dependent Variable: 尿肌酐 b. 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7

6、月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 （二）直线相关与秩相关（二）直线相关与秩相关 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 例例2 2 某省调查了某省调查了19951995年年 到

7、到19991999年当地居民年当地居民1818 类死因的构成以及每类死因的构成以及每 种死因导致的潜在工种死因导致的潜在工 作损失年数作损失年数WYPLLWYPLL的的 构成，结果见表构成，结果见表2 2。以。以 死因构成为死因构成为X X，WYPLLWYPLL 构成为构成为Y Y，作等级相关，作等级相关 分析。分析。 表2 某省1995年到1999年居民死因构成与WYPLL构成 死因类别死因构成(%)WYPLL构成(%) XY 10.030.05 20.140.34 30.200.93 40.430.69 50.440.38 60.450.79 70.471.19 80.654.74 90.

8、952.31 100.965.95 112.441.11 122.693.53 133.073.48 147.785.65 159.8233.95 1618.9317.16 1722.598.42 1827.969.33 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 （三）曲线拟合（三）曲线拟合 例例3 3 以不同剂量的标准促肾上腺皮质激素释放因子以不同剂量的标准促肾上腺皮质激素释放因子CRFCRF（nmol/Lnmol/L）刺激离）刺激离 体培养的

9、大鼠垂体前叶细胞，监测其垂体合成分泌肾上腺皮质激素体培养的大鼠垂体前叶细胞，监测其垂体合成分泌肾上腺皮质激素ACTHACTH的的 量（量（pmol/Lpmol/L）。根据表）。根据表3 3中得的中得的5 5对数据建立对数据建立CRF-ACTHCRF-ACTH工作曲线。工作曲线。 1.1.建立数据文件同前建立数据文件同前 表3 标准CRF刺激大鼠垂体 前叶细胞分泌ACTH测定结果 编号 X Y 1 0.005 34.11 2 0.050 57.99 3 0.500 94.49 4 5.000 128.50 525.000 169.98 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒

10、秒 2.2.统计分析统计分析 （1 1）散点图（同前）散点图（同前） 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 M Mo od de el l S Su um mm ma ar ry y a an nd d P Pa ar ra am me et te er r E Es st ti im ma at te es s D

11、ependent Variable: ACTH .980148.08613.001110.06015.685 Equation Logarithmic R SquareFdf1df2Sig. Model Summary Constantb1 Parameter Estimates The independent variable is CRF. 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 例例4 4 一位医院管理人员想建立一个回归模型，对重伤病人出院后的长一位医院管理人员想建立一个回归模型，对重伤病人出院后的长

12、 期恢复情况进行预测。自变量为病人住院天数（期恢复情况进行预测。自变量为病人住院天数（X X），应变量为病），应变量为病 人出院后长期恢复的预后指数（人出院后长期恢复的预后指数（Y Y），指数取值越大表示预后结局），指数取值越大表示预后结局 越好。越好。 表表9-11 159-11 15名重伤病人的住院天数名重伤病人的住院天数X X（天）与预后指数（天）与预后指数Y Y 编 号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 住院天数 2 5 7 10 14 19 26 31 34 38 45 52 53 60 65 预后指数 54 50 45 37 35 25 20

13、16 18 13 8 11 8 4 6 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分29秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分30秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分30秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分30秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分30秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分30秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分30秒秒 注意括号在英文半角状态下输入注意括号在英文半角状

14、态下输入 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分30秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分30秒秒 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分30秒秒 I I t t e e r r a a t t i i o o n n H H i i s s t t o o r r y y b b 12110.000.000.000 3943.33323.333.000 3943.33323.333.000 350.93246.460-.032 350.93246.460-.032 51.07958.106-.040 51.07958.106-.040 4

15、9.45958.611-.040 49.45958.611-.040 49.45958.607-.040 49.45958.607-.040 49.45958.607-.040 Iteration Number a 1.0 1.1 2.0 2.1 3.0 3.1 4.0 4.1 5.0 5.1 6.0 6.1 Residual Sum of Squaresab Parameter Derivatives are calculated numerically. Major iteration number is displayed to the left of the decimal, and

16、minor iteration number is to the right of the decimal. a. Run stopped after 12 model evaluations and 6 derivative evaluations because the relative reduction between successive residual sums of squares is at most SSCON = 1.00E-008. b. 2021年年7月月20日星期二日星期二16时时08分分30秒秒 Parameter EstimatesParameter Estim

17、ates 58.6071.47255.42661.787 -.040.002-.043-.036 Parameter a b EstimateStd. ErrorLower BoundUpper Bound 95% Confidence Interval ANOVAANOVA a a 12060.54126030.270 49.459133.805 12110.00015 3943.33314 Source Regression Residual Uncorrected Total Corrected Total Sum of Squaresdf Mean Squares Dependent variable: 预后指数 R squared = 1 - (Residual Sum of Squares) / (Corrected Sum of