《生物统计学》课程教学资源（参考资料）简单线性相关与回归分析误区与正确做法（军事医学科学院：胡良平）

简单线性相关与回归分析 引言 军事医学科学院 医学统计学教研室 胡良平

  
    

基本概念 何为相关分析？ ■何为回归分析？






 
 

最易犯的错误 ■1、忽视资料的同质性； 2、没有专业知识为依据； ·3、不绘制散布图就分析； 4、仅绘制但不分析散布图；



   
   
  
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最易犯的错误 5、以直线取代曲线； 6、按无重复方法处理有重复实验的回 归分析问题； 7、仅给出相关系数与直线回归方 程，但未做假设检验； 8、下结论时仅看r绝对值大小，忽 视r2的数值大小


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从错误中顿悟 ■例1、某研究者收集到100人的血 小板和血红蛋白的数据，其中 正常人、轻、中、重度贫血患者 各25例。用简单线性相关与回归 分析同时研究这25人血小板和血 红蛋白之间的关系，请问：其结 论的可信度如何？为什么？



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从错误中顿悟 ■例2、某研究者测得某地区100名正 常成年人转氨酶和身高的数值，用 简单线性相关与回归分析研究这两 个定量指标之间的关系，并进行了 正确的假设检验。得到的结论是： 可用身高数据去预测转氨酶的数值 大小。请问：此结论真的可信吗？ 为什么？



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从错误中顿悟 ■例3、某研究者调查某农村居民 被狗咬伤情况：以居民年龄为自 变量X、以被狗咬伤发生率Y为结 果变量，建立Y依赖x变化的线性 回归方程具有统计学意义。结论 为：狗按直线规律咬人。请问： 此结论真的可信吗？为什么？



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从错误中顿悟 例4、某研究者对7例糖尿病患者给某种药物 后，测量其血中胰岛素和血糖的含量。该研 究者采用的是直线相关分析，得：”= 0.3140,P>0.05,结论为胰岛素含量和血糖 的含量之间无直线相关关系。 ·患者编号 1234 5 6 7 ■胰岛素含量uml)2417181215 121 10 血糖含量(mg%) 142170194213214 238249 ■这个结论违反了专业知识，何因？




 
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 1 2 3 4 5 6 7
 (µu/ml) 24 17 18 12 15 121 10
 (mg) 142 170 194 213 214 238 249
?@ABCD ?@ABCDEFG

从错误中顿悟 例5，设有4组定量指标的数据，设 (X,Y:)(i=1、2、3、4)是第i对在 专业上有联系的指标。对各对指标均 观测了11对数据（具体数据从略) , 请问：可否用简单线性回归分析研究 各对指标之间的变化关系？

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从错误中顿悟 用方差分析方法评价拟合效果的计算 结果为：检验统计量F约为18.0， P=0.0022。说明在统计学上可以用直线回 归方程来描述4组数据。具体地说，求得的 直线回归方程皆为： 7=3.0+0.5X。 4组数据各不相同，居然可以用同一 条直线回归方程来描述，这是一个难以令 人置信的结果啊！结论正确吗？


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