统计实验——相关分析与聚类分析.docVIP

实验四 相关分析与聚类分析 上机作业 两变量的相关分析（Bivariate过程） 某地区10名健康儿童头发和全血中的硒含量（1000ppm）如下，试作发硒与血硒的相关分析。 编号 发硒 血硒 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 74 66 88 69 91 73 66 96 58 73 13 10 13 11 16 9 7 14 5 10 定义变量名：发硒为，血硒为，按顺序输入相应数值菜单Correlate→Bivariate” ，弹出Bivariate Correlation”对话框。在对话框左侧的变量列表中选x、y，使之进入Variables”框；再在Correlation Coefficients” 框中选择Pearson相关系数（r）；在Test of Significance”框中选相关系数的Two-tailed”（双侧）检验。 3．单击Options”按钮弹出Bivariate Correlation: Options”对话框，选Means and standard deviations”和Cross-product deviations and covariances”项，输出X、Y的均数与标准差以及XY交叉乘积的标准差与协方差击OK”按钮。某地29名13岁男童身高（cm）、体重（kg）和肺活量（ml）的数据如下表, 试对该资料作控制体重影响作用的身高与肺活量相关分析。编号 身高（cm） 体重(kg) 肺活量(ml) 编号 身高（cm） 体重(kg) 肺活量(ml) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 135.1 139.9 163.6 146.5 156.2 156.4 167.8 149.7 145.0 148.5 165.5 135.0 153.3 152.0 160.5 32.0 30.4 46.2 33.5 37.1 35.5 41.5 31.0 33.0 37.2 49.5 27.6 41.0 32.0 47.2 1750 2000 2750 2500 2750 2000 2750 1500 2500 2250 3000 1250 2750 1750 2250 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 153.0 147.6 157.5 155.1 160.5 143.0 149.4 160.8 159.0 158.2 150.0 144.5 154.6 156.5 47.2 40.5 43.3 44.7 37.5 31.5 33.9 40.4 38.5 37.5 36.0 34.7 39.5 32.0 1750 2000 2250 2750 2000 1750 2250 2750 2500 2000 1750 2250 2500 1750 实验步骤： 1．建立数据文件。 定义变量名：身高为height，体重为weight，肺活量为vc，按顺序输入相应数菜单Correlate→Partial” ，弹出Partial Correlations”对话框。在对话框左侧的变量列表中选变量height、vc 进入Variables框，选要控制的变量weight进入Controlling for”框中在控制体重的影响下对变量身高与肺活量进行偏相关分析在Test of Significance”框中选双侧检验Partial Correlations: Options”对话框。在“Statistics”复选框组中选择要输出的统计量。 4．单击OK”按钮。29名儿童的血红蛋白（g/100ml）与微量元素（μg/100ml）测定结果如下表。由于微量元素的测定成本高、耗时长，故希望通过聚类分析（即R型指标聚类）筛选代表性指标，以便更经济快捷地评价儿童的营养状态。? 编号 N0. 钙 X1 镁 X2 铁 X3 锰 X4 铜 X5 血红蛋白 X6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 54.89 72.49 53.81 64.74 58.80 43.67 54.89 86.12 60.35 54.04 61.23 60.17 69.69 72.28 55.13 70.08 63.05 48.75 52.28 52.21 49.71 61.02 53.68 50.22 65.34 56.39 66.12 73.89 47.31 30.86 42.61 52.86 39.18 37.67 26.18 30.86 43.79 38.20 34.23 37.35 33.67 40.01 40.12 33.02 36.81