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时间:2019-05-29
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1、后四章的小结第九章X2检验χ2检验(Chi-squaretest)是以χ2分布为理论依据的、计数资料统计推断的一种重要方法。一:χ2检验的定义用途非常广泛,主要用于:1、频数分布拟合优度检验2、两个率的比较3、两个技术的差异性检验4、多个率或多组分布间比较5、两变量的相关性研究二:χ2检验的用途....三:频数分布的拟合优度χ2检验根据样本的频率分布,检验其总体分布是否服从某给定的理论分布.1、目的:其中:四:两个率比较的X2检验(四格表资料)城乡医院空气消毒合格率的比较组别市级医院城乡医院合计合格数52(40.76)22(3
2、3.24)74不合格数13(22.24)31(19.76)44合计6553118表7.9两种培养基的培养结果有血培养基+-合计无血培养基+-合计38(a)41(b)11(c)79(d)491207990169五:配对四格表资料的X2检验六:R×C表资料的X2检验可用基本公式,也可用以下行×列表专用公式:(行-1)×(列-1)表9-3三种治疗手指挛缩畸形手术方法的疗效比较手术方法ABC合计优良181423不明显139224合计14171647优良率(%)7.147.187.648.9药物甲药乙药治愈有效无效死亡261222514
3、3用两种药治疗某病的疗效比较如下的资料若想做疗效的比较,应选什么方法?若做卡方检验,可以得到什么结果?秩和检验两种药物疗效构成比的比较!七:R×C表资料关联性的X2检验分类变量的关联性分析(书上202页)R×C表资料必须是双向无序变量Pearson列联系数表7.10婴儿腹泻与喂养方式的关系喂养方式人工母乳合计腹泻有无合计301017254735404282第十一章 相关分析一:变量间的关系1、确定性关系:函数关系2、非确定性关系:变量间的关系表现为随机性的一种趋势,如:“年龄”与“血压”“体重”与“肺活量”相关与回归来分析二、
4、线性相关分析的过程1、画散点图2、Pearson积差相关系数(1)、总体相关系数 的可信区间:首先利用 计算 。其次利用 计算 的可信区间。最后利用 将 的可信区间转换为 的可信区间。3、积差相关系数的统计推断相关系数的假设检验可用t检验,也可直接查“相关系数界值表”。(2)、总体相关系数是否 的假设检验:(2).进行相关分析要有实际意义。(1).相关关系不一定是因果关系。(3).对于性质不明确的两组数据,可先做散点图,然后再进行相关分析。(4)、两变量间无线性相关关系不一定无其它相关关
5、系。(5)、两变量必须都服从正态分布。4、应用直线相关时的注意事项三Spearman等级相关(秩相关)的过程1、适用资料:⑴不服从双变量正态分布⑵总体分布类型未知⑶原始数据用等级表示2、Spearman等级相关(秩相关)系数3、Spearman等级相关系数的假设检验一:适用资料四:分类变量的关联性分析二:方法双向无序RXC表二:方法一:适用资料第十二章 回归分析一:直线回归分析的概念直线回归又称为简单回归,是探讨两个连续性变量X与Y之间依存关系的另一种统计分析方法。一般用最小二乘法找出一条直线,使各点到直线的纵向距离之平方和为
6、最小。统计上称这个直线方程为直线回归方程,这条直线为回归直线。二:直线回归方程直线回归方程的一般表达式为:三:回归直线的描绘根据求得的回归方程,可以在自变量X的实测范围内任取两个值,代入方程中,求得相应的两个Y值,以这两对数据找出对应的两个坐标点,将两点连接为一条直线,就是该方程的回归直线。1.方差分析F=MS回/MS残2.t检验四:回归系数的假设检验H0:β=0H1:β≠0α=0.05选择合适的假设检验方法,计算统计量计算概率值P做出推论:统计学结论和专业结论采用t检验五:直线回归的应用条件1、线性(linear)2、独立(
7、independent)3、正态(normaldistribution)4、等方差(equlevariance)Line1、描述两变量之间的依存关系。2、统计进行预测。六、直线回归的应用(1)Y的总体均数的点估计(2)Y的总体均数的区间估计=2.15+0.061X=2.15+0.061X(3)个体Y值的预测区间3、利用回归方程进行统计控制统计控制是统计预测的反问题,即知道Y的范围,需制定X的范围时用。七:直线相关与回归分析的关系(一)区别在应用上:仅要说明两变量间的相互关系时用相关分析;要说明两变量间的依存变化的数量关系时用回
8、归分析。2、对变量的要求上:回归分析要求因变量(Y)是正态分布的随机变量,自变量(X)可以是精确测量或严格控制的变量,也可以是正态分布的随机变量;相关分析要求两个变量都是正态分布的随机变量。(二)联系对符合相关与回归条件的资料,其相关系数与回归系数的正负符号相同。相关系数与回
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