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第三节???秩相关rank correlation 秩相关（等级相关）是用双变量计量或等级数据作直线相关分析，这类方法由于对原变量分布不作要求，为非参数统计方法。 适用资料：⑴ 不服从双变量正态分布 ⑵ 总体分布类型未知或有“超限值”时 （如X0.001） ⑶ 原始数据用等级表示 实例 例9-8 某省调查了1995年到1999年当地居民18类死因的构成以及每种死因导致的潜在工作损失年数WYPLL的构成，结果见表9-3。以死因构成为X，WYPLL构成为Y，作等级相关分析。 二、相同秩较多时rs的校正 2.常 见 问 题 相关系数有无统计学意义与自由度的大小有关 如n=3,ν=1时，虽r=-0.9070，却无统计学意义；若ν=400时，即使r=0.1，亦有统计学意义。因此不能只看r的值，而不考虑ν就下结论。 3.实例 实例1分析思路 两个变量； 表（列联表）形式的资料； 采用何相关分析方法? 实例1软件操作方法 数据录入形式； 菜单操作方法； 结果阅读与解释。 实例2分析思路 两个变量； 患病率与碘含量资料； 直接采用Pearson积差相关分析不妥. 理由 两个变量是否有异常值?是否有直线趋势? 患病率与碘含量(物质浓度 )资料一般不符合正态分布 ； 不考虑地区环境，人口性别、年龄构成等因素的影响，可采用Spearman等级相关分析（异常值为抽样误差造成的偶然结果）或剔除异常值（过失误差）后用Pearson积差相关分析(资料符合正态分布 ). 实例2软件操作方法 数据录入形式； 菜单操作方法(注意:散点图)； 结果阅读与解释。 实例3分析 两个变量； 染毒剂量与钙调素含量资料(非正态分布) ； 计算钙调素均值与染毒剂量的相关系数不妥 钙调素均值关于染毒剂量的线性回归分析也不妥 理由 相关分析与回归分析的样本量小（n=4）； 染毒剂量为严格控制的变量（事先选定、精确测量），不可进行相关分析； 如何进行回归分析？ 应该对每只lace小鼠的钙调素含量与染毒剂量进行观测，共得80对数据，对其进行钙调素含量关于染毒剂量的I型回归分析（n=80） * 表7-3 等级相关系数计算表 注意：相同秩次较多时应校正rs。 一、Spearman秩相关 类似积差相关，它是用等级相关系数rs （即Spearman Correlation Coefficient）来说明两个变量间直线相关关系的密切程度与方向。 n50时, rs界值表与r界值表近似，可用自由度n-2查r界值表。 步骤： 注意：当相同秩次较多时，rs的Pearson相关系数计算法反而更简单，且结果与校正结果相同。 小结 1.双变量资料的分析思路 P值的解释 要注意区分“统计意义”和“专业意义”两种不同的结论。不要一看到P＜0.05就认为有专业意义，而不管其实际作用有多大。例如两变量X与Y的相关系数r＝0.2，当n＝100时，相关系数r经假设检验有“统计意义”（P＜0.05），但两变量相互只能解释4％的变异，实际意义已经很小。 医学论文中，有一些P0.05的“阴性”结果,检验效能不足是一个主要的原因。 统计学方法的误用 相关分析 回归分析 秩相关分析 1.相关表示两变量间的相互关系，是双方向的。而回归则表示Y随X而变化，这种关系是单方向的。秩相关对等级资料或不服从双变量正态分布的资料进行相关分析。 2.有些医学资料用相关较适宜，如兄弟与姐妹间的身长关系、人的身长与前臂长之间的关系等资料。 有些资料用相关和回归都适宜，此时须视研究需要而定。一般来说，先求出r并进行假设检验，如果r有意义，并有必要进行回归分析，则再建立回归方程。 统计学方法的误用 I型回归资料进行相关分析 适合相关或回归分析的资料通常有两种： (1)X选定,Y服从正态分布(I型),宜作回归分析。 (2)X、Y服从双变量正态分布(II型)。回归分析或相关分析。 如果变量（一个或两个）呈明显偏态，用秩相关。 误用 自变量、应变量混淆 回归分析必须正确选定自变量与应变量，一般说来，事物的原因作自变量X，当事物的因果关系不很明确时，选误差较小的即个体变异小的变量作自变量X，以推算应变量Y。 实例1：表9-4为不同年龄组死者冠状动脉粥样硬化程度分布资料，由278例尸体解剖数据整理而成，试问年龄与冠状动脉粥样硬化程度之间是否存在相关关系? 278 26 41 89 122 合计 58 14 15 20 9 ≥50 59 7