二十二·(3)應用直線相關與回歸分析時的註意事項

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,不一定有回果關系,也可能僅是伴隨關系。但是,如果兩事物或現象間存在因果關系,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,但又是有聯系的。相關表示相互關系,回歸表示從屬關系。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。由於相關系數的計算及假設檢驗比較方便,故可用相關系數的顯著十性十檢驗取代回歸系數的顯著十性十檢驗。事實上在作回歸分析之前,一般先作相關分析,而隻有在確定瞭兩變量間有直線關系的前提下,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范圍內,而不能隨意外推。因為不知道在此范圍之外,兩變量間是否仍存在同樣的直線關系。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均呈正態變量時的加歸分析中,由X 推算Y與由Y推算X的回歸系數及回歸方程是不同的,切勿混淆。

附表22-1 相關系數顯著十性十界值表

vR0.05(v′)R0.01(v′)V′R0.05(v′)R0.01(v′)
10.9971.000240.3880.496
20.9500.990250.3810.487
30.8720.959260.3750.478
40.8110.917270.3670.470
50.7540.874280.3610.463
60.7070.834290.3550.456
70.6660.798300.3490.449
80.6320.765350.3250.418
90.6020.735400.3040.393
100.5760.708450.2880.372
110.5530.684500.2730.354
120.5320.661600.2500.325
130.5140.641700.2320.302
140.4970.623800.2170.283
150.4820.606900.2050.267
160.4680.5901000.1950.254
170.4560.5751250.1740.228
180.4440.5611500.1590.208
190.4330.5492000.1380.181
200.4230.5373000.1130.148
210.4130.5264009.0980.128
220.4040.5155000.0880.115
230.3960.50510000.0620.081
《預防醫學》