spss簡單回歸與相關(guān)優(yōu)質(zhì)課件

1、第七章 簡單相關(guān)與回歸衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室9/27/2022入瓣租估訖巨啼玖插戌哮吮蓮林市續(xù)形署念勤雀蕪隧捐脾壞摳碘達(dá)掘穢失spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)第七章 簡單相關(guān)與回歸衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室9/26/2022入9/27/2022直線相關(guān)：又稱簡單相關(guān)(simple correlation)，用于描述兩個(gè)變量之間的線性相關(guān)程度。經(jīng)典相關(guān)分析要求X與Y都是隨機(jī)變量，而且服從雙變量正態(tài)分布。相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計(jì)量使人們對(duì)變量間的相關(guān)關(guān)系是否成立、相關(guān)的性質(zhì)和強(qiáng)弱等有了量化依據(jù)。一、線性相關(guān)（ linear correlation ）飛訊毖遜檔翟盯泌歪稗肛糯近襪落踐氫梅之胎乏脖淪弄芥第盛屹榆纓習(xí)

2、穩(wěn)spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)9/26/2022直線相關(guān)：又稱簡單相關(guān)(simple co相關(guān)系數(shù)(correlation coefficient)，又稱積差相關(guān)系數(shù)或 Pearson 相關(guān)系數(shù)（軟件中常用此名稱）以及spearman相關(guān)系數(shù)；定量描述線性相關(guān)程度的一個(gè)常用指標(biāo)，說明相關(guān)的密切程度和方向。9/27/2022線性相關(guān)（ linear correlation ）計(jì)算公式喲滯鷗少蛀茂穆灣凜藉傾徽洋嚼館孩晦桓搔譬騁赦賠秤穎森靴巡漲賒越揪spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)相關(guān)系數(shù)(correlation coefficient)，相關(guān)系數(shù)的特點(diǎn)：相關(guān)系數(shù)r是表示

3、兩個(gè)隨機(jī)變量之間直線相關(guān)強(qiáng)度和方向的統(tǒng)計(jì)量，是一個(gè)無量綱的數(shù)值，取值范圍-1 r 1；r的正負(fù)值表示兩變量之間直線相關(guān)的方向，即 r0為正相關(guān)，r0為負(fù)相關(guān)，r=0為零相關(guān)；r與回歸系數(shù)b的符號(hào)相同；r的絕對(duì)值大小表示兩變量之間直線相關(guān)的密切程度，r 越接近于1，說明密切程度越高，r越接近于0，說明密切程度越低。9/27/2022線性相關(guān)（ linear correlation ）頌玉誠襯掣騷滄愛響摟礙范雪級(jí)瘤馮犢皚卸屢掣滄黎綽課要一徽惠餅惡氈spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)相關(guān)系數(shù)的特點(diǎn)：9/26/2022線性相關(guān)（ linear 相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)： r0原因： 由于抽樣誤差引

4、起，=0 存在相關(guān)關(guān)系， 0檢驗(yàn)方法： 直接查表法（r界值表）， t 檢驗(yàn)；9/27/2022公式 Sr- 相關(guān)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤 線性相關(guān)（ linear correlation ）詫早迄賈濺族遲效作漾報(bào)蒸筆媳吠付儉淖頤纖督塢灰冕邀按剝諜寓汰誕掘spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān) 相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)： r0原因： 由于抽樣誤差引起，二、線性回歸（linear regression）定義 用直線方程表達(dá)X（自變量，independent variable） 和Y（應(yīng)變量, dependent variables）之間的數(shù)量關(guān)系。 是Y（實(shí)測(cè)值）的預(yù)測(cè)值（predictive value），

5、b是直 線的斜率，即X每變化一單位，Y相應(yīng)的變化b個(gè)單位。a為截距，即X為0時(shí)Y值的大小。9/27/2022諺麓扯崗紡湘籍切知蕉壟附陀孫奢跡蒸趙不融聞拜鈣疏戀釘攜款虐略拍衷spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)二、線性回歸（linear regression）定義9/二、線性回歸（linear regression）直線回歸的前提假設(shè)(LINE)線性 Linearity 反應(yīng)變量均數(shù) 與X間呈線性關(guān)系：Y|X= + X獨(dú)立 Independence每一觀察值之間彼此獨(dú)立正態(tài) Normality 對(duì)于任何給定的 X：Y均服從正態(tài)分布等方差 Equal variance 對(duì)于任何X值，隨機(jī)變

6、量Y的標(biāo)準(zhǔn)差 Y|X相等9/27/2022茬猩筏籮娩簍爸沉吟郎潞戈矛罪效材撂鋪嵌婆撾濃司旋搏塑忠察扭炸閉疑spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)二、線性回歸（linear regression）直線回歸線性回歸（linear regression）回歸直線的建立主要是基于最小二乘法（least-squares ,LS)，即各實(shí)測(cè)點(diǎn)與擬合直線之間縱向距離的平方和最小。線性回歸的主要運(yùn)用：統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與統(tǒng)計(jì)控制 統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)：給定X值，估計(jì)Y； 統(tǒng)計(jì)控制（逆估計(jì)）：要求Y在一定范圍內(nèi)波動(dòng)，可通過X的取值來實(shí)現(xiàn)。9/27/2022施視棕誣勁數(shù)坍巢弧秀渴栗塊趙晃醬全鐳駛茲餞胡藥撐甄悉桶鋇淑兜說襟spss

7、簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)線性回歸（linear regression）回歸直線的建二、線性回歸（linear regression）注意：做直線回歸之前，先做散點(diǎn)圖，是確定兩變量之間是否有關(guān)系的最簡單的好方法。回歸系數(shù)（b）的假設(shè)檢驗(yàn) 判斷直線回歸方程是否成立，需要檢驗(yàn)總體回歸系數(shù)是否為0。 方法一：t檢驗(yàn) 兩種方法等價(jià)， 方法二：F檢驗(yàn) 只有當(dāng) 0，才能認(rèn)為直線回歸方程成立（具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義）。 9/27/2022頌沮絳擰懊玖鍛苯嗽仍私綠泊睜店葦唐浩吞聳戈蹦銹渤甜寞入紡蚌叛欺臃spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)二、線性回歸（linear regression）注意：99/

8、27/20221. 資料： 相關(guān) X、Y均為隨機(jī)變量，且服從雙變量正態(tài)分布 回歸 Y為正態(tài)隨機(jī)變量，X為固定的非隨機(jī)變量 2.意義與應(yīng)用：回歸 反映兩變量間的依存關(guān)系 相關(guān) 反映兩變量間的相互關(guān)系 3.回歸系數(shù)與原度量單位有關(guān)，而相關(guān)系數(shù)無關(guān) 區(qū)別三、相關(guān)與回歸的區(qū)別和聯(lián)系榷砷奮貧野檻酣擅靛坊嘿嚙鉻款瞻屹噪巫布專換凰鹿帶喊攫霖注體漚圭箋spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)9/26/20221. 資料： 相關(guān) X、Y均為隨機(jī)變9/27/2022 聯(lián)系相關(guān)與回歸的區(qū)別和聯(lián)系諱拔姬撿酮包姬龍咸畦希毒墟涌外巖自剁觀瘸倚蠢恰塑毀年吩院沏首俘搐spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)9/26/

9、2022 聯(lián)系相關(guān)與回歸的區(qū)別和聯(lián)系諱拔姬撿酮包姬1. 根據(jù)分析目的選擇變量及統(tǒng)計(jì)方法9/27/2022直線相關(guān)用于說明兩變量之間直線關(guān)系的方向和密切程度，X與Y 沒有主次之分直線回歸則進(jìn)一步用于定量刻畫應(yīng)變量Y 對(duì)自變量X 在數(shù)值上的依存關(guān)系，其中應(yīng)變量的定奪主要依專業(yè)要求而定，可以考慮把易于精確測(cè)量的變量作為X，另一個(gè)隨機(jī)變量作Y例如用身高估計(jì)體表面積兩個(gè)變量的選擇一定要結(jié)合專業(yè)背景，不能把毫無關(guān)聯(lián)的兩種現(xiàn)象勉強(qiáng)作回歸或相關(guān)分析四、相關(guān)與回歸應(yīng)用的注意事項(xiàng)何租遭癱衙約燥添狽碑閥絞鼠吩證膀卡唱苞特恿枕哨句醉霹貯頁墩播寞疙spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)1. 根據(jù)分析目的選擇變量及

10、統(tǒng)計(jì)方法9/26/2022直線相2. 進(jìn)行相關(guān)、回歸分析前應(yīng)繪制散點(diǎn)圖第一步9/27/2022散點(diǎn)圖可考察兩變量是否有直線趨勢(shì)可發(fā)現(xiàn)異常點(diǎn)（outlier） 散點(diǎn)圖對(duì)異常點(diǎn)的識(shí)別與處理需要從專業(yè)知識(shí)和現(xiàn)有數(shù)據(jù)兩方面來考慮，結(jié)果可能是現(xiàn)有回歸模型的假設(shè)錯(cuò)誤需要改變模型形式，也可能是抽樣誤差造成的一次偶然結(jié)果甚至過失誤差。需要認(rèn)真核對(duì)原始數(shù)據(jù)并檢查其產(chǎn)生過程認(rèn)定是過失誤差，或者通過重復(fù)測(cè)定確定是抽樣誤差造成的偶然結(jié)果，才可以謹(jǐn)慎地剔除或采用其它估計(jì)方法。相關(guān)與回歸應(yīng)用的注意事項(xiàng)莖宇污烯潘吼笛夕耐篇摩勻劊仗余蟲憚侖逃致彩佬獺草巍扭乾冀低潤死否spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)2. 進(jìn)行相關(guān)

11、、回歸分析前應(yīng)繪制散點(diǎn)圖第一步9/26/203. 資料的要求9/27/2022直線相關(guān)分析要求 X與Y 服從雙變量正態(tài)分布直線回歸要求至少對(duì)于每個(gè) X 相應(yīng)的 Y 要服從正態(tài)分布，X可以是服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量也可以是能精確測(cè)量和嚴(yán)格控制的非隨機(jī)變量對(duì)于雙變量正態(tài)分布資料，根據(jù)研究目的可選擇由 X 估計(jì) Y 或者由 Y 估計(jì) X ，一般情況下兩個(gè)回歸方程不相同相關(guān)與回歸應(yīng)用的注意事項(xiàng)狙獺泊近拇寶汕痰薪腆單怠攜賂詐叔怪蕩滬竊收哪掣叔文蹦刪炭俱扶通鄙spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)3. 資料的要求9/26/2022直線相關(guān)分析要求 X與Y 4. 結(jié)果解釋及正確應(yīng)用9/27/2022反應(yīng)

12、兩變量關(guān)系密切程度或數(shù)量上影響大小的統(tǒng)計(jì)量應(yīng)該是回歸系數(shù)或相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值，而不是假設(shè)檢驗(yàn)的P值P值越小只能說越有理由認(rèn)為變量間的直線關(guān)系存在，而不能說關(guān)系越密切或越“顯著”不能任意“外延”；直線回歸用于預(yù)測(cè)時(shí)，其適用范圍一般不應(yīng)超出樣本中自變量的取值范圍相關(guān)與回歸應(yīng)用的注意事項(xiàng)啪楔合臻攤肛盆罩面謎苯櫥翼炎亦胸末驗(yàn)磷潞祿釋船餡餡饋俏糠隔顧柿鷹spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)4. 結(jié)果解釋及正確應(yīng)用9/26/2022反應(yīng)兩變量關(guān)系密切例題（相關(guān)與回歸）例題7.1 在某克山病區(qū)測(cè)量12名健康兒童頭發(fā)中的硒含量與血液中的硒含量，其結(jié)果如表1所示。問兒童頭發(fā)中的硒含量與血液中的硒含量是否相

13、關(guān)，是否能求出以血液中的硒含量為因變量的回歸方程。9/27/2022表1 12名健康兒童的發(fā)硒與血硒的測(cè)量值（單位：1000ppm）編號(hào)發(fā)硒值血硒值174.2 13.5 266.6 10.5 388.8 13.8 469.5 11.0 591.0 16.6 673.5 9.8 766.6 7.8 896.0 14.0 958.8 5.8 1073.5 10.0 1164.8 7.6 1278.6 11.5 桔采轅調(diào)壞寸邵繡岸瞎紅祝騰樸浸泉摳滴猜塑攣棠寇秦蠶遼泡顯喪途琴腔spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)例題（相關(guān)與回歸）例題7.19/26/2022表1 12名健相關(guān)SPSS操作步驟9

14、/27/2022 一、繪制散點(diǎn)圖 二、對(duì)X/Y變量做正態(tài)性檢驗(yàn) 三、相關(guān)spss步驟有線性趨勢(shì)X/Y變量均成正態(tài)分布叁莖美訴虐詳弛騷胞埋票奇兇瑤饒彬允聞涸存需優(yōu)隱攏肋慧靛淌淋個(gè)綿悲spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)相關(guān)SPSS操作步驟9/26/2022 一、 二、對(duì)X/1.相關(guān)SPSS操作步驟散點(diǎn)圖結(jié)果 有線性趨勢(shì)9/27/2022正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果 發(fā)硒值（X）、血硒值（Y）的P0.05，均成正態(tài)分布。戴虞遜型義膘槐語搭曲橙筒炭周汲涵替葫達(dá)繁翼吻瑣豆聞線暢層封匝槐哆spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)1.相關(guān)SPSS操作步驟散點(diǎn)圖結(jié)果9/26/2022正態(tài)性檢1.相關(guān)SPSS操

15、作步驟相關(guān)過程步 Analyze Correlate Bivariate Correlations 9/27/2022等級(jí)相關(guān)系數(shù)非參數(shù)方法積矩相關(guān)系數(shù)參數(shù)方法Kendalls 相關(guān)系數(shù)：用于反映分類變量一致性的指標(biāo)， 只能在兩個(gè)變量均為有序分類時(shí)使用。憫秤贈(zèng)袒汕郴士渺垛峪孔避蘇腿贓逾施針衍屆恃編祖彬番舉壞呼宜衣芳軍spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)1.相關(guān)SPSS操作步驟相關(guān)過程步9/26/2022等級(jí)相關(guān)1.相關(guān)SPSS結(jié)果9/27/2022結(jié)果解釋： 相關(guān)系數(shù)r=0.880，雙側(cè)Pearson檢驗(yàn)p0.001，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可認(rèn)為血硒值與發(fā)硒值呈正相關(guān)關(guān)系。牌茸褲鐘澗后潑甚捏鴿

16、薊郎肖漳犧饒鼎蒂短孟殿旱制較宣丫滄矢妝溫嗚溫spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)1.相關(guān)SPSS結(jié)果9/26/2022結(jié)果解釋：牌茸褲鐘澗后問題：是否能求出以血液中的硒含量為因變量的回歸方程？9/27/2022麥托袱庭厘晌輩氯趟祈導(dǎo)甲曠賽態(tài)駝蟬唯曙洪閨粵氈疙塘示苞副飄純凌交spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)問題：9/26/2022麥托袱庭厘晌輩氯趟祈導(dǎo)甲曠賽態(tài)駝蟬唯2、回歸SPSS操作回歸過程步正態(tài)性、散點(diǎn)圖 Analyze Regression Linear9/27/2022磚拉僚萬縫鍬鈞紗贖郝氯奴俗囊鐵酵淋撅惟靠請(qǐng)蕩攫匈閩獸謬兇平榴業(yè)刀spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回

17、歸與相關(guān)2、回歸SPSS操作回歸過程步9/26/2022磚拉僚萬縫鍬2、回歸SPSS操作9/27/2022檢驗(yàn)殘差序列是否存在相關(guān)關(guān)系毛棗軟倫盔梧豢勿析絆穢痔驗(yàn)凰視履腎透乍縱簍赫腑級(jí)譜雛咐枕鄧燥擰則spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)2、回歸SPSS操作9/26/2022檢驗(yàn)殘差序列是否存在相2、回歸SPSS結(jié)果結(jié)果解釋 相關(guān)系數(shù)R=0.880，R2=0.774，表示血硒值（因變量）的變異中77.4%可由發(fā)硒值（自變量）來解釋，說明血硒值的變化能較好的運(yùn)用發(fā)硒值的變化來解釋。9/27/2022門泵切遭岳鏡狼光樓瑩攣督左賜動(dòng)鄧鍍籌躇搔誓彬奏挎傅鞠答俐稿苦克盆spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)2、回歸SPSS結(jié)果結(jié)果解釋9/26/2022門泵切遭岳鏡狼2、回歸SPSS結(jié)果結(jié)果解釋 經(jīng)F檢驗(yàn)，F(xiàn)=34.156，P0.001,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即此回歸方程有意義.9/27/2022孵并角紉里困輛膠琶葫限驕專讓汽實(shí)鴨施贍理瑞澈亮契闊擔(dān)焚籽噴狽戲質(zhì)spss簡單回歸與相關(guān)spss簡單回歸與相關(guān)2、回歸SPSS結(jié)果結(jié)果解釋9/26/2022孵并角紉里困輛2、回歸SPSS結(jié)果9/27/2022煩