双变量关联性分析.ppt

1、课程人民教师：殷菲，二变量关联性分析，一变量分析方法： t检验，u检验，方差分析二变量分析方法：直线回归， 用相关系数记述等级关联等两变量间直线关系的密度和方向相关系数也称为Pearson积矩相关系数，采样相关系数用r表示，整体相关系数为相关的种类，0 r 1、-1 r 0、r=1、r=-1、r=0， 由r=表示的正相关：0 r 1完全正相关： r 1负相关：-1 r 0完全负相关3360 r-1零相关： r 0相关系数没有单位，其值由-1r1、相关系数的意思、相关密切度： r的大小表示时，r的绝对值越接近1，相关越密切和那个方向密切吗？直线相关的校正步骤、编制散布图：散布图是否随变量的变化而

2、变化，所有散布图呈直线关系有木有，图13.1 15名正常成人体重和两肾体积的散布图、体重(kg) x、两肾体积(ml) y、直线相关的校正步骤、校正样本相关的常用t检验： 得到Ho:两变量之间不存在直线相关关系的：两变量之间存在直线相关关系的0.05检验表3、t边界值表、p0.001，拒绝ho，认为体重与两肾体积之间存在直线相关关系。相关性分析应用要注意的问题，1 .通过在进行相关性分析之前制作散布图的散布图，能够直观地看到两个变量间有无线性关系，发现可能的距离群，仅在散布图有线性倾向的情况下才能够进行相关性分析。 2、当离群点出现时，谨慎使用相关要不得、3 .层次资料是盲目的合并使不得、3

3、.层次资料是盲目的合并使不得、3 .层次资料是盲目的合并使不得， 直线回归与直线不同的x没有特别的要求相关： x和y服从二变量正态概率分布(如果人为选定x的数值系，则不制作相关例的药物量效关系)，区别，2，应用情况不同的回归：反映二变量间的数量关系(b )相关：反映二变量间相互依赖的程度和方向(r ) 合并，1，方向一致：对于同一组数据，将r和b修正为云同步，其符号与一致的Question: r和b的大小有关吗？r大，b也大吗？联系、2、零假设等价： r和b的零假设等价，即对于同一样本，两者的t值相等，检验结果完全一致，联系、3，将在回归解释中相关r的平方称为系数行列式，系数行列式r2表示回归

4、平方和在总平方和中所占的比例，即表示变形量y的总变异的SS 在r2接近于1，表示引入相关变量的有效性并且相关系数小的情况下，当引入回归时，减小的误差可能会导致失去实际意义。对于example，例如r0.20，n100，P0.05，r具有统计校正意义。 然而，r20.04显示了SS电路仅占SS总数的4，这意味着两个变量相关性分析的实际意义不大。 应用线性回归和相关注意事项1，在进行回归和相关分析之前，建立散布图2，根据资料性质正确选择回归和相关3，用回归方程预测时，要注意。 x不能太远离实测范围。 不要离得太远。example，x:2050女性年龄y :血压x0时，应用直线回归相关注意事项4，关

5、联关系不一定是因果关系，可能是伴随关系。 例如，像某种春种植物，不久就会长幼苗。 正好邻近的医院建了大楼，细心观测，苗长的大楼增加了。 根据修订算法，苗的高度与大楼的高度相关。两者真的有内在联系吗？ 例： 18751920，美国年铁元素产品产量与英吉利年生育率的相关系数为-0.98要素：应用社会、经济、技术、直线回归和相关注意事项，5， 无法仅通过相关系数的绝对值的大小来判断相关的密度，首先进行假设检查例： r=0. 601 n=8p=0. 100.20 r=0. 401 n=42 p=0. 0050.01，应用与直线回归相关的注意事项，6和零在变量之间没有直线原始资料只能用等级表示总体分布未

6、知不服从二变量正态概率分布，P169例13.4，有的研究者研究了15例3050岁成年男性的舒张压(mmHg )和夜间最低血氧含量的等级，结果参照表13.2尝试了两者的相关性。 另外，可以通过将x和y秩电路直接代入线性相关系数的校正公式而获得rs的校正计算。 此外，在n50的情况下，rs的假设检验可以使用显示查找表法(显示查找表15，rs边界值表)来检验s是否为零。 在n50的情况下，检定统一量用式(13-4 )和式(13-5 )进行修正。 分类变量的关联性分析，对一组观察对象，分别观察其两种分类变量的表现，汇总成双向交叉排列的综合修订表。 这样的统一校正表用于描述行变量和列变量的关系，也被称为

7、列关联表(contingency table )。 什么是关联性分析？ 由于单个样本分为两个属性，所以估计了两个属性标记之间的关系的有无、关联性分析、22列的列表RC列表，例13.6研究了青少年在学状况和对艾滋病的了解状况之间的关系，某研究者到处调查了384名青少年， 对各青少年有无在校学习和对艾滋病了解的2个变量之间的关联性进行有木有调查，表13.3交叉分类表，两方法有无关联性分析，两法检查的结果有无关系，两变量相互独立(无关系) 3360两变量相互关联(有关系)=0.05别得到P0.05，以=0.05水准拒绝了，上面的检验说明关联说明有木有，为了知道两个分类变量的关联度，需要进一步修正列的关联函数。 列联络数以值的范围为01，数值越接近1关联性越强。 相关性分析，22列表RC列表，例13.7为研究自我效能感和指导行为类型是否相关，某研究者从某省各三家医院抽样调查238名护士长，对每个个体按自我效能感和指导行为类型两个属性进行交叉分类，如表13.5所示。 分析一下两变量的关联性。 表13.5自我效