《两变量关联性分析》PPT课件.ppt
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1、第十一章 两变量关联性分析,一般地,两个连续随机变量间的线性联系称为线性相关(linear correlation),也称为简单相关(simple correlation),两个分类变量间的联系则称为关联(association)。,散点图,判断两个变量是否具有相关关系最直观的办法是绘制散点图(scatter plot),在实际研究中也是首先要做的一步。将两变量置于直角坐标轴上,把其中一变量取作X,另一个取作Y,据此在直角坐标系(X,Y)中标出对应的点来,这样的图形称作散点图。常见的散点图如图11-2所示。,相关的种类,1)正相关(positive correlation):一般地,在图中若有
2、随增大而线性上升的趋势,则称为正相关。2)负相关(negative correlation):在图中若有随增大而线性下降的趋势,则称负相关。3)零相关(zero correlation):在图中若或不随另一变量的改变而改变,则称零相关。4)非线性相关(nonlinear correlation):若散点呈曲线形状,则变量间可能呈曲线关系,不宜做线性相关。,关联强度指标-相关系数,意义:相关系数(correlation coefficient)又称Pearson积差相关系数,用来说明具有直线关系的两变量间相关的密切程度与相关方向。,2.计算:样本相关系数的计算公式为,(11-3),相关系数的特点
3、,1.相关系数r是一个无量纲的数值,且-10为正相关,r0为负相关;3./r/越接近于1,说明相关性越好./r/越接近于0,说明相关性越差.,例11-2 计算例11-1中凝血酶浓度X与凝血酶时间Y之间样本相关系数。由例11-1得,由公式11-3得,相关系数的统计推断,相关系数的假设检验直接查相关系数临界值表;t检验(11-5)(11-6),例11-3 继例11-2中算得r=-0926后,试检验相关是否具有统计学意义,检验步骤,本例 n=15,r=-0.926,由公式(11-4)和公式(11-5)得,本例,查 界值表得,故拒绝 接受,认为凝血酶浓度与凝血酶时间之间存在负相关。此结果与查表的结果是
4、一致的。,线性相关中应注意的问题,1.样本的相关系数接近零并不意味着两变量间一定无相关性.两个有联系的变量并非都属线性联系。两变量间无线性关系,但却存在非线性的曲线联系。例如,很高血压和很低血压的人死亡率均较高,而中等血压的人死亡率较低,于是,死亡率和血压之间有曲线性联系。还有如血液浓度与时间之间的关系、某放射性污染物对环境的污染浓度与污染源距离之间的关系等,都有曲线性联系,但它们的样本相关系数却都接近零。故通常应先绘出样本值的散点图,利用散点图可直观地判断两变量之间是否具有线性联系。,2.一个变量的数值人为选定时莫作相关.一个变量的数值随机变动,另一个变量的数值却是人为选定的。例如,为研究药
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