第七章相关分析

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1、第七章相关分析第一节BivariateCorrelations过程7丄1主要功能7.1.2实例操作第二节PartialCorrelations过不呈721主要功能722实例操作第三节DistancesCoirelations过程7.3.1上要功能732实例操作任何事物的存在部不是孤立的，而是和互联系、相互制约的。在医学领域屮，身高与体重、体温与脉搏、年龄•血压等都存在一定的联系。说明客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出來，这个过程就是相关分析。值得注意，事物之间有相关，不一定是因果关他系，也可能仅是伴随关系。但如果事物之间有因果关系，则两者必然相关。SPSS的相关分析是借助

2、于Statistics菜单的Correlate选项完成的。第一节Bivariate过程7.1.1主要功能调川此过程可对变量进行相关关系的分析，计算冇关的统计指标，以判断变量Z间相互关系的帑切程度。调用该过程命令时允许同时输入两变量或两个以上变屋，但系统输出的是变量间两两相关的相关系数。7.1.2实例操作［例7・1］某地区10名健康儿童头发和全血中的硒含量（lOOOppm）如下，试作发硒与血硒的相关分析。I编号

3、发硒

4、血硒1741326610388134691159116673976678961495851073107.1.2.1数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：发硒为X,血硒为Y,按顺

5、序输入相应数值，建立数据库（图7.1）。7.1.2.2统计分析7.1.2实例操作［例7・1］某地区10名健康儿童头发和全血中的硒含量（lOOOppm）如下，试作发硒与血硒的相关分析。I编号

6、发硒

7、血硒1741326610388134691159116673976678961495851073107.1.2.1数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：发硒为X,血硒为Y,按顺序输入相应数值，建立数据库（图7.1）。7.1.2.2统计分析激活Statistics菜单选Correlate中的Bivariate...命令项，弹出BivariateCorrelation对话框(图7.2)。在対话框左侧的

8、变量列表中选x、y,点击A钮使之进入Variables框;再在CorrelationCoefficients框中选择相关系数的类型,共有三种:Pearson为通常所指的相关系数(r),KendelPstau-b为非参数资料的相关系数，Spearman为非」E态分布资料的Pearson相关系数替代值，木例选用Pearson项；在TestofSignificance框中口J选相关系数的单侧(One・tailed)或双侧(Two・tailed)检验，本例选双侧检验。点击0ptions...钮弹出BivariateCorrelation:Options对话框(图7.3),可选冇关统计项冃。本例要求

9、输111X.Y的均数少标准差以及XY交叉乘积的标准差与协方差，故选Meansandstandarddeviations和Cross-productdeviationsandcovariances项，而后点击Continue钮返回BivariateCorrelation对话框,再点击OK钮即可。7.1.2.3结果解释：在结果输出窗口中将看到如下统计数据：变虽X、Y的例数、均数与标准差，变量X、Y交义乘积的例数、标准差与协方差；XY两两对应的相关系数及具双侧检验的概率，本例r=0.8715,P=0.001oVariableCasesMeanStdDevX1075.400012.2945Y101

10、0.80003.3267VariablesCasesCross-ProdDevVariance-CovarXY10320.800035.6444XYX1.0000.8715(10)(10)p=.P=.001Y.87151.0000(10)(10)P=.001p=.(Coefficient/(Cases)/2-tailedSignificance)n•”isprintedifacoefficientcannotbecomputed目录返回全书目录第二节Partial过程7.2.1主要功能调用此过程可对变量进行偏相关分析。在偏相关分析中，系统可按用户的耍求对两相关变量Z外的某一或某些影响相关的

11、其他变量进行控制，输出控制其他变量影响后的相关系数。返回目录返回全书目录7.2.2实例操作［例7・2］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。

12、编号

13、身高(cm)

14、体重

15、肺活量

16、编号

17、身高(cm)

18、体重

19、肺活量(kg)(ml)(kg)(ml)1135.132.0175016153.047.217502139.930.420001714