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文档简介

*1双变量相关分析一、Pearson相关分析二、Spearman等级相关*2例1表1为一项关于儿童健康和发展的研究中10名学龄儿童的身高和体重资料。表110名学龄儿童的身高和体重一、Pearson相关分析

*3建立数据文件：身高体重的相关分析.sav.定义变量*4建立数据文件：身高体重的相关分析.sav.定义变量输入数据*5建立数据文件：身高体重的相关分析.sav.定义变量输入数据开始分析：绘制散点图：Graphs→Scatter→SimpleScatter→Define定义变量：身高→YAxis，体重→XAxis*6建立数据文件：身高体重的相关分析.sav.定义变量输入数据开始分析绘制散点图假定满足双变量正态分布：analyze→Correlate→Bivariate定义变量：身高，体重→Variables*7建立数据文件：身高体重的相关分析.sav.定义变量输入数据开始分析绘制散点图假定满足双变量正态分布：analyze→Correlate→Bivariate定义变量：身高，体重→Variables选择统计量：CorrelationCoefficients→Pearson*8主要结果——散点图*9主要结果总体相关系数=0的假设检验的P值Pearson相关系数*10练习1某医生测得10名正常成年男性的血浆清蛋白含量（g/L）及血红蛋白含量（g/L）数据如下，试问两者有无相关关系？*11例2某研究者研究10例6个月~7岁的贫血患儿的血红蛋白含量与贫血体征之间的相关性，结果见表3，请问贫血患儿的血红蛋白含量与贫血体征之间是否相关?二、Spearman等级相关

*12建立数据文件：血红蛋白的等级相关分析.sav.定义变量*13建立数据文件：血红蛋白的等级相关分析.sav.定义变量输入数据*14建立数据文件：血红蛋白的等级相关分析.sav.定义变量输入数据开始分析analyze→Correlate→Bivariate定义变量：血红蛋白，贫血体征→Variables*15建立数据文件：血红蛋白的等级相关分析.sav.定义变量输入数据开始分析analyze→Correlate→Bivariate定义变量：血红蛋白，贫血体征→Variables选择统计量：CorrelationCoefficients→Spearman*16主要结果总体相关系数=0的假设检验的P值Spearman相关系数*17练习2将例2的数据进行秩变换，对变换后的变量进行Pearson相关分

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