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时间:2020-03-08
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1、实习三关联性分析、区组方差和析因分析2018/9/19公共卫生学院医学统计与流行病学系1目的和要求1.掌握两连续型变量间的相关与回归分析2.掌握两分类变量间的关联性分析3.掌握随机区组设计的特点与数据分析方法4.掌握析因设计的特点与数据分析方法2018/9/19公共卫生学院医学统计与流行病学系2讨论1某研究者调查了16个地区在某一固定时期内到中心医院的就诊率(Y),同时测定了每一地区中心点到医院的距离(X),结果见表10-1:表116个地区某时期就诊率(Y)及其到医院的距离(X)地区距离(km)就诊率(%)地区距离(km)就诊率(%)编号
2、(X)(Y)编号(X)(Y)16.82194.331210.312109.01631.742113.238411.081212.7658.813138.21865.828147.02472.541155.13083.335164.1342018/9/19公共卫生学院医学统计与流行病学系3思考:1.欲了解就诊率Y是否与距离X有关,应如何分析?电脑实验讨论1.sav2018/9/19公共卫生学院医学统计与流行病学系4电脑实验1:SPSS操作:两变量简单相关分析数据:电脑实验讨论1.sav•散点图•相关分析2018/9/19公共卫生学院医学统计
3、与流行病学系5思考:2.某地区中心点到医院的距离X为10km,预测该地区中心医院的就诊率为多少?中心点到医院的距离X在什么范围内,可使就诊率Y达到三分之一以上?2018/9/19公共卫生学院医学统计与流行病学系6电脑实验2:数据文件:讨论1.sav先画散点图•Analyze→Regression→Linear→YDependent,XIndependent•→Statistics→Estimates,confidenceintervals,Modelfit→Continue•→Plots→Y:ZRESID,X:ZPRED→Continue
4、•→Save→Predictedvalues:Unstandardized;Predictionintervals:Mean,Individual•→Continue→OK2018/9/19公共卫生学院医学统计与流行病学系7(1)绘制散点图(%)(km)图10-216个地区的就诊率(Y)及其与医院距离(X)的散点图2018/9/19公共卫生学院医学统计与流行病学系8(2)估计样本线性回归方程CoefficientsaUnstandardizedStandardizedCoefficientsCoefficients95%Confidenc
5、eIntervalforBModelBStd.ErrorBetatSig.LowerBoundUpperBound1(Constant)47.8381.01946.962.00045.65350.023距离-3.549.141-.989-25.163.000-3.852-3.247a.DependentVariable:就诊率2018/9/19公共卫生学院医学统计与流行病学系9(3)假设检验:回归系数和回归方程CoefficientsaUnstandardizedStandardizedCoefficientsCoefficients95
6、%ConfidenceIntervalforBModelBStd.ErrorBetatSig.LowerBoundUpperBound1(Constant)47.8381.01946.962.00045.65350.023距离-3.549.141-.989-25.163.000-3.852-3.247a.DependentVariable:就诊率ANOVAbSumofModelSquaresdfMeanSquareFSig.a1Regression2029.56312029.563633.186.000Residual44.874143.
7、205Total2074.43815a.Predictors:(Constant),距离b.DependentVariable:就诊率(25.163)2=633.186简单线性回归模型的方差分析等价于回归系数的t检验2018/9/19公共卫生学院医学统计与流行病学系10•如何评价回归模型的好坏?ModelSummarybAdjustedStd.ErrorofModelRRSquareRSquaretheEstimatea1.989.978.9771.79034a.Predictors:(Constant),距离b.DependentVar
8、iable:就诊率决定系数:R2=SS/SS=0.978回归总相关系数r和决定系数R2有什么关系?2018/9/19公共卫生学院医学统计与流行病学系11(4)前提条件的探讨•简单线性回归前提条
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