医学统计学简单线性回归和线性相关

1、1. 答：实验数据为:xy I11104521163231234141304551294361426771476881535791751021016711111165881216065131577914156921514958图一实验数据图首先得到散点图，观察身髙与肺死腔容积是否具有线性关系。Graph-Scatter/Dot-simple scatter,x变量放入X Axis,与y变量放入Y AxisQK结果如卜，图二15需儿童身髙与肺死腔容积散点图从图中可知，肺死腔容量随着身高增加而增加，且呈直线变化趋势。回归方程的截距和系数求解为：Analyze-Regression-Linear,将

2、y放入Dependent, x放入 Independent 中，结果为：CoefficientModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)X 89.7711.06923.989.164.8753.7426.529.002.000a. Dependent Variable: y图三回归系数和截距结果图从上图得,截距为-89.771,回归系数为1.069.回归系数等于0的假设检验： 建立假设、确定检验水准a。Ho： 0=0,即儿童的身髙与肺死腔容积无直线关系。H1：

3、P H0,即儿童的身高与肺死腔容积有直线关系。 检验水准cr005计算检验统计量F值,确定P值。ANOVAPModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1RegressionResidual Total61 68.5701881 .1638049.733113146168.570144.70542.629.oooaa. Redictors: (Constant), xb. Dependent Variable: y图四方差齐性结果图从上图得，F=42.629,槪率P0. 05,即X变疑服从正态变量。 以凝血酶浓度和凝血时间作宜线回归，并进行残差分析。Analyze

4、-Regression-Linear,将 y 放入 Dependent, x 放入 Independent 中，结果为:CoefficientModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSiQ.BStd. ErrorBeta1(Constant)X2.816-.123.208.014-.92613.564 8.874.OOO.OOOa. Dependent Variable: y图四回归系数和截距结果图从上图得,截距为2.816,回归系数为-0. 123.并且从上图得，概率P0.05,即拒绝H。,接受H：,可认为凝血时间与

5、凝血酶浓度有直线关系。 Analyze-Regression-Linear-Plots,将ZRESID选入Y Dependent选入X,勾上Histogram。结果如下：ScatterplotI)c5)21Dependent Variable: y0 80.910-enp_saQiP2z_pepu9s USSSES5#图五凝血酶浓度和回归残差图 从上图可得，残差呈随机分布。贝IJX和Y服从双变量正态分布。 建立假设、确定检验水准a。Ho： P =0, BP不相关即相关。检验水准crO05计算检验统计虽F值，确定P值。Analyze-correlate-Bivariate将变量风和选入Variables中，结果如卜,CorrelationsXyXPearson CorrelationSig. (2-tailed) N115-.926* .00015yRsarson CorrelationSig. (2-tailed) N-.926*.00015115*. Correlation is significant at the 0.01