chap6兩變量相關(guān)與回歸(參考版)
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【正文】 2021/6/16 80 第三步： 比較修正均數(shù)是否相等。 2021/6/16 78 第二步： 交互項(xiàng) →三組總體 β相等？ Analyze→General Linear Models，→Univariate，體重增量入 Dependent variable，飼料、窩別入 Fixed Factors，進(jìn)食量入 Covariate→Model， ⊙ Custom，按因素的重要順序?qū)?飼料、窩別、進(jìn)食量、依次送入 Model，再同時(shí)選 飼料、進(jìn)食量 送入 Model框， TypeⅠ →Continue→ OK。 Graphs→legacy dialogs → Scatter → → Define ， Simple Scatterplot， 體重 入 Y Axis， 進(jìn)食量 入 X Axis→OK。 2021/6/16 75 2021/6/16 76 【 SPSS】以 飼料，窩別，進(jìn)食量，體重增量 為變量名，建立 4列 36行，用配伍組設(shè)計(jì)資料的協(xié)方差分析。分析核黃素缺乏對(duì)體重增加的影響。 2021/6/16 71 2021/6/16 72 2021/6/16 73 2021/6/16 74 三 .配伍組（隨機(jī)區(qū)組）設(shè)計(jì)資料協(xié)方差分析 【 例 611】 將每窩 3只出生 3周體重 34～ 38g的 12窩大鼠，隨機(jī)分到 3組： A組喂缺乏核黃素飼料， B組喂核黃素飼料、限制食量與 A組相近， C組喂核黃素飼料、不限食量。 ①不分析交互，把 組別 *用藥前 從 Model移除； ②對(duì)兩組進(jìn)行比較，采用 LSD法。若交互作用有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則不宜作協(xié)方差分析。 2021/6/16 67 2021/6/16 68 第二步： 交互項(xiàng) →兩總體 β是否相等： Analyze→General Linear Models→Univariate 用藥后入 Dependent variable，組別入 Fixed Factors，用藥前入 Covariate→Model， ⊙ Custom，先 組別 、再 用藥前 入 Model，又將 組別、用藥前同時(shí)送入 Model，選 TypeⅠ （ Ⅰ 型方差分析模型）→Continue→ OK。 Graphs→legacy dialogs → Scatter → → Define ， Simple Scatterplot， 用藥后 入 Y Axis框，用藥前 入 X Axis→OK。 2021/6/16 66 第一步： 散點(diǎn)圖 →直線趨勢(shì)。 2021/6/16 65 【 SPSS】 以組別、用藥前、用藥后為變量名，建立 3列 28行的數(shù)據(jù)文件。 協(xié)變量有多個(gè)時(shí)，可用多元協(xié)方差分析。 ④協(xié)變量是 連續(xù)變量或等級(jí)變量 ，不能是影響處理的變量。 ：扣除混雜因素（ covariable協(xié)變量 ） x對(duì) y的影響 →評(píng)價(jià)各種處理的效應(yīng)。 9 協(xié)方差分析 （ analysis of covariance） P102 一 . 基本思想和應(yīng)用條件 ：利用直線回歸法消除 混雜因素 影響后進(jìn)行的方差分析。為說(shuō)明操作， 求出 A藥單用時(shí) EA= logDA 2021/6/16 59 B藥單用 時(shí)對(duì)數(shù)劑量 效應(yīng)回歸有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 同樣操作，以 B藥、效應(yīng) 為變量名建立數(shù)據(jù) 。 （ 1） A、 B兩藥各按近似等比級(jí)數(shù)取 3個(gè)劑量，另加 1空白， 試驗(yàn)結(jié)果如表 64。 8 聯(lián)合用藥效應(yīng)判斷 P101 1．協(xié)同、疊加與拮抗關(guān)系 ： 劑量 效應(yīng) :曲線關(guān)系 , D↑l倍， E不一定 ↑1倍。 2021/6/16 49 Prob = .50對(duì)應(yīng) LD50 點(diǎn)估計(jì) ?g。 LD50衡量毒力大小，穩(wěn)定，誤差較小。 【 SPSS】 以劑量、鼠數(shù)、死亡數(shù)建 L68. sav Analyze→Regression→Probit（概率單位回歸），死數(shù)入 Response Frequency，鼠數(shù)入 Total Observed，劑量入 Covariates（協(xié)變量 ） →OK 2021/6/16 46 P a r a m e t e r E s t i m a t e s. 4 8 0 . 1 3 5 3 . 5 5 5 . 0 0 0 . 2 1 5 . 7 4 5 2 . 7 7 2 . 7 7 3 3 . 5 8 7 . 0 0 0 3 . 5 4 5 1 . 9 9 9P a r a m e t e r劑量I n t e r c e p tP R O B I TaE s t i m a t e S t d . E r r o r Z S i g . L o w e r B o u n d U p p e r B o u n d9 5 % C o n f i d e n c e In t e r v a lP R O B I T m o d e l : P R O B I T( p ) = I n t e r c e p t + B Xa . 劑量的回歸系數(shù)＝ ， z＝ ， P＝ ， 截距＝－ ， P＝ ，都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義； PROBIT(p) = Intercept + BX=－ + 劑量 2021/6/16 47 2. 意義： 劑量 D→lgD，則（ lgD， P）散點(diǎn)圖呈現(xiàn)為對(duì)稱(chēng)的 S形，對(duì)稱(chēng)中心在死亡率 =50%?處。 2021/6/16 44 劑量 D 死亡曲線（非對(duì)稱(chēng)的 S型曲線） 2021/6/16 45 二 . 概率單位法計(jì)算 LD50 【 例 68】 注射不同劑量厚樸注射液的小白鼠死亡情況如表 63。 (4)劑量 死亡率曲線 ：以劑量為橫軸，死亡率為縱軸作圖。 (2)效量 （ effective dose， E）：能引起某種質(zhì)反應(yīng)的劑量，說(shuō)明質(zhì)反應(yīng)的
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