统计实验——相关分析与聚类分析（精品）

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1、实验四相关分析与聚类分析上机作业两变量的相关分析（Bivariate过程）某地区10名健康儿童头发和全血屮的硒含量（lOOOppm）如下，试作发硒与血硒的相关分析。编号发硒血硒174132661038813469115911667397667896149585107310实验步骤：1.建立数据文件。定义变量名：发硒为x,血硒为y,按顺序输入相应数值。2.选择菜单"Analyze-^Correlate-^Bivariate,弹出“BivariateCorrelation对话框。在对话框左侧的变量列表中选x、y,使之进入“Variables”框；再

2、在uCorrelationCoefficientsv框中选择Pearson相关系数（r）；在“TestofSignificance框中选相关系数的"Two-tailed（双侧）检验。选中复选框"Flagsignificantcorrelations设置是否突出显示显箸相关。3•单击“Options”按钮，弹出"BivariateCorrelation:Options对话框,选择''Meansandstandarddeviations"和“Cross-productdeviationsandcovariances”项，输出X、Y的均数与标准差以及

3、XY交叉乘积的标准差与协方差。4.单击“OK”按钮，得到输岀结果。2.偏相关分析（Partial过程）某地29名13岁男童身高（cm）、体重（kg）和帅活量（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。编号身高体重］肺活量编号身高（cm）体重肺活量(cm)(kg)(ml)(kg)(ml)1135」32.01175016153.047.217502139.930.4200017147.640.520003163.646.2275018157.543.322504146.533.5250019155.144.727505

4、156.237.1275020160.537.520006156.435.5200021143.031.517507167.841.5275022149.433.922508149.731.0150023160.840.427509145.033.0250024159.03&525001()148.537.2225025158.237.5200011165.549.5300026150.036.0175012135.027.6125027144.534.7225013153.341.0275028154.639.525001415152.016

5、0.532.047.2」1750225029156.532.01750实验步骤:1.建立数据文件。定义变量名：身高为height,体重为weight,帥活量为vc,按顺序输入相应数据。2.选择菜单uAnalyze^Correlate^Partialn,弹出uPartialCorrelations对话框。在对话框左侧的变量列表屮选变量height>vc进入Variables框，选择要控制的变量weight进入uControllingfor”框中，以在控制体重的影响下对变量身高与肺活量进行偏相关分析；在“TestofSignificance”框屮选

6、双侧检验。3.单击“Options”按钮，弹Hi"PartialCorrelations:Options”对话框。在"Statistics"复选框组屮选择要输出的统计量。4.单击“0K”按钮,得到输出结果。2.系统聚类法(HierarchicalClusterH程)29名儿童的血红蛋白(g/100ml)与微量元索•(〃g/100ml)测定结果如下表。由于微量元素的测定成木高、耗时长，故希望通过聚类分析(即R型指标聚类)筛选代表性指标，以便更经济快捷地评价儿童的营养状态。编号N0.钙XI镁X2铁X3猛X4铜X5血红蛋AX6154.8930.864

7、48.700.0121.01013.50272.4942.61467.300.0081.64013.00353.8152.86425.610.0041.22013.75464.7439.18469.800.0051.22014.00558.8037.67456.550.0121.01014.25643.6726.18395.780.0010.59412.75754.8930.86448.700.0121.01012.50886.1243.79440.130.0171.77012.25960.3538.20394.401054.0434.2340

8、5.601161.2337.35446.001260.1733.67383.201369.6940.01416.701472.2840.12430.8