应用统计学相关与回归.pptx

应用统计学相关与回归;· 内容提要;相关分析简介;相关分析简介;Gamma统计量：描述有序分类变量数据联系强度的指标，以下指标;列联系数：基于;相关分析简介;相关分析简介;除了Crosstab过程的statistics 子对话框外，SPSS还在statistic单的correlation中提供了几个更专业的相关分析过程：;例1 某医院研究某种代乳粉的营养价值是用大白鼠做试验，得大鼠进食量和体重增量间的关系的原始数据如下，试分析两者有无直线相关关系 。（数据文件见corr.sav）;首先绘制散点图，结果如下：;简单相关分析;选入希望进行相关分析的变量;简单相关分析;简单相关分析;简单相关分析;简单相关分析;简单相关分析;· 大家可以发现，对相同的数据，秩相关系数和等级相关系数的绝对值均比积差相关系数小，为什么？;· 前面介绍的相关分析是分析两个计量资料间的关系，在计算积差相关系数、Spearman 相关系数和Kendall’s相关 系数的时候，都没有考虑第三方的影响，这就导致可能对事物的解释出现偏差。下面以一个例子对此作进一步的说明。;例2 某地29名13岁男童身高（x1,cm）、体重（x2,kg）及肺活 量的实测数据文件为partial.sav。试计算其简单相关系数。当体重固定时，计算身高与肺活量的偏相关系数，并做假设检验。;偏相关分析;偏相关分析;选择Zero-order correlations 复选框，则可以给出包括协变量在内所有变量两两相关的系数阵。;偏相关分析;Distance 过程;Distance 过程用于计算记录或变量间的距离（或相似程度 ），根据变量的不同类型可以有许多距离、相似程度测量指标供用户选择。但由于本模块只是一个预分析过程，因此距离分析并不会给出常用的P 值，而只给出距离大小，以供用户自行判断相似性。;例3 某实验室制作了一张基因芯片，上面一共检测了上万个基因，现在从数据库中提取出7个基因的数据，由于对这7个基因的生物学功能现在一无所知，因此首先想对其进行距离测量，看看哪几个基因“距离”比较接近，然后可以通过临床或实验室进一步验证。（数据见distance.sav。）;Distance 过程;Distance 过程;Distance 过程;例4 仍以数据corr.sav为例，进一步作回归分析，计算进食量与体重增量之间的回归方程。 分析： 与相关分析类似，在回归分析之前首先要考虑的问题是两变量是否存在某种趋势，通过前面的散点图已经得到了肯定的结论，因此直接进行回归分析。;绘制散点图如下：;简单回归分析;选择 应变量 选择 自变量;简单回归分析;简单回归分析;简单回归分析;最重要;小 结;小 结;小 结 · 相关与回归既有区别又有联系。 ① 在意义和应用上，回归反映两变量间的依存关系，相关反映两变量间的相互关系。 ② 在资料要求上，相关要求X与Y都是随机变量，而且服从双变量正态分布，这种资料若进行回归分析，一般称为Ⅱ型回归模型。而回归要求应变量Y是随机变量，服从正态分布，自变量是固定的非随机变量，建立的模型称为Ⅰ型回归模型。;③ 相关系数和回归系数的正负号相同，假设检验一致。对同一样本，两者的t值等价。由于r 的假设检验可直接查表，较为简单，而b的假设检验较复杂，故可用r 的假设检验代替b的假设检验。