流行病与卫生统计学系2014.9.19.ppt

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1、流行病与卫生统计学系2014.9.19实习一相关与回归一、实习目的掌握直线相关与回归的应用条件掌握多元线性回归的应用条件学会使用SPSS软件进行直线相关与回归分析学会使用SPSS软件进行多元线性回归分析正确解释输出结果二、绘制散点图1.根据数据P179，表14-1的资料绘制20名高血脂病人年龄与胆固醇的散点图（数据在data7.1文件中）。要求：（１）标题（２）横轴和纵轴要有中文标目（３）绘制回归直线具体操作Graphs—Scatter—Simple—Define，从源变量选择年龄变量为XAxis，胆固醇为YAxis，—Title，然

2、后输入散点图的标题，—OK。在Output窗口中，双击散点图，在Graph窗口，可以进行修改，最好把标题移到图的下方横轴和纵轴：双击横轴或纵轴标目，出现XScaleAxis或YScaleAxis对话框，可以选择相应的功能键修改名称和位置以及其刻度大小和范围4.在散点图中绘制回归直线：双击选中散点图，在Graph窗口，单击—fitline中的total，单击fitoption，选择linearregression—continue—Ok.三、简单直线相关分析1.利用数据7.1分析年龄与胆固醇有无直线相关关系要求：计算Pearson相关系

3、数，对相关系数进行双侧检验2、操作步骤（1）选择分析变量：Analyze—Correlate—Bivariate，将分析源变量移至Variables矩形框中。（2）选择相关系数计算方法：CorrelationCoefficients中选择Pearson。（3）选择单双侧检验：Two-tailed（4）OK.输出结果双侧Pearson检验P=0.000<0.01，有统计学意义。r=0.849四、简单直线回归1.利用数据7.1建立年龄（X）和胆固醇（Y）的直线回归方程要求：（1）写出回归方程（2）对回归系数进行假设检验（3）输出X与Y的相

4、关系数，X与Y的均数和标准差2、操作步骤（1）选择分析变量：Analyze—Regression—Linear，年龄进入Independent(s)框作为自变量，选择胆固醇进入Dependent框作为因变量（2）单击Statistics—Descriptives—Continue（3）OK3、结果变量进入的模式是所有的自变量同时进入分析相关系数决定系数调整后的R2估计的标准误有关模型的参数显示回归方程中的系数回归方程：Ŷ=2.659+0.141X对回归系数进行检验用方差分析对包含常数项的回归方程做显著性检验五、多元线性回归分析1.数据

5、在data7.2文件中，有29名儿童的血液中血红蛋白（Y）与钙、镁、铁、锰和铜的含量的数据，用多元回归方法筛选对血红蛋白（Y）有影响的微量因素要求：（1）写出回归方程（2）对回归系数进行假设检验（3）输出复相关系数、决定系数、调整决定系数（4）输出X与Y的相关系数，X与Y的均数及标准差（5）比较对血红蛋白有影响的因素的作用大小2、操作步骤（1）选择分析变量：Analyze—Regression—Linear，选择Y进入Dependent框作为因变量，选择变量X1~X5进入Independent(s)框作为自变量（2）选择筛选自变量的方

6、法：在method:框中可选择Backward（3）单击Statistics—Descriptives—Continue（4）OK3、结果复相关系数R=0.919,决定系数R2=0.845,调整决定系数R2adj=0.833各自变量X与因变量Y的相关系数对回归方程的假设检验X和Y的均数及标准差练习：1.P191-第二题2.P193-例15-1,数据文件见data7.3谢谢！