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文档简介

1、多变量统计方法助教：何珊作业问题P416-3等级资料，统计方法应该选择：Spearman秩相关二分类、多分类资料关联性分析分类变量的关联性分析（列联系数）两个定量变量的关联性可用 Pearson积矩相关系数或秩相关系数来描述两个分类变量间的关联性可用Pearson列联系数来描述独立性卡方检验只有关联程度大小，没有方向。多重线性回归主要用途分析一个因变量与多个自变量间的线性关系。用已知自变量预测因变量。筛选疾病的危险因素和保护因素。建立专家辅助诊断系统或进行统计控制。应用条件因变量y与多个自变量xi之间具有线性关系。各观测值ym之间相互独立。对任意一组自变量xi，因变量y均服从正态分布且方差齐。

2、i个自变量之间不存在多重共线性 例： 某医师测量了22名新生儿体重(g)、身长（cm）、头围（cm）、胎儿受精周龄, 见数据“多重线性回归.sav”。试分析胎儿受精周与体重、身长、头围之间的关系。SPSS操作Analyze Regression LinearDependent框:YIndependent框:long touwei weight Method: enterStatistics： Estimates , 回归系数、标准误、t、P Confidence intervals , 回归系数的CI Model fit , 模型拟合程度、R2 Descriptives , Collinear

3、ity diagnosticsContinueOKSPSS操作直线回归统计量选择结果解释变量进入/退出情况模型拟合优度情况简报结果解释对整个模型的检验结果本题模型有统计学意义所有系数的检验结果Logistic回归主要用途建立用多个危险因素估计事件（或疾病）在一定时期内发生概率的logistic回归方程，如疾病发生的危险因素及其作用大小预测疾病或事件的发生概率应用条件因变量为二项分类或者多项分类自变量任意类型的资料，如定量资料、二分类资料、无序多分类资料或有序多分类资料步骤赋值（定量变量、二/多分类变量、哑变量）参数估计假设检验模型评价 例： 某研究人员测量了189名新生儿出生体重、产妇年龄、产妇体重、种族、产妇妊娠期是否吸烟、是否患妊高症、早产史、应激性、随访次数, 见数据“logistic.sav”，请筛选出生地体重儿的危险因素，做统计分析。Analyze Regression Binary LogisticDependent框:lowIndependent框:age,weight,race,smoke,ptl,ht,ui,ftv Method: forward LR Categorical: race,smoke,ptl,ht,ui,ftvOptions: correlatons of estimates CI for exp(B)

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