intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Tương quan và hồi quy - TS. Nguyễn Thị Minh Trang

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:51

Thêm vào BST
Báo xấu
3
lượt xem 1
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Tương quan và hồi quy, được biên soạn gồm các nội dung chính sau: Phân tán đồ; Hệ số tương quan Pearson; Hồi quy tuyến tính; Kiểm định và ước lượng. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Tương quan và hồi quy - TS. Nguyễn Thị Minh Trang

  1. TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY TS. Nguyễn Thị Minh Trang Bộ môn Thống kê-Tin học Y học Khoa YTCC-ĐHYDTPHCM Email: drminhtrang@gmail.com
  2. Nội dung 1. Phân tán đồ 2. Hệ số tương quan Pearson 3. Hồi quy tuyến tính 4. Kiểm định và ước lượng
  3. Chọn lựa kiểm định thống kê phù hợp  Câu hỏi: 1. Biến phụ thuộc (kết cục) là gì? 2. Biến phụ thuộc thuộc loại nào? 1. Liên tục 2. Nhị giá/ phân lọai 3. Thời gian-sự kiện 3. Đơn vị quan sát là gì? 4. Quan sát độc lập hay có liên quan nhau?
  4. Biến kết cục là biến liên tục Các quan sát có độc lập? Nếu vi phạm GT về Biến kết phân phối chuẩn cục Độc lập Liên quan Liên tục Ttest: so sánh trung bình giữa Paired ttest: so sánh trung Kiểm định phi tham số (Vd: huyết 2 nhóm độc lập bình giữa 2 nhóm liên quan (Vd: Wilcoxon sign-rank test: cùng nhóm đối tượng trước và áp, tuổi, sau can thiệp) tương ứng ttest bắt cặp điểm số đau) ANOVA: so sánh trung bình Wilcoxon sum-rank test giữa hơn 2 nhóm độc lập (=Mann-Whitney U test): tương Repeated-measures ứng t test độc lập Pearson’s correlation ANOVA: so sánh thay đổi theo Kruskal-Wallis test: tương thời gian các trung bình giữa 2 coefficient (tương quan hay nhiều nhóm (đo lường lặp lại) ứng ANOVA tuyến tính): biểu diễn mối Spearman rank correlation tương quan tuyến tính giữa giữa coefficient: tương ứng hệ số 2 biến liên tục Mixed models/GEE tương quan Pearson modeling: hồi qui đa biến so sánh thay đổi theo thời gian giữa Linear regression: hồi qui 2 hay nhiều nhóm đa biến, sử dụng khi biến kết cục là biến liên tục
  5. Biến kết cục là biến liên tục Các quan sát có độc lập? Nếu vi phạm GT về Biến kết phân phối chuẩn cục Độc lập Liên quan Liên tục Ttest: so sánh trung bình giữa Paired ttest: so sánh trung Kiểm định phi tham số (Vd: huyết 2 nhóm độc lập bình giữa 2 nhóm liên quan (Vd: Wilcoxon sign-rank test: cùng nhóm đối tượng trước và áp, tuổi, sau can thiệp) tương ứng ttest bắt cặp điểm số đau) ANOVA: so sánh trung bình Wilcoxon sum-rank test giữa hơn 2 nhóm độc lập (=Mann-Whitney U test): tương Repeated-measures ứng t test độc lập Pearson’s correlation ANOVA: so sánh thay đổi theo Kruskal-Wallis test: tương thời gian các trung bình giữa 2 coefficient (tương quan hay nhiều nhóm (đo lường lặp lại) ứng ANOVA tuyến tính): biểu diễn mối Spearman rank correlation tương quan tuyến tính giữa giữa coefficient: tương ứng hệ số 2 biến liên tục Mixed models/GEE tương quan Pearson modeling: hồi qui đa biến so sánh thay đổi theo thời gian giữa Linear regression: hồi qui 2 hay nhiều nhóm đa biến, sử dụng khi biến kết cục là biến liên tục
  6. Giới thiệu Để xác định mối liên hệ tuyến tính (linear) giữa 2 biến số liên tục: •Tương quan Đo lường sự chặt chẽ của mối liên hệ •Hồi quy tuyến tính Phương trình đường thẳng mô tả mối liên hệ tốt nhất Tiên đoán biến số phụ thuộc theo biến độc lập
  7. Tương quan (Correlation) Để đánh giá mối liên hệ giữa 2 biến định lượng, sử dụng:  Phân tán đồ (scatter plot)  Hệ số tương quan r
  8. Tương quan (Correlation) Bảng Thể tích huyết tương và trọng lượng của người đàn ông khỏe mạnh (n=8)
  9. Tương quan (Correlation) Hình Phân tán đồ của thể tích huyết tương và trọng lượng cơ thể 3.6 3.4 3.2 plasma 3 2.8 2.6 55 60 65 70 75 weight
  10. Tương quan (Correlation) Hình Phân tán đồ của thể tích huyết tương và trọng lượng cơ thể cùng với đường hồi quy 3.6 3.4 3.2 3 2.8 2.6 55 60 65 70 75 weight plasma Fitted values
  11. Tương quan (Correlation) Phân tán đồ:  Thể hiện các giá trị của quan sát bằng kí hiệu trên hệ tọa độ  Trục hoành: biến số độc lập (x)  Trục tung: biến số phụ thuộc (y)
  12. Tương quan (Correlation) Phân tán đồ: hình dạng  Đám mây nằm ngang: không có sự liên hệ giữa 2 biến số
  13. Tương quan (Correlation) Phân tán đồ: hình dạng  Ellipse từ dưới lên, trái sang phải: liên hệ thuận
  14. Tương quan (Correlation) Phân tán đồ: hình dạng  Ellipse từ trên xuống, trái sang phải: liên hệ nghịch
  15. Tương quan (Correlation)  Tương quan hoàn toàn
  16. Tương quan (Correlation)  Tương quan phi tuyến
  17. Thực hành Stata  Vẽ phân tán đồ twoway (scatter plasma weight)  Vẽ phân tán đồ có đường thẳng hồi quy twoway (scatter plasma weight) (lfit plasma weight)
  18. Thực hành Stata  Graphics\ Twoway graph  Chọn Plots, bấm Create
  19. Thực hành Stata  Chọn Scatter, điền các biến y, x tương ứng  Bấm Accept
  20. Thực hành Stata  Chọn Create lại để tạo plot thứ 2  Chọn Fit plots, Linear prediction
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright ©2025 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
14=>2