預防醫學/應用直線相關與回歸分析時的注意事項

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1.作相關與回歸分析要有實際意義,不要把毫無關聯的兩個事物或兩種現象作相關、回歸分析。

2.兩事物或現象間有相關,不一定有回果關係,也可能僅是伴隨關係。但是,如果兩事物或現象間存在因果關係,則兩者必然是相關的。

3.相關與回歸分析所說明的問題是不同的,但又是有聯繫的。相關表示相互關係,回歸表示從屬關係。可以證明,同一批資料所算得的r與b的檢驗統計量(tr,tb)是相同的,如本章的案例前後算得的tr=tb=4.14。由於相關係數的計算及假設檢驗比較方便,故可用相關係數的顯著性檢驗取代回歸係數的顯著性檢驗。事實上在作回歸分析之前,一般先作相關分析,而只有在確定了兩變數間有直線關係的前提下,求回歸方程及回歸線才有意義。

4.相關與回歸的應用,僅限於原實測數據的範圍內,而不能隨意外推。因為不知道在此範圍之外,兩變數間是否仍存在同樣的直線關係。如果確有進行外推的充分根據和需要,亦應十分慎重。

5.在X與Y均呈正態變數時的加歸分析中,由X 推算Y與由Y推算X的回歸係數及回歸方程是不同的,切勿混淆。

附表22-1 相關係數顯著性界值表

v R0.05(v´) R0.01(v´) R0.05(v´) R0.01(v´)
1 0.997 1.000 24 0.388 0.496
2 0.950 0.990 25 0.381 0.487
3 0.872 0.959 26 0.375 0.478
4 0.811 0.917 27 0.367 0.470
5 0.754 0.874 28 0.361 0.463
6 0.707 0.834 29 0.355 0.456
7 0.666 0.798 30 0.349 0.449
8 0.632 0.765 35 0.325 0.418
9 0.602 0.735 40 0.304 0.393
10 0.576 0.708 45 0.288 0.372
11 0.553 0.684 50 0.273 0.354
12 0.532 0.661 60 0.250 0.325
13 0.514 0.641 70 0.232 0.302
14 0.497 0.623 80 0.217 0.283
15 0.482 0.606 90 0.205 0.267
16 0.468 0.590 100 0.195 0.254
17 0.456 0.575 125 0.174 0.228
18 0.444 0.561 150 0.159 0.208
19 0.433 0.549 200 0.138 0.181
20 0.423 0.537 300 0.113 0.148
21 0.413 0.526 400 9.098 0.128
22 0.404 0.515 500 0.088 0.115
23 0.396 0.505 1000 0.062 0.081
32 回歸分析 | 病例隨訪 32
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