查看“预防医学/应用直线相关与回归分析时的注意事项”的源代码

来自医学百科

因为以下原因，您没有权限编辑本页：

您所请求的操作仅限于该用户组的用户使用：用户

您可以查看和复制此页面的源代码。

{{Hierarchy header}}
1．作相关与回归分析要有实际意义，不要把毫无关联的两个事物或两种现象作相关、回归分析。

2．两事物或现象间有相关，不一定有回果关系，也可能仅是伴随关系。但是，如果两事物或现象间存在因果关系，则两者必然是相关的。

3．相关与回归分析所说明的问题是不同的，但又是有联系的。相关表示相互关系，回归表示从属关系。可以证明，同一批资料所算得的r与b的[[检验统计量]]（tr,tb）是相同的，如本章的案例前后算得的tr=tb=4.14。由于[[相关系数]]的计算及[[假设检验]]比较方便，故可用相关系数的显着性检验取代[[回归系数]]的显着性检验。事实上在作回归分析之前，一般先作相关分析，而只有在确定了两变量间有直线关系的前提下，求回归方程及回归线才有意义。

4．相关与回归的应用，仅限于原实测数据的范围内，而不能随意外推。因为不知道在此范围之外，两变量间是否仍存在同样的直线关系。如果确有进行外推的充分根据和需要，亦应十分慎重。

5．在X与Y均呈正态变量时的加归分析中，由X 推算Y与由Y推算X的回归系数及回归方程是不同的，切勿混淆。

附表22-1 相关系数显著性界值表

{| class="wikitable"
|-
| | v
| | R<sub>0.05(v´)</sub>
| | R<sub>0.01(v´)</sub>
| | V´
| | R<sub>0.05(v´)</sub>
| | R<sub>0.01(v´)</sub>
|-
| | 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
|}
{{Hierarchy footer}}
{{预防医学图书专题}}

返回至预防医学/应用直线相关与回归分析时的注意事项。

取自“https://www.fzdh.com/预防医学/应用直线相关与回归分析时的注意事项”

匿名

搜索

查看“预防医学/应用直线相关与回归分析时的注意事项”的源代码

名字空间

更多

页面选项

导航

导航

Wiki工具

Wiki工具

匿名

搜索

查看“预防医学/应用直线相关与回归分析时的注意事项”的源代码

导航

Wiki工具

页面工具