最新相关与回归分析错误辨析2PPT课件.ppt

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1、相关与回归分析错误辨析2实例导引下面是直线回归与直线相关方面的错误实例，请辨析其错误所在。例1：树高与子高例3：直线两端“闹地震”某地进行核试验,在一定条件下,离爆心的距离x(km)与冲击伤发生率y(％)有如下试验数据：x(km):4.14.46.88.710.311.913.515.317.319.523.430.0y(％):100999080706050403020101若采用直线相关与回归分析：相关系数r＝－0.9754，回归方程y=-4.2960x+113.3081,对相关系数及回归方程的假设检验均有：P<0.0001，结论为：

2、在离爆心4～30km范围内，离爆心的距离与冲击伤发生率间有良好的线性关系。将X=1和X=30分别代入上面的直线回归方程，计算得：冲击伤发生率Y=109.0%与Y=-15.6%。这是为什么？此资料的散布图y

3、100

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15、-//------+--------------------+--------------------+-----------------------+0102030图6-1离爆心的距离与冲击伤发生率间的散点图。例4：错在哪？1954年上海市曹杨村卫生调查资料显示：儿童的

16、年龄（x，岁）与儿童麻疹曾患率（y，%）之间有一定的关系，专业知识也认为这种联系确实是存在的。某人对资料作了直线回归分析，感觉效果的确不错。得到的直线回归方程为=0.361867+0.109086x。对截距和斜率检验的结果分别为ta=4.052，P=0.0152；tb=4.757，P=0.0089。资料和y的预测值如下：错在哪？编号年龄（x，岁）麻疹曾患率（y，%）预测的麻疹曾患率（%）1134.347.12265.556.03376.868.94485.279.85590.390.76694.1101.6例5：错在哪？把一批活钉螺同时

17、按同样条件埋入土中,每隔1月取出一部分,检测其存活率,直至12个月,资料见表12,其中x(埋螺月数),y(钉螺存活率%)。错在哪？有人用SAS软件拟合出y倚x变化的直线回归方程为:Y=107.591209-9.843407x用此方程推算出y的估计值和残差都列在表12中,试根据下面SAS计算的结果以及表中13个值,结合专业知识和统计学知识,对所选用的分析方法作出有说服力的评价。错在哪？例6：用直线相关回答一致性问题人们常需考察两种检测方法检测同一批样品的结果是否一致，当测定结果是定量资料时，人们常用配对t检验或计算相关系数、并检验之。当

18、配对t检验的结果为P>0.05或对相关系数r检验的结果为P<0.05时，都得出两种测定方法的测定结果是一致的结论。这样做科学吗？有无改进方法？分析与释疑这样做并不科学！进行配对t检验时，某些样品上表现出来的差异经过求其平均值可能会被掩盖掉！而进行直线相关分析时，某检测方法存在系统误差时，不能被发现！分析与释疑最好的做法是：求直线回归方程，检验回归系数b与1之间的差别有无统计学意义。因为若两种检测方法检测的结果始终一致时，其观测点必然落在与X轴成45度角的直线上，其斜率b=1。例7：下面的分析结果可信吗？患者编号1234567胰岛素含量(

19、u/ml)241718121512110血糖含量(mg％)142170194213214238249某研究者对7例糖尿病患者给某种药物后，测量其血中胰岛素和血糖的含量。该研究者采用的是直线相关分析，得：r＝0.3140，P>0.05，结论为胰岛素含量和血糖的含量之间无直线相关关系。表6-4不同喷雾压力(kg/cm)下MMD观测结果─────────────────────────MMD(μm)实验次序────────────────────压力：0.30.50.70.91.11.31.52.0─────────────────────

20、────110.28.68.48.98.17.19.06.4211.09.78.67.28.47.58.16.0311.613.18.26.97.96.58.56.1412.18.010.16.67.28.18.65.8511.59.78.56.78.07.17.85.9─────────────────────────Y11.289.828.767.267.927.268.406.04s0.7191.9740.7640.9450.4440.5900.4640.230─────────────────────────下面的做法错在哪？某

21、作者欲分析年龄与淋巴细胞转化率的关系，n=252,r=-0.20，回归方程y=76.0-0.4x。P<0.01，结论是淋巴细胞转化率与年龄密切相关。例8：用年龄预测淋巴细胞转化率有价值吗？分析与释疑关于样本