spss相关分析与回归分析.docx
1、了解两变量相关关系的含义 2、熟练掌握对相关关系的分析 3、理解二元Logistic回归的思想 4、掌握二元Logistic回归的操作步骤 实验一使用的数据是某校学生中随机抽取的15位学生的考试成绩,数据共15 个样本观测值,代表15位被调查的学生。另外,数据有5个属性变量:number(序号)、english(英语成绩)、math(数学成绩)、physics(物理成绩)、technical(工程成绩)。本次试验的内容是用两变量相关分析过程分析各科成绩之间是否存在线性相关关系。 实验二使用的数据来自50例急性淋巴细胞性白血病的病人在入院治疗时取得的外周血中的细胞数x1(千个/mm3)、淋巴结润等级x2(分为 0、1、2、3四级)数据资料,资料中还包括一些其他信息,如出院巩固治疗x3(有巩固治疗为1,无巩固治疗为0)、随访取得病人的生存时间t(月)、变量y(生存时间1年以内的为0,1年以上为1)以及变量d(指示变量)。本次实验的内容是对变量y建立二元Logistic回归模型,然后进行模型估算并给出分析结论。 实验报告的主题围绕着SPSS软件进行相关分析与回归分析,主要涵盖了两部分:两变量相关分析和二元Logistic回归分析。我们要理解相关分析是研究变量间关系的初步阶段,它能揭示变量间的关联程度和方向。相关分析与回归分析相辅相成,前者确定变量间的关联性,后者则进一步探讨这种关系的具体形式,用于预测和解释。 在实验一中,使用了15位学生的考试成绩数据,包括英语、数学、物理和工程四门课程的成绩。通过SPSS的"分析|相关|双变量..."功能,计算了各科目成绩之间的皮尔逊相关系数,以确定它们之间是否存在线性相关。结果显示,虽然英语成绩与其他理科成绩之间存在一定的正相关,但相关系数并不高,表明文理科之间的关联相对较弱。相反,理科成绩之间(如数学与物理、数学与工程、物理与工程)显示出较高的正相关系数,尤其是数学与物理,其相关系数接近0.85,说明这两门理科课程之间有很强的关联。 实验二涉及的是医疗数据,包括50例急性淋巴细胞性白血病病人的数据。这里的目标是建立二元Logistic回归模型,预测病人生存时间超过一年(变量y)的可能性。二元Logistic回归是一种非线性的概率模型,用于处理二分类问题。在SPSS中,通过"分析|回归|二元 Logistic"菜单,将生存时间(y)设为因变量,外周血中的细胞数(x1)、淋巴结润等级(x2)和出院巩固治疗(x3)设为协变量。通过这种方式,我们可以分析这些变量如何影响生存时间超过一年的概率。 在进行Logistic回归分析时,通常会检查模型的拟合度、显著性和系数估计。模型的参数估计可以提供每个协变量对因变量的影响大小和方向。此外,通过似然比检验、Wald检验或Hosmer-Lemeshow检验来评估模型的整体适应性。实验报告中可能包含了关于模型系数的解释、OR(优势比)及其95%置信区间,以及模型的预测效能指标,如AUC(曲线下面积)。 总结来说,本实验报告通过SPSS软件深入探讨了两组实际数据的相关性与回归分析。相关分析揭示了不同变量间的关联程度,而Logistic回归则用于建立预测模型,以理解并预测特定事件发生的可能性。这样的分析对于教育领域的课程设计优化和医学研究中的预后预测都具有重要意义。