10相关与回归分析

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1、10相关与回归分析研究两个或多个变量之间的关系时，常常川到相关分析和回归分析。本章介绍在SPSS屮进行相关分析和回归分析的计算方法。10.1双变量相关分析若两变量是计量资料口均服从正态分布，其相关密切程度可用Pearson枳差相关系数（简单相关系数）描述，而等级资料或不满足正态性的计量资料相关性研究是使用Spearman和Kendall相关系数。在SPSS屮，先对两变呈作正态性检验，再选择菜单Analyze-*Correlate（相关）-*Bivariate（两两相关）,进行相关分析。例10・1某硏究所研究某种代乳粉的营养价值吋，用10只大白鼠作试验

2、，得到大白鼠进食量（g）和增加体重（g）的数据如表10・1,试研究进食量与增加体重的和关关系。表10-1大白鼠进食量与增加体重编号12345678910进食量820780720867690787934679639820增重165158130180134167186145120158解：首先建立配对格式数据文件如图经检验两变量均月li从正态分布；选择菜单Analyze-*Correlate-*Bivariate,弹出BivariateCorrelations对话框,y1182016527801583720130486718056901346787167

3、19341868679145963912010820158图10-1例10-1数据文件见图10・2；将左边框中的变量x、y送入Variables框中;单击OK。图10-2BivariateCorrelations对话框图10・2对话框中,CoiTelationCoefficients（相关系数）框中,Pearson：皮尔逊积差相关系数，系统默认；KendalPstau-b：n徳尔等级相关系数；Spearman:斯皮尔曼等级相关系数。若选择FlagsignificanceCorrelations（标记显著性）,则用"**”、“*”分别表示PW0.01、

4、0.01VPW0.05。主要结果见图10-3,Pearson相关系数尸0.940、d0.000V0.001,可以认为大白鼠进食量与增加体重呈正向直线相关。XyxPearsonCorrelation1・940**Sig.(2-tailcd).000N1010yPearsonCorrelation・940*1Sig.(2-tailcd).000N1010Correlations**・Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed)・XyKendal1’staubXCorrelationCoefficieni

5、1.000-・377Sig.(2-tailed)•・117N1212yCon-elationCoefficient3771.000Sig.(2-tailed)・117•N1212Spearman*5rhoXCorrelationCoefficient1.000422Sig.(2-tailed)•.172N1212yCorrelationCoefficient-4221.000Sig.(2-tailed)・172•N1212Correlations图10-3例10」计算结果图10-4例10-2计算结果例10-2测得2〜7岁急性白血病患儿的血小板数x与出

6、血症状y资料如表10-2所示。研究血小板数x与岀血症状yZ间有无联系。表10-2血小板数X与岀血症状y资料x54270137901650031050426001216074240106400126170129000143880200400y+++++—+++++—一一一+++—解y是等级资料，将等级一、+、++、+++分别用0、1、2、3表示，将表10・2中数据建立成2列12彳亍的数据文件。仿例10・1操作，在图10-2所示BivariateCorrelations对话框中选中Kendall'stau-b和Spearman0运行结果见图10-4oKe

7、ndall相关系数=一0.377、P=0.117>0.05,Spearman相关系数=-0.422,P=0.172>0.05,不能认为2〜7岁急性白血病患儿的血小板数与岀血症状之间有肓线关系。10.2偏相关分析多变量相关分析时，有时需耍在剔除具它变量影响的情况下，研究两个变量之间的相关关系，这就是偏相关分析。经偏相关分析计算岀的相关系数为偏相关系数。偏相关系数在原始数据是随机的多元止态分布时才是冇效的，在计算偏相关系数前应该先检验各变虽的正态性。偏相关分析不分自变最和因变最。在SPSS中选择菜单Analyze-^Correlate->Partial(

8、偏相关)命令,可以完成偏相关分析的计算。例1()・310名17岁女生的体重Q(kg)、胸围疋(cm)、胸围的