《5-相关和回归剖析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《5-相关和回归剖析（52页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、秩和检验、相关及回归,卫生学教研室,秩和检验,总体分布形式未知或分布类型不明； 偏态分布的资料： 等级资料：不能精确测定，只能以严重程度、优劣等级、次序先后等表示； 不满足参数检验条件的资料：各组方差明显不齐。 数据的一端或两端是不确定数值，如“50mg”等。,应用条件：,SPSS中秩和检验操作过程,例题一 已知某地正常人尿氟含量的中位数为2.15mmol/L。现在该地某厂随机抽取12名工人，测得尿氟含量（mmol/L）如下： 2.15 2.10 2.20 2.12 2.42 2.52 2.62 2.72 3.00 3.18 3.87 5.67 试问该厂工人的尿氟含量是否高于当地正常人？,该资
2、料为定量资料，属于单一样本与总体中位数比较，可采用Wilcoxon符号秩和检验。具体SPSS操作过程如下： 数据录入：打开SPSS Data Editor 窗口，点击Variable View标签，定义要输入的变量，Flourine表示工人尿氟含量，median表示中位数；再点击Data View标签，录入数据,Variable View 窗口定义要输入的变量,Data View 窗口录入数据,分析：Analyze Nonparametric Tests 2 Related Samples Test pairs list 框： Flourine median Test Type 框： Wilc
3、oxon 然后点击OK,结果：,Ranks 表中第一行， Negative ranks 表示中位数减去工人尿氟的负秩有9个，平均秩次为6.94，负秩和为62.50，同理第二行为正秩的相关数值，第三行为Ties 为相同秩。Test Statistics 表中 Asymp.Sig 即为P值，本题P=0.009，按检验水准=0.05差异有统计学意义，说明该厂工人的尿氟含量高于当地正常人。,例题二,按照年龄、性别、病情严重程度将32例扁平足患者配成16对，每对患者其中之一接受甲法治疗，另一患者接受乙法治疗，两种方法治疗效果见下表，试比较两种方法治疗效果优劣。,SPSS中操作过程： 数据录入：打开SPS
4、S Data Editor 窗口，点击Variable View标签，定义要输入的变量，X1表示甲法，X2表示乙法（Values框里定义-1为差，0为中，1为好）；再点击Data View标签，录入数据,该资料为等级资料配对设计，可采用配对设计符号秩和检验,Analyze Nonparametric Tests 2 Related Samples Test pairs 框：X1 X2 Test Type：Wilcoxon 点击OK,分析：,结果：,本题P=0.008 按检验水准=0.05差异有统计学意义，说明甲法治疗扁平足的效果优于乙法。,例题三,测得某工厂铅作业工人与非铅作业工人的血铅含量(
5、mol/L)见下表，请问该厂铅作业工人的血铅含量是否高于非铅作业工人,数据录入：打开SPSS Data Editor 窗口，点击Variable View标签，定义要输入的变量，group表示分组变量（1=铅作业工人 ，2=非铅作业工人）X表示血铅含量；再点击Data View标签，录入数据,本题可采用成组设计两样本比较的Wilcoxon秩和检验，SPSS操作过程如下：,分析： Analyze nonparametric tests 2 independent samples Test variable ：x Group variable：group Define group ：group1填
6、1，group2填2。 Continue Type test ： Mann-Whitney U OK,结果：,铅作业工人平均秩次为13.36大于非铅作业工人平均秩次5.95，且P 0.05，故可认为铅作业工人的血铅含量高于非铅作业工人。,例题四,7名血吸虫病患者用某药连续治疗3周，治疗前后SGPT含量（U/L）的变化如下表所示，问治疗前后不同周次的SGPT含量有无差别？,该题为随机区组设计的秩和检验，SPSS操作过程如下： 数据录入：打开SPSS Data Editor 窗口，点击Variable View标签，定义要输入的变量，before表示治疗前，after1表示治疗后一周，after2
7、表示治疗后两周，after3表示治疗后三周。再点击Data View标签，录入数据,分析：,Analyze nonparametric tests K relate samples Test variables ：before、after1、after2、after3 Test Type： Friedman OK,结果：,P=0.0010.05,差异有统计学意义，故可认为治疗前后不同周次的SGPT含量不全相同,例题五,某医生研究盐酸地尔硫卓缓释片治疗心绞痛的效果，采用该药普通片作为对照，服用后观察其疗效，结果见下表，试问两组疗效有无差别？,该资料为等级资料，属于成组设计，可采用成组设计两样本比
8、较的秩和检验，SPSS操作步骤如下： 数据录入：打开SPSS Data Editor 窗口，点击Variable View标签，定义要输入的变量，result表示疗效（1=显效，2=有效，3=无效，4=加重）、group表示分组变量（1=缓释片，2=普通片），f 表示频数；再点击Data View标签，录入数据,分析：,Data weight cases weight cases by Frequency variable 框：f OK Analyze nonparametric tests 2 independent samples Test variable 框：result Groupi
9、ng variable ：group Define group ：group1输1，group2输2 continue Type test ： Mann-Whitney U,结果：,缓释片组平均秩次为74.10小于普通片组99.49 ，且P0.01 可以认为缓释片组的治疗效果好于普通片组,在前面章节中我们学习了单一数值变量的统计分析方法,但在医学科学研究中,常常要分析变量间的关系,如年龄与血压、药物剂量和动物死亡率、环境介质中污染物浓度与污染源距离等，回归与相关就是研究这种关系的统计方法，属于双变量分析范畴。,双变量关联性分析,一、直线相关 例题一 随机抽取15名健康成人，测定血液的凝血酶浓度
10、（单位/毫升）及凝固时间（秒），数据如下表所示。据此资料如何判断这两项指标间有否相关？,SPSS操作过程： 数据录入：打开SPSS Data Editor 窗口，点击Variable View标签，定义要输入的变量，no表示受试者号，x表示凝血酶浓度，y表示凝血时间；再点击Data View标签，录入数据,分析：1.制作散点图,Simple Scatter,OK,2.X,Y的正态性检验,通过对X,Y的正态性检验可见，两者P值均0.05 故可认为两变量都服从正态分布,3.关联性分析,两两相关,偏相关,距离相关,由上表可见，凝血酶浓度与凝血时间的相关系数为-0.949，P0.001,故可认为健康成
11、人凝血酶浓度与凝血时间呈负相关关系。,结果：,为研究某病成年男性患者血浆清蛋白含量与血红蛋白含量的关系，某医生测得10名患者血浆清蛋白含量（g/L）如下表所示，试分析二者有无关联。,例题二,SPSS中操作过程同例题一，结果如下,二、秩相关,秩相关，又称为等级相关，适用于： （1）不服从双变量正态分布即偏态资料 （2）总体分布型未知 （3）等级资料 （4）开口资料 最常用的等级相关：Spearman等级相关,例题三,某地研究27岁急性白血病患儿的血小板数与出血症状程度之间的相关性，结果见下表，试用秩相关分析,SPSS过程：,数据录入：打开SPSS Data Editor 窗口，点击Variabl
12、e View标签，定义要输入的变量，x表示血小板数，y表示出血症状（0=“-”，1=“+”，2=“+”，3=“+”，4=“+”）；再点击Data View标签，录入数据,分析：,结果：,P=0.1090.05 ,故认为急性白血病患儿的出血症状与血小板间无相关关系,例题四,为探讨流行性出血热的早期分度和最后定型之间的关系某研究对404例该病患者的病情资料进行分析，如下表所示，据此回答：是否早期分度越高，最后定型越重？,本题为等级资料，采用Spearman 秩相关分析,SPSS具体过程：,数据录入：打开SPSS Data Editor 窗口，点击Variable View标签，定义要输入的变量，f
13、表示每个格子实际例数，x表示早期分度（1=轻度，2=中度，3=重度），y表示最后定型（1=轻型，2=中型，3=重型）；再点击Data View标签，录入数据,分析：,结果：,相关系数=0.8910, P0.001,因此可以认为流行性出血热的早期分度和最后定型存在正相关关系，随着早期分度的增高其最后定型加重,三、分类变量关联性分析,某医院用两种方法对已经确诊的50名乳腺癌患者进行检查，结果如下表所示。两种方法是否有关联？,SPSS操作过程：,数据录入：打开SPSS Data Editor 窗口，点击Variable View标签，定义要输入的变量，f表示四格表每个格子的实际频数，r表示“行变量”
14、乙法检查结果（1=阳性，0=阴性），c表示“列变量”甲法检查结果（1=阳性，0=阴性）；再点击Data View标签，录入数据,分析：,结果：,卡方值为5.059，P值为0.0250.05,可以认为甲法和乙法之间互相关联，pearson 列联系数为0.303,直线回归分析,线形趋势：自变量与因变量的关系是线形的，如果不是，则不能采用线性回归来分析。 独立性：可表述为因变量y的取值相互独立，它们之间没有联系。反映到模型中，实际上就是要求残差间相互独立，不存在自相关。 正态性：自变量x的任何一个线形组合，因变量y均服从正态分布，反映到模型中，实际上就是要求残差服从正态分布。 方差齐性：自变量的任何
15、一个线形组合，因变量y的方差均齐性，实质就是要求残差的方差齐。,适用条件：,例题一,为了研究女大学生胸围（cm）与肺活量（L）的关系，随机抽取某高校一年级女生15名，测得其胸围与肺活量数据如下表所示，请建立肺活量y与胸围x的回归方程，并对回归系数进行假设检验。,数据录入：打开SPSS Data Editor 窗口，点击Variable View标签，定义要输入的胸围x、肺活量y；再点击Data View标签，录入数据,分析：,OK,结果：,复相关系数R为0.899 决定系数R2为0.808，经方差分析F值为54.601 ，P0.001,回归方程有效，回归方程为Y=0.092X-4.678,例题二,为研究肺癌患者肺组织中的DNA加合物含量（个/108 核苷酸）与吸烟的关系，某研究者用“同位素标记法”测定了12名肺癌患者肺组织中DNA加合物含量（y），并调查其每日吸烟量（x），结果如下表所示。问该资料有无可疑的离群点，并建立直线回归方程来分析肺组织中DNA加合物含量y与每日吸烟量x之间的关系,结果：,
