看板 Statistics 關於我們 聯絡資訊
請問 我想做體長與盛行率之相關分析 希望得到的結果是體長越長,盛行率越高 註:盛行率=受感染樣本數/總樣本數 體長分組 盛行率 25-27.9 0.20 28-30.9 0.31 31-33.9 0.52 34-36.9 0.69 請問可以利用組中點與各組的盛行率進行皮爾森相關分析嗎? 或是該利用何種相關分析呢? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.112.59.172 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1434448622.A.780.html
andrew43: 有原始資料會比較理想,或至少有各組的樣本數。 06/16 20:43
rickylou: 假設各組樣本數都<30 是不是就乾脆不要分組分析 06/16 22:40
andrew43: 我想到的方法是從偏度下手,並檢驗之。 06/17 00:03
yhliu: 與其做所謂 "相關分析", 不如配適一個迴歸模型. 不過, 由於 06/17 17:59
yhliu: 各分組基數(樣本數)不等, 以及盛行率不等, 都使樣本盛行率 06/17 18:00
yhliu: 變異數不等, 比較適當的可能是配適二項比率的廣義線模. 06/17 18:01
andrew43: 請教yhlin大,原始資料只有體長一個變數,如何配適回歸 06/17 19:48
andrew43: 呢? 06/17 19:48
rickylou: 原史資料有體長及盛行率,我現在是直接用體長與盛行率做 06/17 23:17
rickylou: 邏輯迴歸分析。另外也有用體長分組後做直線迴歸,不過體 06/17 23:19
rickylou: 體長分組後,各組樣本數變得有點少就是了。 06/17 23:20
andrew43: 噢我看懂了。 06/18 09:05
andrew43: 先做有無感染對體長的logistic reg.沒錯。 06/18 09:47
recorriendo: 原始資料不是應該是 感染/未感染 dichotomy? 06/20 02:21
recorriendo: dichonomy直接logistic就好 你的假說就是檢驗beta>0 06/20 02:25
recorriendo: 要分組的話應該是找讓每組人數差不多的分點 做chi-sq 06/20 02:27