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文档简介

1、直线相关与回归分析.直线相关分析 直线相关分析是研讨两个延续性变量间线性相关的方向及相关亲密程度的统计方法。资料要求X、Y均为随机变量，且服从双变量正态分布。 . 相关系数用以阐明两个变量间线性关系的亲密程度及方向的统计目的。. 相关系数没有单位，取值范围是-1r1。r值为正，为正相关；r值为负，为负相关。 r的绝对值越接近于1，表示两变量相关关系越亲密；反之，越接近于0，两变量越差。. 例 研讨者研讨大白鼠进食量(g)体重增量(g)间的关系如下表, 分析两者之间有无相关关系。linear1.sav.散点图显示两变量间存在线性关系未发现离群值.相关分析:SPSS操作AnalyzeCorrela

2、tionBivariate Variable: feed 、weight Correlation coefficient: PearsonOK. 相关系数r=0.940, P0.01。进食量与体重添加量存在较强的正相关关系 。.秩相关分析 用于不服从双变量正态分布的资料；总体分布未知； 原始数据用等级表示的资料。 .例：欲研讨年龄与限制性端粒片段长短的相关关系。Corr1.sav.等级相关分析:SPSS操作AnalyzeCorrelationBivariate Variable: age 、trf Correlation coefficient: SpearmanOK. 秩相关系数rs=-0.

3、748, P0.01。年龄与限制性端粒片段长短存在负相关，相关程度较高。.偏相关分析控制其它变量的作用后, 两个变量之间的相关关系。控制了第三个要素的影响后，第一、第二要素的相关系数。.例:儿童血红蛋白与血清各种元素见的资料见linear2.sav.两两变量的简单相关系数.控制铁后各变量之间的相关系数。.直线回归分析 直线回归是研讨两变量X、Y间的数量依存关系的一种统计方法。其分析的义务是确定一条直线回归方程，保证各实测点距回归直线的纵向间隔的平方和最小。.直线回归方程的实际模型：直线回归方程的普通表达式：.a表示直线在Y轴上的截距，即当X=0时Y的值。b为回归系数, 即回归直线的斜率。 b的

4、统计学意义是X每添加(减)一个单位,Y平均改动b个单位。 .适用条件:线性独立正态等方差.回归系数的假设检验：t检验及方差分析 回归拟和目的：决议系数.例 大白鼠进食量(g)体重增量(g)资料为例， 分析两者之间有回归关系。linear1.sav .Spss回归分析Analyzeregressionlinear Dependent: weight Independent: feedOK .相关系数0.94, 决议系数0.883, 校正决议系数0.868.模型的方差分析表，回归模型F=60.197，P0.01, 模型有统计学意义。 .回归参数的估计值及检验结果。变量回归系数t检验，t7.759，P0.01。回归方程weight=-17.35

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