两变量关联性分析.ppt

1、两变量关联性分析,莫景富 卫生统计学教研室,本章内容,一、pearson线性相关 二、Spearman秩相关 三、分类变量的关联性分析,一、相关分析,研究两个事物或现象间的关联性强度。 1.pearson线形相关 -两个连续性正态分布资料之间的相关 2.Spearman秩相关 -两个非正态分布资料（或一个变量不服从正态分布、或总体分布未知、等级资料）之间的相关 3.分类变量的关联性分析 -两个分类变量之间的相关性分析,菜单位置：analyzecorrelateBivariate（双变量）,第一节 pearson线性相关,例10-1（p194） 在某地一项膳食调查中，调查对象为14名4060岁的

2、中年健康妇女，测得每人的基础代谢（kj/d）与体重（kg）的数据。据此数据如何判断这两变量间有无关联？,步骤：1、变量设置,2、输入数据,3、作散点图（ Scatter/Dot ）,步骤graphslegacy dialogsScatter/Dot,Scatter/Dot对话框：点击simple（单式散点图）-define,定义散点图（横坐标轴、纵坐标轴）,可双击散点图进行编辑,4、正态性检验,正态性检验结果,5、相关分析 分析相关双变量,变量相关分析对话框,Options对话框,描述均数、标准差、样本含量,简略结果,第二节 秩相关,适用资料： 不服从正态分布的资料 总体分布类型未知的资料 原

3、始数据用等级表示的资料,例10-5 （p200） 某研究者观察了10例6个月7岁的贫血患儿的血红蛋白含量与贫血体征，试作秩相关分析。 分析 1、x变量（血红蛋白）连续性计量资料 2、y变量（贫血体征）为等级资料 3、选用spearman秩相关分析,步骤：1、变量设置、输入数据,2、spearman分析,秩相关系数为-0.741，近似P值为0.014，小于0.05，拒绝H0，认为血红蛋白与贫血体征之间有相关关系。,第三节 分类变量的关联性分析,根据两个定性变量交叉分类计数所得的频数资料（列联表）作关联（association）分析，即关于两种属性独立性的x2检验。,一、交叉分类22表的关联分析,

4、例10-7 （p201） 为了观察大学生专业与艾滋病知晓程度之间是否有关，某研究者调查了某大学一年级不同专业的500学生。试分析大学生专业与艾滋病知晓程度之间的关联性。,1、变量设置，数据输入,2、加权，weight cases,3、analyze-descriptive statistics-crosstabs,记录处理情况,列联表,假设检验结果：Pearson 卡方值为42.579，近似概率为0.001，拒绝H0，两变量存在关联性。,中文版结果,Nominal by Nominal Contingency Coefficient 名义变量 列联系数 Interval by interval

5、 Pearsons R 数值变量 Pearson相关系数 Ordinal by ordinal Spearman 有序变量 Spearman相关系数,名义变量phi系数为-0.292，近似p值为0.001， 列联系数（contingency coefficient）为0.280，近似p值为0.001， 拒绝H0,接受H1，可以认为大学生专业与艾滋病知晓程度之间存在关联性。,二、配对资料关联性分析,例10-8（p203） 有132份食品标本，把每份标本一分为二，分别用两种检测方法做沙门菌检验。试问两种检测方法的结果是否存在关联？,1、变量设置,输入数据,2、加权,3、分析analyze-desc

6、riptive statistics-crosstabs,记录处理情况,列联表,Phi系数为0.192，列联系数为0.189，近似P值为0.027,三、RC表的关联性分析,例10-9（p 204 ） 欲探讨职业类型与胃病类型是否有关联。某医生将收治的310名胃病患者按主要职业类型与胃病类型两种属性交叉分类，结果见表10-6.问职业类型与胃病类型间有无关联？,1.设置变量、输入数据,2、加权,3、分析,选择统计量,记录处理情况,延伸内容,四、两有序分类变量的关联性分析,例10-11（p206） 某研究者欲了解20岁以上成年人研究晶状体浑浊程度与年龄的相关关系，收集资料见表10-9。请分析成年人研究晶状体浑浊程度与年龄的关联性,先加权,方法一 在crosstabs中分析,方法二 在correlate中分析,五、Kappa指数,例10