华北理工卫生统计学教案10两变量关联性分析.docx
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1、课程名称:卫生统计学A第10周,第一18讲次摘要授课题目(章、节)第十章两变量关联性分析第一节线性相关本讲目的要求及重点难点:【目的要求】通过本讲课程的学习,掌握线性相关的概念、适用条件以及PearSorl积差相关的计算及其假设检验。【重点】直线相关的概念、适用条件。【难点】直线相关的适用条件。内容【本讲课程的引入】在大量的医学研究中需要研究两个随机变量之间相互关联的情况,如研究某年龄儿童身高与体重的关系、体温与脉搏的关系、血压与年龄的关系等,对于这些问题我们前面的学习的统计分析方法是不能解决的,对于两变量的关联情况我们可以使用关联性分析解决,这次课程我们就来学习一下两变量的关联性分析C板书“
2、Pearson积差相关的计算及其假设检验”。【本讲课程的内容】第一节线性相关一、线性相关的概念及其统计描述在实际工作中,有时关心的是两个变量间是否确有直线相关关系,相关的方向和相关的程度,此时可应用相关分析。例10-1在某地一项膳食调查中,随机抽取了14名40-60岁的健康妇女,测得每人的基础代谢(kjd)与体重(kg)数据,见表107.据此数据如何判断这两项指标间有无关联讲授举例:W.U-OO50,0-OOOOM45.0-OOWi代谢O40,0-OOo035.0-OI40QIIISOO60.070.0体网二、相关系数的意义及计算线性相关系数它又称为PearSon积矩相关系数,以符号r来表示样
3、本相关系数,P表示总体相关系数。它是说明两变量间相关关系的密切程度和相关方向。相关系数X和Y呼昉差J(X的方差Xy的方差)积矩相关系数的适用条件:1、两个变量的测量值应来自于同一总体或同一样本中n个个体的测量,或者是来自于对两个有意义配对的总体或样本的测量;2、两个变量的分布应近似于正态分布;3、样本量不能太小,样本量太小时所计算出的相关系数不够稳定。4、计算相关系数的两个变量都是随机变量。直线相关系数的意义:1、直线相关系数r的值,在任何情况下总在-1与+1之间,而在医学研究中由于影响因素众多,很少有完全相关的情况;2、相关系数r的正负号表示相关的性质,即正相关、负相关以及零相关;3、相关系
4、数r的绝对值大小表示相关程度的大小(强弱),愈接近于1,相关程度愈高;愈接近于0,相关程度愈低。三、相关系数的统计推断r是样本相关系数,它是总体相关系数P的估计值。要判断X、Y间是否有相关关系,就要检验r是否来自总体相关系数P为零的总体。对相关系数的假设检验方法有两种:1、查表法P486附表132、采用t检验检验统计量为:r-0rt=.I,v=n-2Sr一.Vn-2H0:p=0,H1,pa=0.05t=/;964=12.559,v=14-2=12Jl_(0.9642)查,界值表,得Pv000L按a=0.05水准拒绝飞,接受名,就可认为基础代谢与体重之间有正在线关系.讲授强调条件强调意义值【本讲
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