多元分析復(fù)習(xí)題及答案

1、1.什么是單變量（一元）分析？什么是多元分析？對多變量資料為什么不能用一元分析代替多元分析？答案：應(yīng)變量（因變量/反應(yīng)變量）即分析指標(biāo)僅一個時：稱一元分析或單變量分析。應(yīng)變量（因變量/反應(yīng)變量）即分析指標(biāo)有多個時：稱多元分析/多變量分析。對多變量資料分別進(jìn)行單變量分析，可能導(dǎo)致 增大犯第I類錯誤的概率 當(dāng)單變量分析結(jié)果不一致時，很難得到一個綜合的結(jié)論 忽略變量間的相互關(guān)系。因此，多元分析與一元分析在使用時是相輔相成的。多元統(tǒng)計分析具有概括和全面考慮的綜合能力和特點一元分析（單指標(biāo)）容易分析各指標(biāo)各組間的關(guān)系和差異兩種結(jié)合起來所得結(jié)論更豐富2某研究者對當(dāng)?shù)?0歲以上人群進(jìn)行調(diào)查，收集性別、ECG

2、、年齡與患冠狀動脈疾病數(shù)據(jù)，并進(jìn)行回歸分析，數(shù)據(jù)的編碼及SPSS軟件分析結(jié)果如下，寫出回歸模型的一般形式，因素賦值說明性別1=男性，0=女性ECG1=ST段壓低0.1mV,2=ST段壓低范圍在0.10.2mV3=ST段壓低范圍20.2mV年齡（歲）冠狀動脈疾病Y是=1否=0SPSS軟件分析結(jié)果因素回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤Wald卡方P值OR值常數(shù)項-20.2074.56218.6660.000性別0.2630.6360.1710.6790.072ECG1.6340.6825.7440.0175.124年齡0.0850.0365.5210.0191.089答案:吹'""=-20

3、.207+0.263性別+1.634EGG+0.085年齡根據(jù)spss軟件結(jié)果可知，影響冠狀動脈疾病患病的因素有ECG和年齡；偏回歸系數(shù)解釋實際是對OR的解釋:ECG的OR值為5.124,即ECG每增加一個等級,患冠狀動脈疾病的風(fēng)險增加4.124倍（5.124-1）并且ECG的影響大于年齡的影響；年齡OR值1.089，年齡增大一歲患冠狀動脈疾病的風(fēng)險是原來的1.089倍。3、測定n例糖尿病人的血糖（Y，mmol/L），胰島素（X1,mu/L）以及生長素（X2,g/L）的數(shù)值，均為定量資料。并建立了血糖對于胰島素及生長素的多重線性回歸方程，Y=17.0018-0.4059X1+0.0977X2.

4、假定經(jīng)過檢驗方程有意義，且兩個偏回歸系數(shù)都有統(tǒng)計學(xué)意義，請回答：1）多重線性回歸對應(yīng)變量和自變量有哪些要求？答案：Y（應(yīng)變量）變量服從正態(tài)分布的連續(xù)性隨機(jī)變量；自變量x大多數(shù)應(yīng)為連續(xù)性變量，可以有少部分的分類變量（兩分類、無序多分類和有許多分類）2）請解釋兩個偏回歸系數(shù)的含義。bl為-0.4059,在其他自變量（生長素不變）不變的情況下，胰島素每增加1mu/L，血糖下降0.4059mmol/L。bl為0.0977,在其他自變量（胰島素水平不變）不變的情況下，生長素每增加1卩g/L，血糖增加0.0977mmol/L。3）若評價此多重線性回歸方程優(yōu)劣程度應(yīng)選取什么指標(biāo)？剩余標(biāo)準(zhǔn)差或調(diào)整決定系數(shù)4.

5、為研究惡性腸道梗阻住院患者生存時間的影響因素，在1995年至2000年間，收集了三所醫(yī)院95例住院患者的資料，各變量的賦值說明見表16-3。表16-395例惡性腸道梗阻住院患者資料各變量賦值說明變量說明賦值ID編號time生存時間（天）status生存狀態(tài)0=刪失，1=死亡group支架類型1=金屬支架，2=塑料內(nèi)涵管gender性別1=男，2=女complica并發(fā)癥0=無，1=有obstruct梗阻段1=上段，2=中段，3=下段stage分期1=1期,2=11期，3=111期，4=W期size腫瘤體積（cm3）duration住院天數(shù)表16-10Cox回歸分析參數(shù)估計及假設(shè)檢驗結(jié)果OR值9

6、5%置信區(qū)間變量偏回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤WaldX2P值OR值下限上限group1.1550.4327.1510.0073.1751.3617.403gender-0.0230.4210.0030.9570.9780.4292.230duration0.0120.0073.4060.0651.0120.9991.026complica0.2340.38603670.5451.2630.5932.689obstruct-0.3270.1773.3960.0650.7210.5091.021size0.0180.0069.4890.0021.0191.0071.031stage0.7550.2449.57

7、20.0022.1291.3193.4351）對生存狀況有影響的自變量有哪些？答案：group，size，stage2）哪些是保護(hù)因素，哪些是危險因素？答案：size為保護(hù)因素，group、stage危險因素。3）如何解釋有意義自變量的影響程度？（此解釋與前述第二題解釋相似。）5.生存資料的特點、生存分析的目的。 蘊(yùn)涵有結(jié)局和時間兩個方面的信息； 結(jié)局為兩分類互斥事件； 一般是通過隨訪收集得到，隨訪觀察往往是從某統(tǒng)一時間點（如確診、入院或?qū)嵤┦中g(shù)等某種處理措施后）開始，觀察到某規(guī)定時間點截止； 常因失訪等原因造成某些研究對象的生存時間數(shù)據(jù)不完整；數(shù)據(jù)分完全數(shù)據(jù)和刪失數(shù)據(jù)。 生存時間不服從正態(tài)分

8、布，需用生存分析描述生存過程比較生存過程生存過程的影響因素分析6主成分分析與因子分析有何異同？1.區(qū)別：研究目的不同主成分分析，降維和消除多重共線性；因子分析：尋找內(nèi)在結(jié)構(gòu)，解釋事物間的關(guān)聯(lián)。（2）應(yīng)用條件不同：因子分析的條件更嚴(yán)格，樣本量足夠大，變量間存在相關(guān)性（Bratiett球形檢驗Pv0.05）；KMO統(tǒng)計量0.7左右。模型不同主成分分析：主成分為原變量的線性組合；因子分析模型：原變量為主因子和特殊因子的線性組合聯(lián)系：因子分析采用主成分法，不進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)的分析結(jié)果與主成分分析結(jié)果一致。7聚類分析和判別分析有什么異同點？聚類分析可以對樣品進(jìn)行分類，也可以對指標(biāo)進(jìn)行分類；判別分析只能對樣品

9、進(jìn)行分類聚類分析事先不知道事物的類別，也不知道應(yīng)該分幾類；判別分析必須事先知道事物的類別，也知道分幾類聚類分析不需要分類的歷史資料，能直接對樣品進(jìn)行分類；判別分析需要分類歷史資料（訓(xùn)練樣品）去建立判別函數(shù)，然后才對樣品進(jìn)行分類。8.簡述簡單相關(guān)、復(fù)相關(guān)、偏相關(guān)以及典型相關(guān)分析有何區(qū)別？簡單相關(guān)：兩個連續(xù)型定量變量相關(guān)分析，說明相關(guān)關(guān)系的方向和密切程度；復(fù)相關(guān)分析：說明一個定量變量與另一組定量變量間的相互關(guān)系；偏相關(guān)：扣除其他變量的影響，分析兩個定量變量間的相關(guān)關(guān)系；典型相關(guān)分析：一組定量變量和另一組定量變量間的相互關(guān)系。9什么是多重共線性？如何識別？當(dāng)發(fā)生共線性如何處理？答案：自變量之間存在著較強(qiáng)的線性關(guān)系，此現(xiàn)象稱為自變量間的多重共線性（collinearity）0識別：1）回歸系數(shù)的符號與由專業(yè)知識不符2）變量的重要性與專業(yè)不符3）整個方程有意義或決定系數(shù)R2高，但