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 > 第六节 秩相关 > Video
同学们好
我是中南大学湘雅公共卫生学院的胡明老师
下面我们来学习秩相关
我们前面在讲直线相关的适用条件时
知道直线相关要求符合双变量正态分布
那么如果是我们想了解
两变量之间的相关关系
可是资料不服从双变量正态分布的时候
比如说资料不服从正态分布
或者是资料的一端
或两端有不确定数值
比如说像我们这里在一端
有比如说小于10岁
大于等于65岁这样的开口资料
或者是我们的双变量原始数据
一个或者两个变量值是等级资料
那么对于这样的资料
我们要求它的相关关系的时候该怎么办
这时候我们就要用到秩相关
那么在秩相关中间
我们要计算的是斯皮尔曼等级相关系数
用这个等级相关系数来说明
两变量之间的相关关系的密切程度和相关方向
那么在秩相关中间
它的基本思想是将X变量
和Y变量分别由小到大编秩
然后根据X和Y编制之后的秩次之差
来反映X和Y编秩的一致程度
这就是秩相关系数的计算公式
那么在这里这个差值
就是X和Y编制的秩次之差
我们通过一道例题来简单的了解一下秩相关
某省调查了1995年到1999年
当地居民18类死因的构成
以及每种死因所导致的
潜在工作损失年数的构成
以死因构成作为X
潜在工作损失年数作为Y来做相关分析
好
从这个表格中间
我们可以看到
第一列表格中的第一列是18个死因类别
第二列是死因构成X
第四列是潜在工作损失年数的构成
那么我们分别对X死因构成
以及Y潜在工作损失年数的构成
去进行由小到大的编秩
然后来计算X和Y秩次的差值
在这里我们是用X
它的编秩的秩次减去Y编秩的秩次
好
接下来我们计算样本的秩相关系数
然后针对总体相关系数
是否为零去做假设检验
H0总体的秩相关系数等于0
及死因构成和潜在工作损失年数构成之间
没有直线相关关系
H1死因构成和潜在工作损失年构成之间
有直线相关关系
检验水准阿尔法取0.05
根据公式
我们来计算样本的秩相关系数等于0.905
那么在这道例题中间
我们的样本含量是18
通过查秩相关系数界值表
可以得到P值是小于0.01的
按照原先给定的检验水准
阿尔法等于0.05
拒绝H0接受H1
以及我们认为当地居民死因构成
和各种死因所导致的潜在工作损失年数
的构成之间存在着正相关关系
那么在进行秩相关假设检验的时候
如果是相同的秩次较多的时候
那么我们要对斯皮尔曼质相关系数
去进行校正
这就是校正公式
在这个公式中的T值
它代表的是X或Y中间相同秩的个数
如果TX或者是TY等于0的时候
那么我们这个T值表示的是
X或Y中相同秩的个数
显然当TX等于TY等于0的时候
那么我们这个公式
和前面的不需要校正的公式是相等的
秩相关就为大家介绍到这里
-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
--Video
-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
--Video
-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
