第9章-直線回歸與相關(guān)

第9章直線回歸與相關(guān)學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握直線相關(guān)的定義，熟悉簡單相關(guān)系數(shù)的計算；掌握直線相關(guān)分析的SAS程序（CORR過程以及選項）；掌握直線回歸的模型假設(shè)以及計算方法；了解直線回歸應(yīng)用的注意事項；掌握直線回歸分析的SAS程序（REG過程以及選項）。概述在醫(yī)學(xué)上，許多現(xiàn)象之間都存在著相互聯(lián)系，例如身高與體重、體溫與脈搏、年齡與血壓、釘螺與血吸蟲感染等。而有些事物的關(guān)系是互為因果的，如上述釘螺是因，感染血吸蟲是果；但有時因果不清，只是伴隨關(guān)系。例如父母的兄弟，兄高，弟也可能高，但不能說兄是因、弟是果，這里不是因果關(guān)系，而可能與社會條件、家庭經(jīng)濟(jì)、營養(yǎng)、遺傳等因素有關(guān)。概述相關(guān)是解決客觀事物或現(xiàn)象相互關(guān)系密切程度的問題，而回歸則是用函數(shù)的形式表示出因果關(guān)系。有相關(guān)不一定因果關(guān)系；反之，有因果關(guān)系的，一定有相關(guān)。我們稱“因”的變量叫因變量，習(xí)慣上用Y表示。以橫軸代表自變量X，縱軸代表依變量Y，可以將一群觀察事物的兩種關(guān)系在坐標(biāo)圖上以P（X，Y）的方法定位，作出一群散點圖，便可在圖上看出兩者的關(guān)系。相關(guān)分析和回歸分析是研究現(xiàn)象之間相關(guān)關(guān)系的兩種基本方法。所謂相關(guān)分析，就是用一個指標(biāo)來表明現(xiàn)象間相互依存關(guān)系的密切程度。直線相關(guān)分析介紹設(shè)有兩個變量x和y，變量y隨變量x一起變化，并完全依賴于x，當(dāng)變量x取某個數(shù)值時，y依確定的關(guān)系取相應(yīng)的值，則稱y是x的函數(shù)，記為y=f（x），其中x稱為自變量，y稱為因變量。各觀測點落在一條線上。自變量取值一定時，因變量的取值帶有一定隨機(jī)性的兩個變量之間的關(guān)系叫做相關(guān)關(guān)系。當(dāng)一個或幾個相互聯(lián)系的變量取一定數(shù)值時，與之相對應(yīng)的另一變量的值雖然不確定，但它仍按某種規(guī)律在一定的范圍內(nèi)變化，變量間的這種相互關(guān)系，稱為具有不確定性的相關(guān)關(guān)系。直線相關(guān)分析介紹與函數(shù)關(guān)系不同，相關(guān)變量間關(guān)系不能用函數(shù)關(guān)系精確表達(dá)，一個變量的取值不能由另一個變量唯一確定，當(dāng)變量x取某個值時，變量y的取值可能有無數(shù)個，各觀測點分布在直線周圍。按相關(guān)程度劃分可分為完全相關(guān)、不完全相關(guān)、和不相關(guān)：不相關(guān)如果變量間彼此的數(shù)量變化互相獨立，則其關(guān)系為不相關(guān)，即沒有任何相關(guān)關(guān)系。自變量x變動時，因變量y的數(shù)值不隨之相應(yīng)變動。完全相關(guān)如果一個變量的變化是由其他變量的數(shù)量變化所唯一確定，此時變量間的關(guān)系稱為完全相關(guān)。即因變量y的數(shù)值完全隨自變量x的變動而變動，它在相關(guān)圖上表現(xiàn)為所有的觀察點都落在同一條直線上，這種情況下，相關(guān)關(guān)系實際上是函數(shù)關(guān)系。所以，函數(shù)關(guān)系是相關(guān)關(guān)系的一種特殊情況。不完全相關(guān)如果變量間的關(guān)系介于不相關(guān)和完全相關(guān)之間，則稱為不完全相關(guān)。大多數(shù)相關(guān)關(guān)系屬于不完全相關(guān)，是統(tǒng)計研究的主要對象。正相關(guān)和負(fù)相關(guān)正相關(guān)：兩個變量之間的變化方向一致，都是呈增長或下降的趨勢。即自變量x的值增加（或減少），因變量y的值也相應(yīng)地增加（或減少），這樣的關(guān)系就是正相關(guān)。負(fù)相關(guān)：兩個變量之間變化方向相反，即自變量的數(shù)值增大（或減小），因變量隨之減?。ɑ蛟龃螅＞€形相關(guān)和非線形相關(guān)直線相關(guān)（或線性相關(guān)）：當(dāng)相關(guān)關(guān)系的自變量x發(fā)生變動，因變量y值隨之發(fā)生大致均等的變動，從圖像上近似地表現(xiàn)為直線形式，這種相關(guān)通稱為直線相關(guān)。曲線（或非線性）相關(guān)。在兩個相關(guān)現(xiàn)象中，自變量x值發(fā)生變動，因變量y也隨之發(fā)生變動，這種變動不是均等的，在圖像上的分布是各種不同的曲線形式，這種相關(guān)關(guān)系稱為曲線（或非線性）相關(guān)。曲線相關(guān)在相關(guān)圖上的分布，表現(xiàn)為拋物線、雙曲線、指數(shù)曲線等非直線形式。單相關(guān)、復(fù)相關(guān)和偏相關(guān)單相關(guān)：兩個因素之間的相關(guān)關(guān)系叫單相關(guān)，即研究時只涉及一個自變量和一個因變量。復(fù)相關(guān)：三個或三個以上因素的相關(guān)關(guān)系叫復(fù)相關(guān)，即研究時涉及兩個或兩個以上的自變量和因變量。在某一現(xiàn)象與多種現(xiàn)象相關(guān)的場合，當(dāng)假定其他變量不變時，其中兩個變量之間的相關(guān)關(guān)系稱為偏相關(guān)。相關(guān)系數(shù)所謂相關(guān)分析，就是分析測定變量間相互依存關(guān)系的密切程度的統(tǒng)計方法。一般可以借助相關(guān)系數(shù)來進(jìn)行相關(guān)分析。相關(guān)系數(shù)是表示兩個變量（X，Y）之間線性關(guān)系密切程度的指標(biāo)，用r表示，其值在-1至+1間。如兩者呈正相關(guān)，r呈正值，r=1時為完全正相關(guān)；如兩者呈負(fù)相關(guān)則r呈負(fù)值，而r=-1時為完全負(fù)相關(guān)。完全正相關(guān)或負(fù)相關(guān)時，所有圖點都在直線回歸線上；點子的分布在直線回歸線上下越離散，r的絕對值越小。當(dāng)例數(shù)相等時，相關(guān)系數(shù)的絕對值越接近1，相關(guān)越密切；越接近于0，相關(guān)越不密切。當(dāng)r=0時，說明X和Y兩個變量之間無直線關(guān)系。相關(guān)系數(shù)簡單相關(guān)系數(shù)反映兩個變量之間線性相關(guān)密切程度和相關(guān)方向的統(tǒng)計測定,它是其他相關(guān)系數(shù)形成的基礎(chǔ)。簡單相關(guān)系數(shù)的計算公式為：直線相關(guān)分析的SAS程序SAS系統(tǒng)中進(jìn)行直線相關(guān)分析的過程步是CORR過程。CORR過程存在于SAS的base模塊，可以計算Pearson積矩相關(guān)系數(shù)、Spearman秩相關(guān)系數(shù)、Kendall‘stau-b統(tǒng)計量、Hoeffding’s獨立性分析統(tǒng)計量D以及Pearson，Spearman，以及Kendall偏相關(guān)系數(shù)。另外，它還對用于估計可靠性的Cronbach系數(shù)α進(jìn)行計算。Corr過程的語句基本格式如下：PROCCORR<選項列表>;BY<DESCENDING>變量名-1<...<DESCENDING>變量名-n><NOTSORTED>;FREQ變量名;PARTIAL變量名（列表）;VAR變量名（列表）;WEIGHT變量名;WITH變量名（列表）;直線相關(guān)分析的SAS程序CORR過程的幾條語句中，BY語句、FREQ語句以及WEIGHT語句與以前所介紹的過程中的完全相同，大家可以參考以前的內(nèi)容。下面簡要介紹其余的幾條語句。PARTIAL語句:用以對所指定的變量計算偏相關(guān)系數(shù)或類似的偏統(tǒng)計量，可計算的偏統(tǒng)計量與PROCCORR語句中指定的選項有關(guān)。但其中只有Pearson積矩相關(guān)系數(shù)、Spearman秩相關(guān)系數(shù)及Kendall’sTau-b可計算相應(yīng)的偏統(tǒng)計量。直線相關(guān)分析的SAS程序VAR語句:VAR語句和其它過程中的也基本相同，這里VAR語句指定的變量必須為數(shù)值型變量，至少應(yīng)指定兩個變量（當(dāng)然只指定一個變量也可以計算，但是你必須確定你確實需要證明“一個變量和它自身的相關(guān)系數(shù)為1”），可同時指定多個變量，此時SAS會對任意兩個變量之間進(jìn)行相關(guān)分析。直線相關(guān)分析的SAS程序WITH語句:WITH語句用來指定和VAR語句指定的變量進(jìn)行相關(guān)分析的變量。當(dāng)有WITH語句存在時，VAR語句中指定的變量之間不再進(jìn)行相關(guān)性分析，而其中的每個變量都和WITH語句指定的所有變量進(jìn)行相關(guān)性分析，相關(guān)分析也不會發(fā)生在WITH語句所指定的變量之間。輸出結(jié)果的相關(guān)矩陣中，VAR語句指定的變量排列在行上，WITH語句指定的變量則排列在列上。如果需要，一個變量可以同時出現(xiàn)在VAR語句和WITH語句內(nèi)。Pearson相關(guān)用于雙變量正態(tài)分布的資料，其相關(guān)系數(shù)稱為積矩相關(guān)系數(shù)。進(jìn)行相關(guān)分析時，我們一般會同時對兩變量繪制散點圖，以更直觀地考察兩變量之間的相互變化關(guān)系。直線回歸分析醫(yī)學(xué)上，不少變量間雖存在一定關(guān)系，但這種關(guān)系不象函數(shù)關(guān)系那樣十分確定。例如正常人的血壓隨年齡而增高，但這只是總的趨勢，有些高齡人的血壓卻不一定偏高；一群正常人按年齡和血壓兩個變量在坐標(biāo)上的方位點，并非集中在一條上升直線上，而是圍繞著一條有代表性的直線上升。

直線回歸分析的任務(wù)在于找出兩個變量有依存關(guān)系的直線方程，以確定一條最接近于各實測點的直線，使各實測點與該線的縱向距離的平方和為最小。這個方程稱為直線回歸方程，據(jù)此方程描繪的直線就是回歸直線。直線回歸分析直線回歸是用直線回歸方程表示兩個數(shù)量變量間依存關(guān)系的統(tǒng)計分析方法，屬雙變量分析的范疇。如果某一個變量隨著另一個變量的變化而變化，并且它們的變化在直角坐標(biāo)系中呈直線趨勢，就可以用一個直線方程來定量地描述它們之間的數(shù)量依存關(guān)系，這就是直線回歸分析。直線回歸分析中兩個變量的地位不同，其中一個變量是依賴另一個變量而變化的，因此分別稱為因變量和自變量，習(xí)慣上分別用y和x來表示。其中x可以是規(guī)律變化的或人為選定的一些數(shù)值（非隨機(jī)變量），也可以是隨機(jī)變量。所謂回歸分析，就是依據(jù)相關(guān)關(guān)系的具體形態(tài)，選擇一個合適的數(shù)學(xué)模型，來近似地表達(dá)變量間的平均變化關(guān)系。直線回歸分析相關(guān)關(guān)系能說明現(xiàn)象間有無關(guān)系，但它不能說明一個現(xiàn)象發(fā)生一定量的變化時，另一個變量將會發(fā)生多大量的變化。也就是說，它不能說明兩個變量之間的一般數(shù)量關(guān)系值?；貧w分析，是指在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上，把變量之間的具體變動關(guān)系模型化，求出關(guān)系方程式，就是找出一個能夠反映變量間變化關(guān)系的函數(shù)關(guān)系式，并據(jù)此進(jìn)行估計和推算。通過回歸分析，可以將相關(guān)變量之間不確定、不規(guī)則的數(shù)量關(guān)系一般化、規(guī)范化。從而可以根據(jù)自變量的某一個給定值推斷出因變量的可能值（或估計值）?；貧w分析包括多種類型，根據(jù)所涉及變量的多少不同，可分為簡單回歸和多元回歸。簡單回歸又稱一元回歸，是指兩個變量之間的回歸。其中一個變量是自變量，另一個變量是因變量。直線回歸分析相關(guān)分析和回歸分析有著密切的聯(lián)系，它們不僅具有共同的研究對象，而且在具體應(yīng)用時，常常必須相互補(bǔ)充。相關(guān)分析研究變量之間相關(guān)的方向和相關(guān)程度。但是相關(guān)分析不能指出變量間相互關(guān)系的具體形式，也無法從一個變量的變化來推測另一個變量的變化情況?；貧w分析則是研究變量之間相互關(guān)系的具體形式，它對具有相關(guān)關(guān)系的變量之間的數(shù)量聯(lián)系進(jìn)行測定，確定一個相關(guān)的數(shù)學(xué)方程，根據(jù)這個數(shù)學(xué)方程可以從已知量推測未知量，從而為估算和預(yù)測提供了一個重要的方法。應(yīng)用直線回歸的注意事項作回歸分析要有實際意義，不能把毫無關(guān)聯(lián)的兩種現(xiàn)象，隨意進(jìn)行回歸分析，忽視事物現(xiàn)象間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律；如對兒童身高與小樹的生長數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析既無道理也無用途。另外，即使兩個變量間存在回歸關(guān)系時，也不一定是因果關(guān)系，必須結(jié)合專業(yè)知識作出合理解釋和結(jié)論。直線回歸分析的資料，一般要求應(yīng)變量Y是來自正態(tài)總體的隨機(jī)變量，自變量X可以是正態(tài)隨機(jī)變量，也可以是精確測量和嚴(yán)密控制的值。若稍偏離要求時，一般對回歸方程中參數(shù)的估計影響不大，但可能影響到標(biāo)準(zhǔn)差的估計，也會影響假設(shè)檢驗時P值的真實性。應(yīng)用直線回歸的注意事項進(jìn)行回歸分析時，應(yīng)先繪制散點圖。若提示有直線趨勢存在時，可作直線回歸分析；若提示無明顯線性趨勢，則應(yīng)根據(jù)散點分布類型，選擇合適的曲線模型，經(jīng)數(shù)據(jù)變換后，化為線性回歸來解決。一般說，不滿足線性條件的情形下去計算回歸方程會毫無意義，最好采用非線性回歸方程的方法進(jìn)行分析。繪制散點圖后，若出現(xiàn)一些特大特小的離群值（異常點），則應(yīng)及時復(fù)核檢查，對由于測定、記錄或計算機(jī)錄入的錯誤數(shù)據(jù)，應(yīng)予以修正和剔除。否則，異常點的存在會對回歸方程中的系數(shù)a、b的估計產(chǎn)生較大影響。應(yīng)用直線回歸的注意事項回歸直線不要外延。直線回歸的適用范圍一般以自變量取值范圍為限，在此范圍內(nèi)求出的估計值稱為內(nèi)插；超過自變量取值范圍所計算的稱為外延。若無充足理由證明，超出自變量取值范圍后直線回歸關(guān)系仍成立時，應(yīng)該避免隨意外延。直線回歸分析的SAS程序REG過程涉及到較多的語句和選項，PROCREG<選項列表>;MODEL應(yīng)變量列表=<自變量列表></選項列表>;BY變量名列表;VAR變量名列表;WEIGHT變量名;ADD變量名列表;DELETE變量名列表;MTEST<方程式<,...,方程式>></選項列表>;OUTPUT<OUT=數(shù)據(jù)集名>keyword=變量名列表<...keyword=變量名列表>;PLOT<y變量名*x變量名><=符號>

<...y變量名*x變量名><=符號></選項列表>;直線回歸分析的SAS程序MODEL語句：用以指定所要擬合的回歸模型。其最前面的標(biāo)簽為可選項，可以是不超過8個字符的字符串，用來對定義的模型進(jìn)行標(biāo)識，以便于在結(jié)果中分辨不同的模型，一般情況下系統(tǒng)會以默認(rèn)的方式對模型進(jìn)行標(biāo)識，你可以省略此項。關(guān)鍵字model后所列的是模型表達(dá)式，和方差分析中anova過程的model語句相似。模型表達(dá)式中等號的左邊為反應(yīng)變量，等號的右邊為自變量列表，自變量間以空格相分隔。這里所用到的所有變量必須存在于所分析的數(shù)據(jù)集中，而且是數(shù)值型的。如果要用到幾個變量產(chǎn)生的綜合變量，必須在數(shù)據(jù)步完成新變量的創(chuàng)建過程，model語句中的組合型變量將被視為非法。直線回歸分析的SAS程序id語句：指定用以標(biāo)識觀測的變量。如果某一條model語句指定了cli,clm,p,r,或者influence選項，結(jié)果中會有針對每一條觀測的輸出，此時用id語句指定每一條觀測的標(biāo)識將會使結(jié)果更易于辨認(rèn)或理解。如果沒有id語句，SAS則用觀測的編號來標(biāo)識每一條觀測。var語句：用來將那些未包括在model語句中但需要將其包含在交叉積和矩陣中的數(shù)值型變量。在隨后的add語句中想交互地加入模型的變量以及要在plot語句中對其繪制散點圖的變量也需在var語句中列出。另外，如果你只想利用procreg語句后的選項執(zhí)行某些特定的功能，而并不會用到model語句的話，var語句則是必需的。直線回歸分析的SAS程序add語句：用以將自變量交互地加入模型，以考察某個變量對模型擬合的影響。此處用到的變量必須為model語句或var語句中出現(xiàn)的變量，你可以交互地加入某個變量到模型中或?qū)⒃赿elete語句中剔除的變量重新包含到模型中。對add語句的每一次執(zhí)行都將改變模型的標(biāo)簽。mtest語句：用以在有多個應(yīng)變量時進(jìn)行模型的多重檢驗。其最前面的標(biāo)簽項和model語句的完全相同。語句中的方程式用以指定多重檢驗的假設(shè)模型，是一組以系數(shù)和變量名組成的線性方程式。此語句用在多元回歸情況下，多個應(yīng)變量對同一組自變量擬合線性模型時。直線回歸分析的SAS程序output語句：用于將回歸分析中產(chǎn)生的結(jié)果輸出到指定的數(shù)據(jù)集中，它所對應(yīng)的是最后一個model語句所定義的模型。新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集中，包括輸入數(shù)據(jù)集（用以進(jìn)行回歸分析的數(shù)據(jù)集）的全部數(shù)據(jù)、回歸分析過程中產(chǎn)生的各種統(tǒng)計量以及針對每一觀測的回歸診斷指標(biāo)數(shù)據(jù)等。但如果輸入數(shù)據(jù)類型為corr、cov或sscp等，output語句則會失效。plot語句：用以對兩個變量繪制散點圖，表達(dá)式中位置在前（在乘號“*”之前）的變量作為散點圖的y軸，位置在后的變量作為散點圖的x軸。等號后的符號為散點圖中表示點的圖形符號，此項內(nèi)容可省略，SAS會用默認(rèn)方式顯示圖形，但如需指定，符號要用單引號括起來。本章小節(jié)相關(guān)分析和回歸分析是研究現(xiàn)象之間相關(guān)關(guān)系的兩種基本方法。相關(guān)是解決客觀事物或現(xiàn)象相互關(guān)