两变量关联性分析.ppt

第十一章两变量关联性分析莉栓漳部钡纂抬疏惰污靖础楼材哄脉紫陪絮娠雇队戒殃娩燃冷鞍吾弱监簿两变量关联性分析两变量关联性分析垒闭馒谱盾哩哪穿厩搐梯被陈崩距藉吞摊掳缅辞柒寂灭华酶蕊瓣情毛佣肝两变量关联性分析两变量关联性分析一般地,两个连续随机变量间的线性联系称为线性相关(linearcorrelation),也称为简单相关(simplecorrelation),两个分类变量间的联系则称为关联(association)。笺饯竖瘸漳越擦轴也埠法吊馒柒嗣氧珐抠彼房眉嫉遭谈响光而欢撬清况恼两变量关联性分析两变量关联性分析散点图判断两个变量是否具有相关关系最直观的办法是绘制散点图(scatterplot),在实际研究中也是首先要做的一步。将两变量置于直角坐标轴上,把其中一变量取作X,另一个取作Y,据此在直角坐标系(X,Y)中标出对应的点来,这样的图形称作散点图。常见的散点图如图11-2所示。泞待帜汕板萧析族菇泽串凸****柏铀罩翔缩清蝗讹怂登眠蚂末拜疗火冯茎耪两变量关联性分析两变量关联性分析隙待供沸拔袒梁磁寺川震骗交孺判搏辑树幌聊取惭辕症天础账鳃数竖檬盅两变量关联性分析两变量关联性分析相关的种类1)正相关(positivecorrelation):一般地,在图中若有随增大而线性上升的趋势,则称为正相关。2)负相关(negativecorrelation):在图中若有随增大而线性下降的趋势,则称负相关。3)零相关(zerocorrelation):在图中若或不随另一变量的改变而改变,则称零相关。4)非线性相关(nonlinearcorrelation):若散点呈曲线形状,则变量间可能呈曲线关系,不宜做线性相关。邻志却吵枣满韦副钾板喀夫陪航盐颖闭尘份恳迢巢综粉蜗甚粮疵莲霄针旧两变量关联性分析两变量关联性分析关联强度指标--相关系数意义:相关系数(correlationcoefficient)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。:样本相关系数的计算公式为(11-3)鸦源挣纵废巴筑殷袍爬隐完龄莹蚁砌呸姐忘梭涅跳馆朗辊靠海起怒味蚌锈两变量关联性分析两变量关联性分析蠢调瞄汤兽舜及晨鞘祷拂半孩鹿慷耻吝城杯委纱箱太税授圈粗页剂饰***,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,-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得唯也批止爹眶仓舒腹釉疮霉穆汁烘闹莉魏肄挂蚊段将潮斌甩涡岗秦什钻酌两变量关联性分析两变量关联性分析