等级相关
spearman x y
注意：该命令首先求出等级相关系数， 然后进行假设检验。
例2（d2.txt）
抗白指数X 临床疗效Y 2 2
某研究所用野百合治疗白 血病，并作抗白血病指数 （简称抗白指数）及疗效 的分析，结果见表，问抗 白指数与临床疗效间有无 关系？
2 3
9
10 11 30 35 45 55
ˆ) (y y n2
= = = = = =
2
Source | SS df MS ----------+-----------------------------剩余 Model | 60.3571429 1 60.3571429 Residual | 7.14285714 6 1.19047619 ----------+-----------------------------Total | 67.50 7 9.64285714
. ttest x,by(group) -----------------------------------------------------------------------------Group | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] ---------+-------------------------------------------------------------------0 | 20 1.84 .2042187 .9132936 1.412565 2.267435 1 | 20 1.415 .290034 1.297072 .8079518 2.022048 ---------+-------------------------------------------------------------------combined | 40 1.6275 .1783467 1.127963 1.26676 1.98824 ---------+-------------------------------------------------------------------diff | .425 .3547182 -.2930895 1.143089 -----------------------------------------------------------------------------Degrees of freedom: 38 Ho: mean(0) - mean(1) = diff = 0 Ha: diff < 0 Ha: diff ~= 0 Ha: diff > 0 t = 1.1981 t = 1.1981 t = 1.1981 P < t = 0.8809 P > |t| = 0.2383 P > t = 0.1191 . reg x group Source | SS df MS -------------+-----------------------------Model | 1.80624998 1 1.80624998 Residual | 47.8135006 38 1.25825002 -------------+-----------------------------Total | 49.6197506 39 1.2723013
医学统计学实习课
STATA软件的应用(5)
——相关与回归分析
相关与回归分析
线性相关 线性回归 等级相关 列联相关
线性相关
correlate 变量名[，选择项]
注意：这里的变量可以是两个或多个，correlate命令给出的 是变量间的两两的简单相关系数矩阵。
选择项： means /*同时输出均数、标准差等统计量 covariance /*不输出相关系数矩阵，而输出协方差矩阵
Number of obs F( 1,6) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE
8 50.70 0.0004 0.8942 0.8765 1.0911
Hale Waihona Puke 总---------------------------------------------------------------------y | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -----+---------------------------------------------------------------x | .9285714 .1304101 7.12 0.000 .6094693 1.247674 cons | 35.17857 4.450694 7.90 0.000 24.28812 46.06903 ----------------------------------------------------------------------
2岁时的身高（英寸） 39 30 32 34 35 36 36 30
成年身高（英寸）
71
63 63
67
68
68
70
64
分析步骤
(1) 画散点图 gra y x
71 70 69 68 67 66 65 64 63 30 31 32 33 34 35 x 36 37 38 39 40
y
(2) 计算相关系数
x 5 4 3 2 1 0 -1 0
Fitted values
g
1
期末考试中实验课部分
掌握输出结果中各项的意思 重点
数据描述中sum、ci、mean等命令 定量资料ttest、oneway、 anova等命令 定性资料tab等命令 等级资料ranksum、kwallis等命令 相关回归corr、pwcorr、reg等命令 其他
corr y x
(obs=8) | y x -------------+-----------------y | 1.0000 x | 0.9456 1.0000
(3) 相关系数的假设检验
pwcorr y x,sig star(0.05)
| y x -----------+-----------------y | 1.0000 | | x | 0.9456* 1.0000 | 0.0004 | t
SS总 ( yi( y yy )) i
2 ˆ) ( y y ( yi y ˆ SS ) i 剩
2
2 ˆ回 (y y) ˆ SS ( y y )
y
0
最小二乘法原理：SS剩 最小。
X
(2) 回归分析
reg y x
回归
sb
s y x lxx
s y x
线性回归
回归分析：regress 因变量 自变量
回代预测：predict 新变量
续例1（d1.txt）
分析步骤
(1) 画散点图 gra y x
y
71 70 69 68 67 66 65 64 63 30 31 32 33 34 35 x 36 37 38 39 40
Y
ˆ a bx y
相关系数的假设检验
pwcorr [变量名]，[选择项]
obs 打印样本含量 sig 打印假设检验之P值 star(#) 如果相关系数的假设检验之P值小于#， 则在相关系数旁打星号
例1（d1.txt）
以下资料选自Galton的一项研究，目的是探讨成 年时的身高是否与2岁时的身高（单位：英寸） 有关。
某县防疫站观察三种药物驱钩虫的疗效，在服药后 7天得粪检钩虫卵阴转率（%）如下，问三药疗效 是否不同？(d3.txt)
药物 复方敌百虫片 纯敌百虫片 阴转例数 28 18 未阴转例数 9 20 合计 37 38 阴转率(%) 75.7 47.4
灭虫灵
合计
10
56
24
53
34
109
29.4
51.4
3种不同药物与是否转阴之间有无相关？
pwcorr y x,sig star(0.05) obs
| y x ----------+-----------------y | 1.0000 | | 8 | x | 0.9456* 1.0000 | 0.0004 =7.12 | 8 8 |
|r| 1 r2 n2
1 1 r z ln( ) 2 1 r 1 se n3
y 71 70 69 68 67 66 65 64 63 30 31 32 33 34 35 x 36 37 38 39 40 Fitted values
connect()
.
指定图形中散点的连接方式
不连接（默认）
l
s
用直线连接
用三次平滑曲线连接
symbol()
指定图形中散点的表示符号
O 大圆圈；S 大正方形；T 大三角；o 小圆圈； d 小菱形；p 小加号；x ×；. 小点；i 隐藏
2
3 3 0 0 0 1 1
spearman x y
70
88
90
0
0
spearman x y
Number of obs = Spearman's rho = 12 -0.6894
Test of Ho: x and y are independent Prob > |t| = 0.0131
列联相关
Number of obs F( 1, 38) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE
= 40 = 1.44 = 0.2383 = 0.0364 = 0.0110 = 1.1217