spss卫生统计学实习课程6
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实习六
数值变量资料的统计推断（三）
第237～249页
一、直线回归（linear regression）
（一）定义：用直线方程表达X（自变量，independent variable）和Y （应变量，dependent variable）之间的数量关系。
ˆY a bX
=+
ˆY：是Y（实测值）的预测值（predicted value），是直线上点的纵坐标。对于每一个X值，根据直线
回归方程都可以计算出相应的Y预测值。
直线回归的重要应用之一：预测（Prediction）
一、直线回归（linear regression）（二）b和a的意义
a：是回归直线在Y轴上的截距，即X＝0时Y的预测值。b：是回归直线的斜率，又称为回归系数。
表示当X改变一个单位时，Y的预测值平均改变|b|个单位。
二、直线相关（linear correlation）
(一)定义
描述具有直线关系的两个变量之间的相互关系。
r：相关系数，correlation coefficient
用来衡量有直线关系的两个变量之间相关的密切程度和方向。-1≤r≤1
r>0，正相关；r=1为完全正相关
r<0，负相关；r=-1为完全负相关
|r|越大，两变量相关越密切（前提：r有统计学意义）
(二)相关类型正相关：0 1 二、直线相关（linear correlation） 负相关-1≤r <0 二、直线相关（linear correlation ） (二)相关类型 零相关r =0 二、直线相关（linear correlation ） (二)相关类型 零相关r =0 二、直线相关（linear correlation ） (二)相关类型 曲线相关 应变量Y 自变量X 三、SPSS13.0软件操作(直线回归与相关) 例11.绘制散点图 散点图显示：收 缩压与体重指数 之间有线性相关 趋势，因此可以 进一步做直线回 归与相关 应变量自变量 回归相关系数r 决定 系数r 2 调整r 2剩余自由度MS 回归及MS 剩余P 值 s b 标准化回归系数t 值 P 值 F 值 F =t 2 应变量自变量 统计保存（产生新变量，保存在当前数据库） 的均数个体Y值 例13.直线回归的预测及置信区间估计 总体回归系数的 95％置信区间 四、附录：SPSS13.0软件操作(Spearman等级相关) Spearman等级相关是基于秩次的非参数相关分析。 主要适用于以下情况： 1.对于数值型变量，X及Y严重偏离正态分布； 2.等级资料的相关分析。 Spearman 等级相关系数 ）