本资源《L5关联性研究的设计与数据分析》由中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系的林爱华撰写，主要探讨的是医学研究中常用的一种数据分析方法——关联性研究。该研究旨在理解两个或多个随机变量之间的关系，特别是连续型变量和分类变量的关联性分析。
首先，研究分为三个主要部分：一是两个连续型随机变量的线性相关分析，这部分深入探讨了线性相关的基本概念，包括其统计学描述、统计推断和注意事项。线性相关系数（r）是关键工具，它衡量了变量间的关系强度，范围在-1到1之间，绝对值越大代表关系越紧密。零表示无相关，而绝对值接近1则表明完全正相关或负相关。相关系数的符号还指示了关系的方向。
其次，讨论了两个分类变量间的关联分析，这是通过比较不同类别间的关系来评估它们之间的关联性。在实际应用中，可能需要考虑数据的来源，如随机抽样获取的观察结果，这对于确定关联的可靠性和代表性至关重要。
最后，研究涵盖了线性回归分析，这是一种预测模型，用于探索一个连续变量如何随另一个变量变化。线性回归通过拟合一条直线来估计这种关系，并且可以预测因变量的值基于自变量的值。
在整个过程中，作者强调了对相关性分析的注意事项，包括正确解读相关系数的含义，避免误解和误导。此外，还提到了等级相关，一种适用于非等距数据的替代方法，以及相关分析所需的适宜数据类型和收集方式。
《L5关联性研究的设计与数据分析》为医学研究者提供了一套全面的理论框架和实操指南，帮助他们有效地理解和分析变量之间的复杂关联，从而推动科研进步和临床决策的科学性。
