两变量关联性分析.ppt

文档介绍：第十一章 两变量关联性分析
本章内容
第一节 线性相关
第二节 秩相关
第三节 分类变量的关联性分析
第一节 线性相关
一 线性相关的概念
线性相关(linear correlation)又称简单相关(simple correlation)，用于双变量正态分布(bivariate normal distribution)资料。其性质可由图11-2散点图直观的说明。
目的：研究 两个变量X,Y数量上的依存（或相关） 关系。
特点：统计关系
二、相关系数的意义与计算
意义：相关（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）
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
相关系数的特点
,且-1<r<1;
>0为正相关,r<0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.
相关系数的统计推断
（一）相关系数的假设检验
(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=-，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一致的。