两变量关联性分析.ppt

利用表4中的数据容易算得秩相关系数为负，说明两变量间有负相关关系，同样由样本算得的秩相关系数是否有统计学意义，也应做检验0504020301检验步骤假设检验统计推断当时，可查书后的临界值表，若秩相关系数超过临界值，则拒绝；当时，也可采用公式式做检验秩相关系数的统计推断例5对例4的秩相关系数作假设检验01例4中算得查临界值表，，按的水准，不能拒绝，可以认为急性白血病患儿的出血症状与血小板数之间无相关关系02三分类变量的关联性分析适用条件对定性变量之间的联系通用的方法是根据两个定性变量交叉分类基数所得的频数资料（列联表）作关联性分析，即关于两种属性独立性的卡方检验计算公式12交叉分类2×2表的关联分析例6为观察婴儿腹泻是否与喂养方式有关，某医院儿科随机收集了消化不良的婴儿82例，对每个个体分别观察腹泻与否和喂养方式两种属性，2×2种结果分类记述如表6所示，试分析两种属性的关联性。1.姚明为什么那么高?2.父母身高很高子女一定很高吗?3.父母身高与子女身高的关系相关：如：身高～体重胰岛素～血糖水平药物剂量～动物死亡率父亲身高～儿子身高姐妹身高～兄弟身高

两变量关联性分析

BivariateCorrelation徐勇勇主编.医学统计学（第二版）.北京：高等教育出版社，200401杨树勤主编.卫生统计学（第二版）.北京：人民卫生出版社，199102方积乾主编.医学统计学与电脑实验（第二版）.上海：上海科学技术出版社，200103孙振球主编.医学统计学（供研究生用）.北京：人民卫生出版社，200404参考书010203线性相关秩相关分类变量的关联性分析本章内容了解线性相关的概念01掌握线性相关系数的求解及其假设检验02熟悉秩相关和分类变量的关联性分析03教学目标线性相关的概念线性相关(linearcorrelation)又称简单相关(simplecorrelation)。0102一线性相关线性相关(linearcorrelation)前提假设：(X,Y)服从正态分布，即适用于双变量正态分布资料研究目的：分析两个变量之间有无相关关系相关系数：(linearcorrelationcoefficient)描述两变量间线性相关的密切程度和相关方向的统计量当一个变量X由小到大，另一个变量Y亦相应地由小到大（或由大到小），两变量的散点图呈直线趋势，那么这两个变量之间有线性关系。分析这种线性关系的理论和方法，统称为直线相关或线性相关。两变量直线相关的性质和密切程度，用直线相关系数r来描述。12简单线性相关相关系数：又称为积差相关系数或积矩相关系数，它表示两个变量之间直线关系的密切程度和相关方向的统计指标。总体相关系数用符号ρ表示，随机样本相关系数用符号r表示。r取值范围：-1≤r≤1，没有单位。01相关系数的计算及意义：02?????????负线性相关-1r0?????????正线性相关0r1???????完全负线性相关r=-1完全正线性相关r=1?????????????????????非线性相关r=0零相关r=0??????????零相关r=0???????????????????????零相关r=0??又称：积差相关系数(coefficientofproduct-momentcorrelation)/Pearson相关系数/相关系数样本相关系数：r总体相关系数：r1≤r≤1|r|越大，线性相关越密切线性相关系数计算相关系数r是一个无量纲的数值,且-1r1;r0为正相关,r0为负相关;r越接近于1,说明相关性越好r越接近于0,说明相关性越差.123相关系数的特点例1：随机抽取15名健康成人，测定血液的凝血酶浓度（单位/毫升）及凝固时间，数据如表1所示。据此数据如何判断这两项指标是否相关？表115例健康成人凝血时间与凝血酶浓度测量值记录受试者123456789101112131415凝血酶浓度1.11.21.00.9