药学数据统计药学数据统计 (15).ppt

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1、试验数据的回归分析第四章有因就有果吗？在某一现象（过程）中变量之间的关系可能是确定性关系，也可能是非确定关系。就两个变量而言，如果对于一个变量的可能取值，另一个变量都有完全确定的值与之对应，则称这两个变量之间存在着函数关系。然而，像人的年龄与血压，显然不是函数关系。因为对于年龄相同的一个人群其血压有高有低乃是一个随机变量，我们称这类非确定性关系为相关关系。一二直线相关主要内容一、直线相关 如：人的身高x与体重y 又如：人的脚掌的长度x与身高y（1）直线相关的概念 当变量之间，既存在着密切的数量关系，又不像函数关系那样，一个变量的数值精确对应着另外变量的数值，这类变量之间的关系称为相关关系。最简

2、单的是两变量间的直线相关关系，简称直线相关（linear correlation）或简单相关（simple correlation）。（2）散点图（3）相关系数样本相关系数用小写英文字母 r 表示，总体相关系数用小写希腊字母表示，r是的点估计。相关系数（correlation coefficient），又称为皮尔森（Pearson）相关系数，是表示两个变量间直线关系密切程度和相关方向的统计指标。（3）相关系数样本相关系数 r 的计算公式为：其中，称为离均差平方和。相关系数没有单位，取值范围为1r1（3）相关系数r 的符号表示相关方向：r0称为正相关，r0称为负相关|r|表示两个变量间直线关系的

3、密切程度：r 的绝对值为1表示完全相关，r0 称为零相关（4）相关系数的计算（举例）例1 测得某地10名三岁儿童的体重与体表面积如下，试计算样本相关系数r方法一：（4）相关系数的计算（举例）（4）相关系数的计算（举例）例1 测得某地10名三岁儿童的体重与体表面积如下，试计算样本相关系数r方法二：（4）相关系数的计算（举例）若 W，则拒绝H0，认为x、y之间有直线相关关系；若 W，则拒绝H0，认为x、y之间有直线相关关系；若r W，则拒绝H0，认为x、y之间有直线相关关系；若 W，则不拒绝H0，认为x、y之间无直线相关关系。t检验（举例）r检验（举例）r=0.9179,df=81.是否满足双变量正态性直线相关分析的步骤2.作散点图，考察两变量有无直线趋势4.总体样本相关系数的假设检验3.计算样本相关系数斯皮尔曼（Spearman）法秩相关肯德尔（Kendalls tau-u）法12直线相关分析的注意事项并非任何有联系的两个变量都属于线性关系双变量随机样本。剔除异常点1234分层资料不要盲目合并5相关关系与因果关系