回歸與相關(guān)SPSS教學(xué)課件

1、 回歸分析介紹： 1、回歸分析的概念和模型 2、回歸分析的過程第1頁，共49頁。回歸分析的概念尋求有關(guān)聯(lián)（相關(guān)）的變量之間的關(guān)系主要內(nèi)容：從一組樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，確定這些變量間的定量關(guān)系式對(duì)這些關(guān)系式的可信度進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)從影響某一變量的諸多變量中，判斷哪些變量的影響顯著，哪些不顯著利用求得的關(guān)系式進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制第2頁，共49頁。2019.013回歸分析直線回歸第3頁，共49頁?；貧w分析的過程在回歸過程中包括：Liner：線性回歸Curve Estimation：曲線估計(jì)Binary Logistic： 二分變量邏輯回歸Multinomial Logistic：多分變量邏輯回歸Ordinal 序

2、回歸Probit：概率單位回歸Nonlinear：非線性回歸Weight Estimation：加權(quán)估計(jì)2-Stage Least squares：二段最小平方法Optimal Scaling 最優(yōu)編碼回歸第4頁，共49頁。線性回歸(Liner)一元線性回歸方程: y=a+bxa稱為截距b為回歸直線的斜率估計(jì)系數(shù)a，b的方法：最小二乘法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆椒ǎ?、用R2判定系數(shù)判定一個(gè)線性回歸直線的擬合程度：用來說明用自變量解釋因變量變異的程度（所占比例）2、檢驗(yàn)系數(shù)b是否顯著的不為零，即檢驗(yàn)x與y的線性關(guān)系是否存在。第5頁，共49頁。2019.016檢驗(yàn)問題等對(duì)于回歸系數(shù)b=0的檢驗(yàn)：t檢驗(yàn)對(duì)于擬合

3、的F檢驗(yàn)注：一元回歸中t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)等價(jià)R2(決定系數(shù))及修正的R2：判定一個(gè)線性回歸直線的擬合程度（用來說明用自變量解釋因變量變異的程度）第6頁，共49頁。2019.017一元線性回歸模型的確定:一般先做散點(diǎn)圖(Graphs -Scatter-Simple),以便進(jìn)行簡(jiǎn)單地觀測(cè)（如：x與y的關(guān)系)若散點(diǎn)圖的趨勢(shì)大概呈線性關(guān)系，可以建立線性方程，若不呈線性分布，可建立其它方程模型，并比較R2 (-1)來確定一種最佳方程式（曲線估計(jì)）第7頁，共49頁。2019.018對(duì)兩個(gè)變量的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸，就是要找到一條直線來最好地代表散點(diǎn)圖中的那些點(diǎn)。 第8頁，共49頁。2019.019多元線性回歸方程

4、: y=b0+b1x1+b2x2+bnxnb0為常數(shù)項(xiàng)b1、b2、bn稱為y對(duì)應(yīng)于x1、x2、xn的偏回歸系數(shù)用Adjusted R2調(diào)整判定系數(shù)判定一個(gè)多元線性回歸方程的擬合程度：用來說明用自變量解釋因變量變異的程度（所占比例）多元線性回歸一般采用逐步回歸方法-Stepwise第9頁，共49頁。2019.01101. 直線回歸分析分析Regression例1 某醫(yī)生為了探討缺碘地區(qū)母嬰TSH水平的關(guān)系，隨機(jī)抽取10對(duì)數(shù)據(jù)如下，試求臍帶血TSH水平y(tǒng)對(duì)母血TSH水平x的直線回歸方程。第10頁，共49頁。2019.0111 n行2列 （自變量、應(yīng)變量）數(shù)據(jù)格式第11頁，共49頁。2019.011

5、2Analyze Regression Linear 檢驗(yàn)步驟 第12頁，共49頁。2019.0113Linear Regression對(duì)話框應(yīng)變量自變量計(jì)算統(tǒng)計(jì)量第13頁，共49頁。2019.0114Statistics對(duì)話框回歸系數(shù)估計(jì)回歸系數(shù)可信區(qū)間模型檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)描述第14頁，共49頁。2019.0115點(diǎn)擊“OK”，運(yùn)行結(jié)果第15頁，共49頁。2019.0116結(jié)果輸出第16頁，共49頁。2019.0117統(tǒng)計(jì)描述第17頁，共49頁。2019.0118相關(guān)系數(shù)及假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果P值相關(guān)系數(shù)第18頁，共49頁。2019.0119相關(guān)系數(shù)及決定系數(shù)R值=相關(guān)系數(shù)R的平方修正的R方第19頁，共49

6、頁。2019.0120回歸方程的方差分析回歸平方和剩余平方和自由度均方F值P值第20頁，共49頁。2019.0121回歸系數(shù)及其統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)是指把原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理之后回歸的結(jié)果。此時(shí)回歸方程中常數(shù)項(xiàng)為零。第21頁，共49頁。2019.0122回歸系數(shù)及其統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)果常數(shù)項(xiàng)自變量非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)a值b值第22頁，共49頁。2019.0123回歸系數(shù)及其統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)果t值P值回歸系數(shù)可信區(qū)間第23頁，共49頁。2022/8/3相關(guān)分析10.1 相關(guān)分析的概念和相關(guān)分析過程10.2 兩個(gè)變量間的相關(guān)分析10.3 偏相關(guān)分析10.4 距離分析第24頁，共49頁。2019.0

7、125相關(guān)分析的概念研究變量間密切程度的一種常用統(tǒng)計(jì)方法1、線性相關(guān)分析：研究?jī)蓚€(gè)變量間線性關(guān)系的程度。用相關(guān)系數(shù)r來描述。(詳見下面）2、偏相關(guān)分析：它描述的是當(dāng)控制了一個(gè)或幾個(gè)另外的變量的影響條件下兩個(gè)變量間的相關(guān)性，如控制年齡和工作經(jīng)驗(yàn)的影響，估計(jì)工資收入與受教育水平之間的相關(guān)關(guān)系3、相似性測(cè)度：兩個(gè)或若干個(gè)變量、兩個(gè)或兩組觀測(cè)量之間的關(guān)系有時(shí)也可以用相似性或不相似性來描述。相似性測(cè)度用大值表示很相似，而不相似性用距離或不相似性來描述，大值表示相差甚遠(yuǎn)第25頁，共49頁。2019.0126線性相關(guān)分析研究?jī)蓚€(gè)變量間線性關(guān)系的程度。相關(guān)系數(shù)是描述這種線性關(guān)系程度和方向的統(tǒng)計(jì)量，用r表示。如

8、果變量Y與X間是函數(shù)關(guān)系，則r=1或r=-1;如果變量Y與X間是統(tǒng)計(jì)關(guān)系，則-1r0，如果x,y變化的方向相反，如吸煙與肺功能的關(guān)系，則稱為負(fù)相關(guān)，r0.95 存在顯著性相關(guān)；|r|0.8 高度相關(guān)；0.5 |r|0.8 中度相關(guān)；0.3 |r|0.5 低度相關(guān)；|r|.5，認(rèn)為中度相關(guān)）P213 Data10-02 某次全國(guó)武術(shù)女子前10名運(yùn)動(dòng)員長(zhǎng)拳和長(zhǎng)兵器兩項(xiàng)得分?jǐn)?shù)據(jù)，要求分析這兩項(xiàng)得分是否存在線性相關(guān)（比較有用的結(jié)果： 秩相關(guān)系數(shù)r和其相應(yīng)的顯著性概率Sig(秩相關(guān)系數(shù)均.5，認(rèn)為中度相關(guān)）第39頁，共49頁。2019.01403. 等級(jí)相關(guān)分析Correlate例某地做肝癌病因研究，調(diào)查了個(gè)鄉(xiāng)的肝癌死亡率（萬）與某種食物中黃曲霉毒素相對(duì)含量（以最高含量為）。試做等級(jí)相關(guān)分析。第40頁，共49頁。2019.0141 n行2列 （自變量、應(yīng)變量）數(shù)據(jù)格式 第41頁，共49頁。2019.0142Analyze Correlate Bivariate 檢驗(yàn)步驟第42頁，共49頁。2019.0143Bivariate Correlations對(duì)話框等級(jí)相關(guān)系數(shù)第43頁，共49頁。2019.0144Options對(duì)話框計(jì)算均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差第44頁，共49頁。2019.0145點(diǎn)擊“OK”，運(yùn)行結(jié)果第45頁，共49頁。2019.0146結(jié)果輸出