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2026-04-26 18:23本頁面

　　

【正文】系，而且是線性關系。行列均為順序變量的相關檢驗 ? 計算總的值 ? 計算線性回歸分量回歸 ? b為回歸系數 ? 計算偏線性回歸分量 ? 將總的值分解成線性回歸分量和偏離線性回歸分量。若兩分量均有統計學意義，說明兩分類變量存在相關關系，但關系不是簡單的直線關系；若線性回歸分量有統計學意義，偏離線性回歸分量無統計學意義時，說明兩變量不僅存在相關關系，而且是線性關系。 2?2?1,nn 2222 ＝＝＝回歸總回回歸 ?? RSSSSSbb???XXYYXXXY Sl*nl,llb 2b＝＝2?例題 ? 某研究者欲研究年齡與冠狀動脈粥樣硬化等級之間的關系，將 278例尸解資料整理成行乘列表，問年齡與冠狀動脈粥樣硬化等級之間是否存在線性變化趨勢？分層資料的分析 ? 按一個或多個因素分層后，研究行變量與列變量間的聯系。 ? 通過控制分層變量的影響，檢驗研究行變量與列變量的關系。例題 ? 某研究者欲研究男女性使用別嘌呤是否引發皮疹。本章小節 ? ?2檢驗是用途很廣的一種假設檢驗方法，這里我們主要學習它在分類資料統計推斷中的應用，包括：兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗；多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等。 ? 本章第一節介紹了四格表的普通 ?2檢驗方法，理論頻數與實際頻數的定義， ?2檢驗統計量的計算方法， ?2分布以及?2界值表確定 P值的方法。說明了四格表 ?2檢驗的應用條件，以及連續性校正公式和四格表專用公式。通過 SAS分析實例演示了四格表 ?2檢驗過程以及結果解釋。我們需要重點理解 ?2檢驗的含義以及應用。掌握 ?2檢驗的應用條件以及連續性校正公式等。本章小節 ? R C表可以分為雙向無序、單向有序、雙向有序屬性相同和雙向有序屬性不同 4類。① 雙向無序 R C表， R C表中兩個分類變量皆為無序分類變量。若研究目的為多個樣本率（或構成比）的比較，可用行列表資料的 ?2檢驗；若研究目的為分析兩個分類變量之間有無關聯性以及關系的密切程度時，可以用行列表資料的 ?2檢驗以及Pearson列聯系數進行分析。② 單向有序 R C表有兩種形式：一種是 R C表中的分組變量是有序的，而指標變量是無序的，此種單向有序 R C表資料可用行列表資料的 ?2檢驗進行分析；另一種情況是 R C表中的分組變量是無序的，而指標變量是有序的，此種單向有序 R C表資料宜用秩和檢驗進行分析。本章小節 ? ③雙向有序屬性相同的 R C表， R C表中的兩分類變量皆為有序且屬性相同，實際上是 2 2配對設計的擴展，此時宜用一致性檢驗（或稱 Kappa檢驗）；雙向有序屬性不同的 R C表， R C表中的兩分類變量皆為有序且屬性不相同，對于該類資料，需要分析兩有序分類變量間是否存在線性變化趨勢，宜用有序分組資料的線性趨勢檢驗。 ? 本章針對不同類型的 R C表資料分別予以介紹，并通過實例進行數據分析，并通過 SAS程序完成統計分析過程，大家在練習不同類型數據的分析方法時，掌握常用數據分析的 SAS程序，并能夠靈活運用。

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