《SPSS统计分析基础》PPT课件

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1、SPSS统计分析基础3简单线性相关与回归医学研究中经常要研究两个变量的关系问题，如年龄与体重，血压与病死率等。在弄清两个变量关系之后，可以从一个变量的数值去估计另一个变量的数值，例如可根据前人研究“体重（Kg）=年龄（周岁）×2+8”对体重做出估计，从而省去测量体重的麻烦。三、计量资料常用统计分析简单线性相关应用条件1X、Y双变量均为正态分布的资料。2相关的变量应有内在联系。如年龄与体重，年龄与身高有内在联系；而儿童身高与树高是伴随关系，变量“时间”与身高及树高的潜在联系造成了身高与树高似有正相关关系的假象。3奇异值应剔除。4P＞0.05时，r无意义。P＜

2、0.05，如果r过小，相关程度较低，例如r=0.20,r2=0.04，说明因变量中只有4%的量与自变量相关。例统计分析方法●Correlate●Bivariate●进入双变量●选择相关分析指标默认“Pearson”默认“双尾检验”●OK结果：胸围与肺活量无相关关系。例某地一年级12名女大学生的体重与肺活量侧值如表，二者是否直线相关？体重（Kg）424246464650505052525858肺活量（L)2.552.202.752.402.802.813.413.103.462.853.503.00上图为原始散点图及编辑后相关关系图下表为相关关系分析结果：P

3、=0.005，r=0.749,强正相关例某研究生论文中AET-PET与QRS相关例某研究生论文中TsO最大与最小差与TsO标准差相关关系图示：某篇论文中年龄与左、右心室功能的相关关系分别为r=-0.73,r=-0.71正相关：0＜r≤1负相关：-1＜r≤0不相关：r=0相关类型线性回归的概念简单线性回归知道双变量相关后，可建立线性回归方程Y=a+bX例8-1三、计量资料常用统计分析SPSS统计方法1首先按LINE做判断（线性、独立、正态、方差齐）Analyze→Regression→Linear→选择“自变量”及“应变量”→Method默认为“Enter”

4、→单击”Statistics→选取“Estimates”、“Modelfit”、“Durbin-Watson”→单击“Continue”→再单击“Plots”→选择“＊SRESID”作为Y轴，“DEPENDNT”作为X轴→Continue→OK三、计量资料常用统计分析结果：上图：模型的拟合优度良好,相关系数r=0.882中图：模型的检验结果有统计学意义,p=0.004下图：常数项及自变量均有统计学意义，常数a=1.662,回归系数0.139Y=0.139X+1.662，即尿肌肝含量=0.139×年龄+1.662三、计量资料常用统计分析注意：本图为以尿肌酐含

5、量为横轴，学生化残差为纵轴的散点图，用以观察残差是否有随应变量增大而改变的趋势，也就是诊断应变量的独立性，本例残差较集中。否则，应采用下述“加权的简单线性回归”方法。加权的简单线性回归例1首先绘制散点图，可见IgG水平与年龄呈直线相关。2拟合一般的线性回归模型，绘制残差散点图。发现应变量的方差不齐，有随自变量增加而加大的趋势。由于不符合建立一般线性回归模型。应进行加权线性回归。2计算权重变量w=1/x23加权线性回归操作步骤：散点图示有直线趋势图示应变量的残差有随自变量增大而加大的趋势。故应行加权线性回归。上图：模型拟合优度,R=0.949中图：拟合模型有

6、统计学意义P＜0.0001下图：常数项a=-0.172;回归系数=40.951y=40.951x-0.172相关系数r在P＜0.05,样本N较大的前提下，︱r︱<0.4弱相关︱r︱0.4~0.7中度相关︱r︱>0.7强相关决定系数r2由自变量x解释的部分占y的百分数，例如r2=0.7403×0.7403=0.5408，表明由自变量x解释的部分只占y的54.8%，还远未认清影响y变异的其他因素，三、计量资料常用统计分析简单线性相关作图方法：Graphs→Scatter/Dot→SimpleScatter→单击“Define”→Y轴输入“因变量”，X轴输入“自

7、变量”→OK→然后在图形编辑窗口编辑图形简单线性回归方程计算方法：Analyze→Regression→Linear→选择“自变量”及“应变量”→Method默认为“Enter”→单击“Statistics”→选取“Estimates”、“Modelfit”、“Durbin-Watson”→单击“Continue”→再单击“Plots”→选择“＊SRESID”作为Y轴，“DEPENDNT”作为X轴→Continue→Option→选择“UseprobalityofF”,“Entre0.05”→选择：Includeconstantinequation”→Co

8、ntinue→OK三、计量资料常用统计分析上图为简单直线相关图，下