相关与回归分析SPSS统计软件应用教程.pptVIP

相关与回归分析SPSS 相关分析的基本概念 相关分析主要描述变量间的相关关系,两变量间的简单线性相关关系用Pearson相关系数 (correlationcoefficient)来描述。统计中用符号r 来表示样本相关系数,用符号ρ 表示总体相关 系数。它用来说明两个变量间线性相关关系的密切程度与相关方向。 相关系数r 没有单位。其值域范围为-1≤r≤1,绝对值愈接近1,说明两个变量间的直线相关关系愈密切,越接近0,相关关系越不密切。相关系数若为正,说明一个变量随另一个变量增减而增加,二者为正相关关系;系数为负时,表示一个变量增加,另一个变量减少,即二者为负相关关系。 相关强度 相关关系类型 应用条件 应变量和自变量服从双变量正态分布 通常取Y和X作正态性检验，符合正态就可以进行直线相关分析。 直线相关---例题 某临床医生共测定了21名肝癌患者血清中胆固醇(mmol/L)和三酰甘油(原称甘油三酯mmol/L)的含量,数据列于表10.1(数据集:例10 01.sav)。问肝癌患者血清中胆固醇与三酰甘油是否具有相关关系? 选自《医学统计学》贺佳主编 P163 直线相关操作 首先绘制散点图观察有无直线趋势； 进行自变量和因变量的正态性检验； 进行直线相关分析 直线相关的散点图 正态性检验 直线相关分析 相关分析结果 直线回归分析的基本概念 直线回归分析的应用条件 线性趋势：可以用散点图来观察 独立性：可以根据专业知识或 正态性和方差齐性可以用残差图来判断 直线回归的SPSS操作 偏相关分析 多变量相关分析时，有时需要分析其中某两个变量的相关关系，但由于多个变量之间的相互作用，难以体现某两个变量的真实相关关系。偏相关分析（partial correlation analysis）的思想是控制其他变量的变化，即在剔除其他变量影响的情况下，计算两变量间的相关系数，经偏相关分析得出的相关系数为偏相关系数。 偏相关分析 P174 例10-3 偏相关操作 偏相关结果