作者rickylou (rickylou)
看板Statistics
标题[问题] 分组资料与比率做相关分析
时间Tue Jun 16 17:56:59 2015
请问
我想做体长与盛行率之相关分析
希望得到的结果是体长越长，盛行率越高
注：盛行率=受感染样本数/总样本数
体长分组 盛行率
25-27.9 0.20
28-30.9 0.31
31-33.9 0.52
34-36.9 0.69
请问可以利用组中点与各组的盛行率进行皮尔森相关分析吗?
或是该利用何种相关分析呢?
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1F：→ andrew43: 有原始资料会比较理想，或至少有各组的样本数。 06/16 20:43
2F：→ rickylou: 假设各组样本数都<30 是不是就乾脆不要分组分析 06/16 22:40
3F：→ andrew43: 我想到的方法是从偏度下手，并检验之。 06/17 00:03
4F：→ yhliu: 与其做所谓 "相关分析", 不如配适一个回归模型. 不过, 由於 06/17 17:59
5F：→ yhliu: 各分组基数(样本数)不等, 以及盛行率不等, 都使样本盛行率 06/17 18:00
6F：→ yhliu: 变异数不等, 比较适当的可能是配适二项比率的广义线模. 06/17 18:01
7F：推 andrew43: 请教yhlin大，原始资料只有体长一个变数，如何配适回归 06/17 19:48
8F：→ andrew43: 呢？ 06/17 19:48
9F：→ rickylou: 原史资料有体长及盛行率，我现在是直接用体长与盛行率做 06/17 23:17
10F：→ rickylou: 逻辑回归分析。另外也有用体长分组後做直线回归，不过体 06/17 23:19
11F：→ rickylou: 体长分组後，各组样本数变得有点少就是了。 06/17 23:20
12F：推 andrew43: 噢我看懂了。 06/18 09:05
13F：→ andrew43: 先做有无感染对体长的logistic reg.没错。 06/18 09:47
14F：推 recorriendo: 原始资料不是应该是 感染/未感染 dichotomy? 06/20 02:21
15F：→ recorriendo: dichonomy直接logistic就好 你的假说就是检验beta>0 06/20 02:25
16F：→ recorriendo: 要分组的话应该是找让每组人数差不多的分点 做chi-sq 06/20 02:27