当前课程知识点：医学统计学（高级篇） > 第九章 双变量回归与相关 > 第五节 回归与相关中的注意事项 > Video
同学们好
我是中南大学湘雅公共卫生学院的胡明老师
下面我们要来学习
直线回归与相关应用中的注意事项
前面我们已经给大家介绍了
直线回归与相关的基本概念
那么接下来我们要来讲一讲
在应用这两种统计分析方法的时候
我们要注意一些什么问题
首先要根据分析目的
来选择变量及统计分析方法
直线相关主要是用于
说明两个变量之间的关系
它的方向和密切程度
X和Y这两个变量是没有主次之分的
而直线回归相较于直线相关
则进一步的来定量的刻画
因变量Y对自变量X
在数量上的一个依存关系
在这里
X和Y的选择谁是自变量
谁是因变量
主要是依据专业来定
通常我们可以考虑
把易于准确测量的变量作为X
而另一个变量作为因变量
比如说我们用身高来估计体表的面积
在应用中间我们一定要注意
两个变量的选择
一定要结合专业知识
要考虑他们的专业意义
不能把毫无关联的两个变量
来勉强的做回归或者相关分析
比如说如果在样本含量足够大的时候
我们可以拟和出升高值
和家庭中的每月用电量
它的一个线性回归关系
它也是具有统计学意义的
但是这样的结果
在专业上有什么样的实际意义呢
所以说在进行直线相关和回归分析的时候
我们一定首先要考虑自变量X和Y之间的
这样的一个关系是否具有专业上的意义
要注意的第二点就是进行相关和回归分析之前
我们应该绘制散点图
绘制散点图
一方面我们是可以考虑
两个变量之间是否有直线关系
绘制散点图一方面是可以考察
两个变量之间是否有直线的趋势
另一方面便于我们发现离群值
散点图
我们可以很直观的来观察
变量X和Y之间的一个关系
如果在散点图中我们发现了有离群值
对于离群值的识别和处理
我们需要结合专业知识
和现有数据两方面来考虑
对于它的处理
结果可能是要对现有的回归模型的假设错误
需要去改变这个模型
也可能是由于抽样误差造成的
一次偶然的结果
甚至是过失误差
所以说我们首先需要认真地核对原始数据
并检查这个离群值产生的过程
是不是由于过失误差
或者通过重复测量来确定
是抽样误差造成的偶然误差
这样的话才可以根据这样的结果
来考虑是剔除离群值
还是采用其他的估计方法
对于双变量的回归与相关
我们对于X和Y资料有什么要求
在直线相关分析中间
我们要求X和Y服从一个双变量正态分布
而在直线回归中间
我们要求至少对于每一个X相应的Y
要服从正态分布
在相关与回归中间
还有一个非常重要的需要大家注意的
就是有关于直线回归与相关的结果的解释
我们要知道的是
在反应X和Y这两个变量
它的关系的密切程度
或者说数量上影响大小的统计量
不是P值
而应该是回归系数或者相关系数的绝对值
回归系数或者是相关系数的绝对值越大
说明这两个变量之间的数量上的关系就越明显
回归系数和相关系数越大
说明两个变量它的数量依存关系越大
我们的P值越小
说明什么呢
说明越有理由认为变量之间的直线关系存在
而不是说关系越密切或者是越显著
另外需要注意的是
我们的直线回归方程用于预测的时候
它的适用范围一般不应该超出
样本中自变量的取值范围
好
以上就是直线回归与相关应用中的注意事项
-1. 医学统计学概述
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-2.统计学的几个基本概念
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-3.医学统计工作的基本步骤
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-第一章 绪论--章节测试
-1.频数分布表与频数分布图
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-2.集中趋势描述
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-3.离散趋势描述
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-4.正态分布
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-5.医学参考值范围的制度
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-6.常用相对数
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-7.应用相对数的注意事项
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-8.率的标准化法
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-第二章 计量资料统计描述及计数资料统计描述--章节测试
-1. 均数的抽样误差与标准误差
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-2.t分布
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-3.总体均数的估计
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-4.假设检验的基本原理与步骤
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-5.t检验
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-6.假设检验的注意事项
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-第三章 章节测试
-第一节 方差分析的基本思想及应用条件
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-第二节 完全随机设计资料的方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的方差分析
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-第四节 多个样本均数间的多重比较
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-第四章 多个样本均数比较的方差分析--章节测试
-5-1 卡方检验——卡方检验的基本思想
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-5-2 卡方检验——独立样本四格表资料的卡方检验
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-5-3 卡方检验——配对四格表资料的卡方检验
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-5-4 卡方检验——四格表资料的确切概率法
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-5-5 卡方检验——行×列表资料的卡方检验
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-5-6 卡方检验——卡方检验的多个样本率间的多重比较
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-5-7 卡方检验——卡方检验用于拟合优度检验
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-第五章 x²检验--章节测试
-6-1二项分布的概念
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-6-2二项分布的特征
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-6-3二项分布的应用—总体率的区间估计
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-6-4二项分布的应用—率的假设检验
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-6-5泊松分布的概念与特征
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-第六章 几种离散型变量的分布及其应用--章节测试
-第一节 秩和检验概述
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-第二节 Wilcoxon符号秩检验
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-第三节 Wilcoxon秩和检验
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-第四节 Kruskal-Wallis H检验
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-第五节 Friedman M检验
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-第七章 秩转换的非参数检验--章节测试
-第一节 统计表
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-第二节 直条图和直方图
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-第三节 圆图和百分条图
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-第四节 线图和半对数线图
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-第五节 散点图与统计地图
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-第六节 箱图
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-第八章 统计表与统计图--章节测试
-第一节 -概述
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-第二节 直线回归
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-第三节 直线回归中的统计推断
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-第四节 双变量回归与相关-直线相关
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-第五节 回归与相关中的注意事项
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-第六节 秩相关
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-第九章 双变量回归与相关--章节测试
-第一节 多因素试验
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-第二节 两因素析因设计资料的方差分析01
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-第三节 两因素析因设计资料的方差分析02
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-第四节 三因素析因设计资料的方差分析
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-第五节 正交设计与方差分析
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-第六节 嵌套设计资料的方差分析
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-第七节 裂区设计资料的方差分析
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-第十章 章节测试
-第一节 重复测量资料的反差分析
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-第二节 重复测量数据的两因素两水平分析
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-第三节 重复测量数据的两因素多水平分析
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-第四节 重复测量数据的多重比较
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-第十一章 章节测试
-第一节 协方差分析的基本思想和步骤
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-第二节 完全随机设计资料的协方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的协方差分析
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-第十二章 章节测试
-第一节 多变量数据的统计描述
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-第二节 多变量数据的统计推断-单组比较
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-第三节 多变量数据的统计推断-两组比较
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-第四节 多变量数据的统计推断-多组比较
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-第五节 重复测量设计的多变量分析
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-第十三章 多变量数据的统计描述与统计推断--章节测试
-1.多元线性回归模型
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-2.多元线性回归模型的假设检验
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-3.多元线性回归模型自变量的选择
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-4.多元线性回归模型应用及其注意事项
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-第十四章 多元线性回归分析--章节测试
-1Logistic 回归分析——logistic回归分析的概述
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-2Logistic 回归分析——logistic回归分析的概念
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-3Logistic 回归分析——成组（非条件）logistic回归分析
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-4回归分析—— 配对（条件）logistic回归分析
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-5Logistic 回归分析—— logistic回归的应用
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-第十五章 logistic回归分析--章节测试
-第一节 生存分析中的基本概念
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-第二节 生存率的估计与生存曲线
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-第三节 生存率的比较
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-第四节 Cox比例风险回归模型
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-第十六章 章节测试
-第一节 判别分析-概论
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-第二节 判别分析-Fisher判别
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-第三节 判别分析-最大似然和Bays公式判别法
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-第四节 判别分析-Bayes判别法与逐步判别
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-第十七章 章节测试
-第一节 聚类分析-概论
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-第二节 聚类分析-系统聚类法
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-第三节 聚类分析-动态样品聚类
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-第十八章 聚类分析--章节测试
-第一节 SPSS-概述
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-第二节 SPSS-数据文件的建立
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-第三节 SPSS-数据文件的管理
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-第四节 SPSS-计量资料的统计分析-描述性统计量
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-第五节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-t检验
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-第六节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-完全随机设计资料的方差分析
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-第七节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-随机区组设计资料的方差分析_医学统计学
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-第八节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-拉丁方设计资料的方差分析
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-第九节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-交叉设计资料的方差分析
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-第十节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率与总体率比较
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-第十一节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率比较
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-第十二节 SPSS-配对计量资料比较的秩和检验
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-第十三节 spss-两独立样本比较的秩和检验
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-第十四节 spss-多个独立样本比较的秩和检验
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-第十五节 spss-随机区组设计资料的秩和检验
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-第十六节 SPSS-直线相关回归分析
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-第十七节 spss多元线性回归
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-第十八节 spss-logistic回归
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-第十九节 spss-条件logistic回归
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-第二十节 spss-有序logistic回归
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-第二十一节 spss-无序多分类logistic回归
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-常用综合评价方法
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-第二十章 章节测试
-量表的研制方法
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-第二十一章 章节测试
-医学文献的系统综述与Mata分析
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-第二十二章 章节测试
