卫生统计学第八版第二章数据关联的探索.pptxVIP

第二章数据关联的探索本章将探讨数据关联的概念、方法和应用。数据关联是指从数据集中发现变量之间潜在的关联关系。11作者：

第一节相关分析的概念相关分析是统计学中用于研究两个或多个变量之间线性关系的一种重要方法。它可以帮助我们了解变量之间是否存在联系，以及联系的强度和方向。

相关分析的定义变量间关系相关分析研究两个或多个变量之间线性关系的密切程度。数据分析工具它是一种常用的数据分析工具，可以帮助研究人员理解变量之间的联系。趋势评估相关分析可以评估变量之间是否存在线性关系，以及关系的方向和强度。

相关分析的目的11.探索变量之间的关系相关分析可以帮助我们了解两个或多个变量之间是否存在关系，以及这种关系的强度和方向。22.评估变量之间的关联程度相关系数可以定量地描述变量之间的关联程度，例如，相关系数为1表示完全正相关，相关系数为-1表示完全负相关。33.提供回归分析的基础相关分析可以帮助我们识别变量之间的关系，为进一步进行回归分析提供依据。44.支持卫生统计研究结论相关分析结果可以为卫生统计研究提供有力的证据，例如，可以帮助我们了解疾病发生率与环境因素之间的关系。

相关分析的应用领域医疗保健领域相关分析可用于研究医疗保健因素之间的关系，例如血压与年龄、体重与疾病风险等。研究人员可以使用相关分析来识别医疗保健干预措施的有效性，例如药物治疗与疾病缓解之间的关系。公共卫生领域相关分析可用于研究环境因素与健康结果之间的关系，例如空气污染与呼吸道疾病。研究人员可以利用相关分析评估公共卫生干预措施的效果，例如疫苗接种与疾病发病率之间的关系。

第二节相关系数的计算相关系数是用来衡量两个变量之间线性关系强度的指标，通常用字母“r”表示。相关系数的取值范围在-1到1之间，正值表示正相关，负值表示负相关，0表示无相关关系。相关系数的绝对值越大，表明两个变量之间的线性关系越强。

皮尔逊相关系数定义皮尔逊相关系数是衡量两个变量线性相关程度的指标，取值范围为-1到1。计算通过计算两个变量的协方差除以它们标准差的乘积得到。解释系数的正负号表示相关方向，系数的绝对值表示相关程度。应用广泛应用于卫生统计领域，用于研究变量之间是否存在线性相关关系。

斯皮尔曼等级相关系数定义斯皮尔曼等级相关系数用于衡量两个变量之间单调关系的强度和方向，适用于数据为等级数据或顺序数据的情况。计算方法计算步骤包括对每个变量的观测值进行排序并计算其秩次，然后使用秩次计算相关系数。适用范围斯皮尔曼等级相关系数可用于分析数据存在异常值或非正态分布的情况，更适用于分析等级数据或顺序数据之间的关系。优势与皮尔逊相关系数相比，斯皮尔曼等级相关系数对数据分布的要求更低，不易受到异常值的影响。

相关系数的性质范围相关系数的取值范围在-1到1之间。正值表示正相关，负值表示负相关，0表示没有线性相关。无量纲相关系数不受原始数据单位的影响，可以用来比较不同变量之间的相关性。非对称性相关系数的值只反映了两个变量之间线性关系的强弱，不能反映变量之间的因果关系。敏感性相关系数对异常值比较敏感，如果数据中存在异常值，可能会导致相关系数的偏差。

相关系数的检验显著性检验检验相关系数是否显著，排除偶然性，确定关联的真实性。显著性水平通常设定显著性水平为0.05，p值小于0.05则拒绝零假设，认为相关性显著。假设检验根据样本数据检验总体相关系数是否为零，确定变量之间是否存在关联。

第三节相关分析的步骤相关分析是一项重要的统计方法，用于评估两个或多个变量之间是否存在关联关系。为了进行相关分析，需要遵循以下步骤，确保分析结果的可靠性。

确定研究目的明确目标首先需要明确研究目标，例如，探讨吸烟与肺癌发病率之间的关系，或者分析不同地区居民的健康状况差异。研究问题在明确研究目标的基础上，要进一步细化研究问题，例如，吸烟是否会显著增加患肺癌的风险？不同地区的健康状况差异是否与生活方式相关？研究假设根据研究问题，提出研究假设，例如，吸烟者患肺癌的风险更高，或者生活方式较差的地区居民健康状况更差。

选择合适的变量1确定研究目的明确研究目的，确定需要研究的变量。2考虑变量类型根据研究目的选择合适的变量类型，例如，定量变量或定性变量。3变量间关系考虑变量之间是否存在关系，例如，正相关、负相关或无相关。4数据可获得性确保研究所需的变量数据可以获得。选择合适的变量是相关分析的第一步，也是至关重要的一步。合理的变量选择可以确保研究结果的准确性和可靠性。

收集数据收集数据是相关分析的关键步骤。数据质量直接影响相关分析的结果。确保收集到的数据准确、完整、可靠。1确定数据来源确定数据来源，例如医院、社区、实验室等。2选择合适的测量指标选择与研究目的相关的指标。3制定数据收集方案设计数据收集方法，例如问卷调查、实验数据收集等。4进