相关与回归分析过程.ppt

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1、相关与回归相关分析简介在医学科学研究中，常常要分析两个变量之间的关系，例如身高和体重、年龄和血压、体温和脉搏、药物剂量和疗效等问题，因此涉及到研究两个变量的相互关系。这时就涉及到两个变量之间的相关与回归。积差相关系数，又称Pearson相关系数：定量描述线性相关程度好坏的常用指标，只适用于两变量呈线性相关时。特点：相关系数r是一个无单位的量值，且-10为正相关，r<0为负相关；r越接近于1，说明相关性越好；越接近于0，相关性越差。Spearman等级相关系数：当数据不满足条件双变量正态时。相关分析简

2、介连续变量的相关指标（最常见）Gamma统计量：描述有序分类变量数据联系强度的指标，以下指标都是基于Gamma统计量衍生出来的。Kendall‘sTau-b：反映两个有序分类变量的一致性。Kendall‘sTau-c：对Kendall‘sTau-b进行了校正。相关分析简介有序变量的相关指标列联系数：基于2值得出PhiandCramer‘sV：也是基于2值得出Lambda系数：用于反映自变量对因变量的预测效果不确定系数相关分析简介名义变量的相关指标EtaKappa值OR、RR等相关分析简介其他相关指标相关分析简介实

3、际上，在Freq过程中measures选择项提供了非常整齐的相关分析指标体系，如上图。除了Freq过程的measures选择项外，SAS还提供了其他更专业的相关分析过程：PROCCORR过程：线性相关、秩相关和偏相关分析PROCCANCORR过程：典型相关分析（略）相关分析简介相关分析CORR过程：功能：分析变量间的相关关系格式：Proccorr<选择项>;Var分析变量1…分析变量p；Partial分析变量1…分析变量p;freq频数变量；With分析变量…;说明：1、Corr语句后的选择项很多，主要是一些控制的功

4、能。2、var语句指明的分析变量。3、partial语句作偏相关分析4、freq语句指明频数变量5、with语句用来指定和var语句中的变量形成特定的组合。例1某医院研究某种代乳粉的营养价值是用大白鼠做试验，得大鼠进食量和体重增量间的关系的原始数据如下，试分析两者有无直线相关关系。动物编号12345678910进食量feed820780720867690787934679639820体重增量weight165158130180134167186145120158进食量和体重增量的数据简单相关分析首先绘制散点图，结果如

5、下：简单相关分析①两变量间存在线性相关趋势②没有发现明显的异常值Datacorr_1;Inputxy@@;Cards;165780158720130867180690134787167934186679145639120820158;Proccorrspearman;Varxy;Run;pearson相关系数和p值Spearman相关系数和P值指定计算spearman秩相关系数，默认时只计算pearson相关系数。大家可以发现，对相同的数据，秩相关系数的绝对值比积差相关系数小，为什么？简单相关分析显然，这是由于在秩变

6、换或数据按有序分类处理时损失信息所导致的。前面介绍的相关分析是分析两个计量资料间的关系，在计算积差相关系数、Spearman相关系数时候，都没有考虑第三方的影响，这就导致可能对事物的解释出现偏差。下面以一个例子对此作进一步的说明。偏相关分析表132例40岁以上男性的BMI指数、年龄、吸烟与收缩压实测值编号(ID)收缩压(Y)年龄(X1)吸烟(X2)体重指数(X3)11354502.87621224103.25131304903.10041585203.76851465412.97961294712.790716260

7、13.66881575413.61291444412.368101806414.637111665913.877续表一编号(ID)收缩压(Y)年龄(X1)吸烟(X2)体重指数(X3)121385114.032131526404.116141385603.673151405413.562161345012.998171454913.360181424613.024191355703.171201425603.401211505613.628221445803.751续表二编号(ID)收缩压(Y)年龄(X1)吸烟(X2)

8、体重指数(X3)231375303.296241325003.210251495413.301261324813.017271204302.789281264312.956291616303.80301706314.132311526203.962321646504.010Datacorr_2;Inputyx1-x3@@;Cards;13545