版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
*1相關(guān)與回歸分析*2相關(guān)與回歸分析雙變量相關(guān)分析線性回歸曲線估計(jì)兩條回歸直線的比較*3第一節(jié)雙變量相關(guān)分析一、Pearson相關(guān)分析二、Spearman等級(jí)相關(guān)*4例1表1為一項(xiàng)關(guān)于兒童健康和發(fā)展的研究中10名學(xué)齡兒童的身高和體重資料。表110名學(xué)齡兒童的身高和體重一、Pearson相關(guān)分析
*5建立數(shù)據(jù)文件:身高體重的相關(guān)分析.sav.定義變量*6建立數(shù)據(jù)文件:身高體重的相關(guān)分析.sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)*7建立數(shù)據(jù)文件:身高體重的相關(guān)分析.sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析:繪制散點(diǎn)圖:Graphs→Scatter→SimpleScatter→Define定義變量:身高→YAxis,體重→XAxis*8建立數(shù)據(jù)文件:身高體重的相關(guān)分析.sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析繪制散點(diǎn)圖假定滿足雙變量正態(tài)分布:analyze→Correlate→Bivariate定義變量:身高,體重→Variables*9建立數(shù)據(jù)文件:身高體重的相關(guān)分析.sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析繪制散點(diǎn)圖假定滿足雙變量正態(tài)分布:analyze→Correlate→Bivariate定義變量:身高,體重→Variables選擇統(tǒng)計(jì)量:CorrelationCoefficients→Pearson*10主要結(jié)果——散點(diǎn)圖*11主要結(jié)果總體相關(guān)系數(shù)=0的假設(shè)檢驗(yàn)的P值Pearson相關(guān)系數(shù)*12練習(xí)1某醫(yī)生測(cè)得10名正常成年男性的血漿清蛋白含量(g/L)及血紅蛋白含量(g/L)數(shù)據(jù)如下,試問(wèn)兩者有無(wú)相關(guān)關(guān)系?*13例2某研究者研究10例6個(gè)月~7歲的貧血患兒的血紅蛋白含量與貧血體征之間的相關(guān)性,結(jié)果見(jiàn)表3,請(qǐng)問(wèn)貧血患兒的血紅蛋白含量與貧血體征之間是否相關(guān)?二、Spearman等級(jí)相關(guān)
*14建立數(shù)據(jù)文件:血紅蛋白的等級(jí)相關(guān)分析.sav.定義變量*15建立數(shù)據(jù)文件:血紅蛋白的等級(jí)相關(guān)分析.sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)*16建立數(shù)據(jù)文件:血紅蛋白的等級(jí)相關(guān)分析.sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析analyze→Correlate→Bivariate定義變量:血紅蛋白,貧血體征→Variables*17建立數(shù)據(jù)文件:血紅蛋白的等級(jí)相關(guān)分析.sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析analyze→Correlate→Bivariate定義變量:血紅蛋白,貧血體征→Variables選擇統(tǒng)計(jì)量:CorrelationCoefficients→Spearman*18主要結(jié)果總體相關(guān)系數(shù)=0的假設(shè)檢驗(yàn)的P值Spearman相關(guān)系數(shù)*19練習(xí)2將例2的數(shù)據(jù)進(jìn)行秩變換,對(duì)變換后的變量進(jìn)行Pearson相關(guān)分析。*20練習(xí)3某醫(yī)院用復(fù)方豬膽膠囊治療219例慢性支氣管炎,結(jié)果見(jiàn)下表。問(wèn)患者療效與年齡間有無(wú)關(guān)聯(lián)?*21第二節(jié)線性回歸分析一、簡(jiǎn)單線性回歸分析二、多重線性回歸分析*22例3表1為一項(xiàng)關(guān)于兒童健康和發(fā)展的研究中10名學(xué)齡兒童的身高和體重資料。表110名學(xué)齡兒童的身高和體重一、簡(jiǎn)單線性回歸分析
*23建立數(shù)據(jù)文件:身高與體重的回歸分析.sav.定義變量*24建立數(shù)據(jù)文件:身高與體重的回歸分析.sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)*25建立數(shù)據(jù)文件:身高與體重的回歸分析.sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析:繪制散點(diǎn)圖:Graphs→Scatter→SimpleScatter→Define定義變量:體重→YAxis,身高→XAxis*26建立數(shù)據(jù)文件:身高與體重的回歸分析.sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析繪制散點(diǎn)圖Analyze→Regression→Linear定義變量:體重→Dependent,身高→Independent(s)*27建立數(shù)據(jù)文件:身高與體重的回歸分析.sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析繪制散點(diǎn)圖Analyze→Regression→Linear定義變量:體重→Dependent,身高→Independent(s)選擇統(tǒng)計(jì)量:Statistics→Estimates,Confidenceintervals,Modelfit,Descriptives*28建立數(shù)據(jù)文件:身高與體重的回歸分析.sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析繪制散點(diǎn)圖Analyze→Regression→Linear定義變量:體重→Dependent,身高→Independent(s)選擇統(tǒng)計(jì)量:Statistics→Estimates,Confidenceintervals,Modelfit,Descriptives繪制殘差圖:Plots→DEPENDNT→X:,*ZRESID(標(biāo)準(zhǔn)化殘差)→Y:*29建立數(shù)據(jù)文件:身高與體重的回歸分析.sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析繪制散點(diǎn)圖Analyze→Regression→Linear定義變量:體重→Dependent,身高→Independent(s)選擇統(tǒng)計(jì)量:繪制殘差圖:計(jì)算總體均數(shù)的估計(jì)值和預(yù)測(cè)值:Save→→PredictedValues→Unstandardize,→PredictionIntervals→Mean,Individual*30建立數(shù)據(jù)文件:身高與體重的回歸分析.sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析繪制散點(diǎn)圖Analyze→Regression→Linear定義變量:體重→Dependent,身高→Independent(s)選擇統(tǒng)計(jì)量:繪制殘差圖:計(jì)算總體均數(shù)的估計(jì)值和預(yù)測(cè)值:在散點(diǎn)圖中添加置信帶和預(yù)測(cè)帶:雙擊散點(diǎn)圖進(jìn)行添加,Element→FitLineattotal*31建立數(shù)據(jù)文件:身高與體重的回歸分析.sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析繪制散點(diǎn)圖Analyze→Regression→Linear定義變量:體重→Dependent,身高→Independent(s)選擇統(tǒng)計(jì)量:繪制殘差圖:計(jì)算總體均數(shù)的估計(jì)值和預(yù)測(cè)值:在散點(diǎn)圖中添加置信帶和預(yù)測(cè)帶:雙擊散點(diǎn)圖進(jìn)行添加,Element→FitLineattotal→ConfidenceIntervals→Mean(Individual)*32主要結(jié)果——散點(diǎn)圖*33主要結(jié)果*34主要結(jié)果*35主要結(jié)果確定系數(shù)調(diào)整確定系數(shù)*36主要結(jié)果對(duì)總體回歸模型檢驗(yàn)的F值對(duì)總體回歸模型檢驗(yàn)的P值*37主要結(jié)果回歸系數(shù)(第一行為截距,第二行為斜率)總體回歸系數(shù)=0的假設(shè)檢驗(yàn)的t值回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)總體回歸系數(shù)=0的假設(shè)檢驗(yàn)的P值總體回歸系數(shù)的95%置信區(qū)間*38主要結(jié)果殘差圖*39*40練習(xí)4某研究者測(cè)量了16名成年男子的體重和臀圍數(shù)據(jù),如下表所示。(1)請(qǐng)判斷是否可以用線性回歸來(lái)表達(dá)臀圍和體重的關(guān)系,若可以,請(qǐng)用該數(shù)據(jù)建立用體重預(yù)測(cè)臀圍的線性回歸模型。(2)今有2名成年男子的體重分別為62kg和88kg,是否可以利用上述回歸模型估計(jì)二人的臀圍數(shù)據(jù)?若可以,請(qǐng)計(jì)算臀圍總體均數(shù)的95%置信區(qū)間和臀圍的95%預(yù)測(cè)區(qū)間。*41練習(xí)5FrankAnscombe(1973)給出了下列四組雙變量X和Y的樣本數(shù)據(jù),其中Y1、Y2、Y3共用X,如下表所示。請(qǐng)對(duì)這四組數(shù)據(jù)分別進(jìn)行線性回歸分析,并加以討論。*42例4為了研究有關(guān)糖尿病患者體內(nèi)脂聯(lián)素水平的影響因素,某醫(yī)師測(cè)定了30名患者的體重指數(shù)BMI(kg/m2)、病程DY(年)、瘦素LEP(ng/mL)、空腹血糖FPG(mmol/L)及脂聯(lián)素ADI(ng/mL)水平,數(shù)據(jù)如表6所示,能否用多重線性回歸表達(dá)他們的關(guān)系,若可以,建立多重線性回歸方程。二、多重線性回歸分析
*43*44建立數(shù)據(jù)文件:脂聯(lián)素水平數(shù)據(jù).sav.定義變量*45建立數(shù)據(jù)文件:脂聯(lián)素水平數(shù)據(jù).sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)*46建立數(shù)據(jù)文件:脂聯(lián)素水平數(shù)據(jù).sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析:繪制散點(diǎn)圖:Graphs→Scatter→MatrixScatter→Define定義變量:體重指數(shù)、病程、瘦素、孔府血糖、脂聯(lián)素→MatrixVariables*47建立數(shù)據(jù)文件:脂聯(lián)素水平數(shù)據(jù).sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析繪制散點(diǎn)圖Analyze→Regression→Linear定義變量:脂聯(lián)素→Dependent,
體重指數(shù)、病程、瘦素、空腹血糖→Independent(s)*48建立數(shù)據(jù)文件:脂聯(lián)素水平數(shù)據(jù).sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析繪制散點(diǎn)圖Analyze→Regression→Linear定義變量:脂聯(lián)素→Dependent,
體重指數(shù)、病程、瘦素、空腹血糖→Independent(s)選擇統(tǒng)計(jì)量:Statistics→Estimates,Confidenceintervals,Modelfit,Descriptives*49建立數(shù)據(jù)文件:脂聯(lián)素水平數(shù)據(jù).sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析繪制散點(diǎn)圖Analyze→Regression→Linear定義變量:脂聯(lián)素→Dependent,
體重指數(shù)、病程、瘦素、空腹血糖→Independent(s)選擇統(tǒng)計(jì)量:Statistics→Estimates,Confidenceintervals,Modelfit,Descriptives繪制殘差圖:Plots→DEPENDNT→X:,*ZRESID(標(biāo)準(zhǔn)化殘差)→Y:*50主要結(jié)果——散點(diǎn)圖*51主要結(jié)果*52主要結(jié)果*53主要結(jié)果確定系數(shù)調(diào)整確定系數(shù)復(fù)相關(guān)系數(shù)*54主要結(jié)果對(duì)總體回歸模型檢驗(yàn)的F值對(duì)總體回歸模型檢驗(yàn)的P值*55主要結(jié)果偏回歸系數(shù)總體偏回歸系數(shù)=0的假設(shè)檢驗(yàn)的t值偏回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù)總體偏回歸系數(shù)=0的假設(shè)檢驗(yàn)的P值總體偏回歸系數(shù)的95%置信區(qū)間*56主要結(jié)果殘差圖*57例5對(duì)例4的數(shù)據(jù)選擇最優(yōu)模型。*58Analyze→Regression→Linear定義變量:脂聯(lián)素→Dependent,
體重指數(shù)、病程、瘦素、空腹血糖→Independent(s)*59Analyze→Regression→Linear定義變量:脂聯(lián)素→Dependent,
體重指數(shù)、病程、瘦素、空腹血糖→Independent(s)選擇篩選最優(yōu)模型的方法Mehtod→Stepwise*60主要結(jié)果——引入的變量剔除的變量最優(yōu)模型*61主要結(jié)果最優(yōu)模型*62主要結(jié)果最優(yōu)模型*63其他篩選最優(yōu)模型的方法,大家自己練習(xí)。*64練習(xí)6考慮有四個(gè)與某疾病有關(guān)的因素與該病的患病率資料如下表所示,試用該數(shù)據(jù)進(jìn)行多重回歸分析。*65練習(xí)7下表是隨機(jī)抽取的11名兒童的智力測(cè)試數(shù)據(jù),試以IQ為因變量擬合多重線性回歸模型。并討論本例應(yīng)用回歸分析所存在的問(wèn)題。*66第三節(jié)曲線估計(jì)*67例6某研究者測(cè)得某女童1~9月的身高數(shù)據(jù),如下表所示。試用合適的回歸模型描述該月齡段女童的身高隨時(shí)間變化的規(guī)律。*68建立數(shù)據(jù)文件:女童身高數(shù)據(jù).sav.定義變量*69建立數(shù)據(jù)文件:女童身高數(shù)據(jù).sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)*70建立數(shù)據(jù)文件:女童身高數(shù)據(jù).sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析繪制散點(diǎn)圖:Graphs→Scatter→SimpleScatter→Define定義變量:身高→YAxis,時(shí)間→XAxis*71觀察身高與時(shí)間的趨勢(shì)關(guān)系—近似對(duì)數(shù)曲線關(guān)系*72建立數(shù)據(jù)文件:女童身高數(shù)據(jù).sav.定義變量輸入數(shù)據(jù)開(kāi)始分析繪制散點(diǎn)圖:Graphs→Scatter→SimpleScatter→Define定義變量:身高→YAxis,時(shí)間→XAxisanalyze→Regression→CurveEstimation定義變量:身高→Dependent(
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣課件好
- 家紡導(dǎo)購(gòu)專業(yè)知識(shí)培訓(xùn)課件
- 酒店物業(yè)管理服務(wù)合同三篇
- 社團(tuán)活動(dòng)對(duì)學(xué)生發(fā)展的影響計(jì)劃
- 秋季學(xué)期學(xué)生學(xué)習(xí)成果展示計(jì)劃
- 促肝細(xì)胞生長(zhǎng)素相關(guān)項(xiàng)目投資計(jì)劃書(shū)
- 前臺(tái)文員的個(gè)人發(fā)展規(guī)劃計(jì)劃
- 銷售心理學(xué)與客戶洞察培訓(xùn)
- 張緊裝置相關(guān)項(xiàng)目投資計(jì)劃書(shū)范本
- 輸尿管癌的護(hù)理查房
- JB T 7588-2010YL系列雙值電容單相異步電動(dòng)機(jī)技術(shù)條件(機(jī)座號(hào)80~132)
- 抵制不健康讀物“讀書(shū)與人生”
- 大型展覽會(huì)場(chǎng)消防應(yīng)急演示
- 2024年中廣核新能源深圳有限公司招聘筆試參考題庫(kù)含答案解析
- 2024年徐州地鐵集團(tuán)有限公司招聘筆試參考題庫(kù)含答案解析
- 《機(jī)電一體化設(shè)備安裝與調(diào)試》課程標(biāo)準(zhǔn)
- 拉運(yùn)污水泄漏應(yīng)急預(yù)案
- 幼兒園大班社會(huì)《年的故事》
- 馬術(shù)比賽應(yīng)急處置預(yù)案
- 基于核心素養(yǎng)的初中道德與法治大單元與議題式教學(xué)融合策略 論文
- 土壤檢測(cè)報(bào)告
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論