第十章 两变量关联性分析

卫生统计学两变量关联性分析

双变量关联性分析(研)

第十一章+两变量的关联性分析

线性相关分析的步骤1. 绘制散点图凝血酶时间（秒）18 17 16 15 14 13 120.50.70.91.1 1.3凝血酶浓度（毫升）图1 例11-1中数据的散点图2. 计算

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

体重 (kg)2019/3/21（一）线性相关的统计描述线性相关系数（Pearson积矩相关系数） 简称为相关系数（correlation coefficient） 它是反映两变量

第十一章 两变量关联性分析 两变量关联性分析包括： 定量资料的直线相关分析 等级资料的秩相关分析 分类资料的关联性分析学习要点1、掌握基本概念： 直线相关、直线相关分析、相关系数、

1.0 0.91.0 0.9 1.1 0.9时间141318 1715151314161714 16 15161415 17© ë £ ¨Ã ä £ ±¼ ª Ê ý Ñ Ä16

所谓两属性X和Y互相独立（independence)，是 指属性X的分布的概率与属性Y的概率分布无关，否则 称这两种属性之间存在关联性。从概率的角度考虑， 独立是指在交叉分类表每一

第十一章两变量关联性分析习题一、是非题1、Pearson相关系数的假设检验．苦结论为不拒绝H0，可以认为两变量间无关系. （）2、在同样样本量的情况下．Pearson相关系数|r|越接近1(P＜0.05)．说明两变量间直线关系越密切. (

秩相关（rank correlation）适用资料：不服从正态分布的资料或是总体分 布未知的资料的定量资料；等级资料。 原理：利用两变量的秩次大小作线性相关分析， 对原变量的分布不

5模型的假设 变量X和Y之间的函数关系Y=α+βX+ε，对两变量的所有观察 i ( X i ,（ Yii=1,…,n ) 数据组 ）都成立，其中 为随机误差 项

第十章 两变量关联性分析[教学要求]了解：利用散点图分析样本相关系数可能出现的各种假象，并作出合理解释。熟悉：对不同类型的变量，用不同的统计方法去分析它们之间的关系。掌握：利用散点图确定两个定量变量之间有否线性关系；能把握利用Pearson

变量间的相关关系一、变量间关系的度量1.变量间的关系:函数关系：（1）是一一对应的确定关系（2）设有两个变量相关关系：（1）变量间关系不能用函数关系精确表达（2）变量间存在着一定的客观规律二、相关的种类1．完全相关、不完全相关、不相关2．正

2．回归分析是处理变量相关关系的一种数学方法．主要解决：①确定特定量之间 是否有相关关系，如果有就找出它们之间贴近的数学表达式；②根据一组观察 值，预测变量的取值及判断变量取值的变

例11-6 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种结果分类记数如 表11-3所示。

2tr r 00.9642 12.559可认为两变量存在线性相关关系两变量关联性分析 192018/10/3（二）线性相关分析步骤以例11-1完整演示相关分析步骤绘制散点图 散点图

= 0.05查自由度为1的 2界值表两变量关联性分析342013-2-2（一）交叉分类2×2表的关联分析两分类变量存在关联时(有统计学意义)，以Pearson列 联系数说明两变量关

表13.2 15例成年男子的舒张压与夜间最低血氧含量分级测量值编号(1) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 合计舒张压 x (2) 75 80