医学两变量关联性分析专题课件

两变量关联性分析第一节线性相关前面几章主要讨论了单变量（univariate）资料的统计分析，着重于描述某一变量的统计特征或比较该变量的组间差别。但是在大量的医学科研与实践中，经常会遇到对两个变量之间关系的研究，如年龄与血压、体重与身高、药物剂量与疗效、污染程度与污染源距离等，相关就是研究这种两个变量之间关系的统计方法。一、线性相关的概念及其统计描述例11-1随机抽取15名健康人，测定血液的凝血酶浓度（单位/毫升）及凝固时间，数据如下。据此如何判断这两项指标间有否相关？受试者123456789101112131415浓度1.11.21.00.91.21.10.90.61.00.91.10.91.110.7时间1413151513141617141615161415171.常见的散点图相关分析也称积差相关分析，是研究两个变量密切程度的统计方法条件：两个变量x与y均为服从正态分布的随机变量（双变量正态分布）一.相关概念

正相关：x与y同向（直线）变化

负相关：x与y反向（直线）变化

零相关：x与y无（直线）关系注意：相关关系不是因果关系2..相关系数的意义及计算相关系数(coefficientofcorrelation)，是描述两个变量的密切程度与方向的指标，用r表示:r也称person系数，其值为-1≤r≤1。r>0,表示正相关r<0,表示负相关这里的r是总体相关系数ρ的估计值计算器计算过程浓度x1.11.21.00.91.21.10.90.6………0.7时间1413151513141617………17开机mode→2→shift→AC→1.1→xD,yD→14→DATA1.2→xD,yD→13→DATA→…→…→…例11-2就例11-1资料计算相关系数二、相关系数的统计推断原假设H0：ρ=0（两变量无直线关系）检验方法：（1）t检验（2）r检验查r界值表（附表13）v=n-2例11-3就例11-2所得r=﹣0.926值作显著性检验r界值表三、线性相关应用中注意的问题1.样本相关系数接近零并不意味着两变量间一定无相关关系。2.人为选定变量数值时莫做相关3.出现异常值时慎用相关4.相关未必真有内在关系5.分层资料盲目合并易出假象第二节秩相关目的：用秩和法作直线相关分析资料条件：（1）不服从双变量正态分布而不宜作积差相关分析（2）总体分布类型未知（3）一个变量数据是等级指标，另一个是连续型指标rankcorrelation一、Spearman等级相关步骤：1.将两个变量x与y的观察值分别按从小到大编秩，即（xi,yi）→（pi,qi）,若出现相同值按平均秩赋值，当（pi,qi）的相同秩次不多时按下面操作。2.求每对观察值秩次之差di=pi－qi（i=1~n）3.计算等级相关系数rs4.确定P值作出结论例11-4某地研究2~7岁急性白血病患儿的血小板数与出血症状程度的相关性。编号血小板x秩次pi出血症状y秩次qid=p-qd211211+++11.5-10.5110.2521382++9.0-74931653+7.0-41643104-3.50.50.2554265++9.0-41665406++9.0-3977407-3.53.512.25810608-3.54.520.25912609-3.55.530.2510129010-3.56.542.2511143811+++11.5-0.50.2512200412-3.58.572.25合计—78—78—378本例n=12二、相同秩次较多时rs的校正1.校正公式rs’例11-4中2.用Person积差相关系数方法对（pi

,qi）求rrs界值表第三节分类资料的关联性分析方法：根据两个变量交叉分类计数所得的频数资料（列联表）用χ2检验作关联分析，统计量为列联系数r。目的：用χ2法作直线相关分析资料条件：（1）两个变量都是分类变量，其中分析指标是等级（有序）指标；（2）两个变量都是等级（有序）指标（3）两个变量都是无序指标一、交叉分类2×2表的关联性分析例11-6观察对婴儿的不同喂养方式与婴儿腹泻之间的关系。喂养方式有腹泻无腹泻合计人工301040母乳172542合计473582二、2×2配对资料的关联性分析例11-7观察不同培养基与白喉杆菌生长的关联性。甲培养基乙培养基合计+－+221840－21416合计243256三、双向无序分类资料的关联性检验祖籍甲状腺肿类型合计弥漫型结节型混合型甲48624492乙丙1331002603155185444500合计7195771401436例11-8某地居民按甲状腺肿类型分类与三种祖籍的观察结果H0：甲状腺肿类型与祖籍无关α=0.05例11-9