醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué):第二節(jié)　直線回歸

一、直線回歸方程的意義

計算出相關(guān)系數(shù)后，如果r顯著，且又需要進(jìn)一步了解兩變量中一個變量依另一個變量而變動的規(guī)律時，則可進(jìn)行回歸分析。

“回歸”是個借用已久因而相沿成習(xí)的名稱。若某一變量（Y)隨另一變量（X)的變動而變動，則稱X為自變量，Y為應(yīng)變量。這種關(guān)系在數(shù)學(xué)上被稱為Y是X的函數(shù)，但在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域里，自變量與應(yīng)變量的關(guān)系和數(shù)學(xué)上的函數(shù)關(guān)系有所不同。例如成年人年齡和血壓的關(guān)系，通過大量調(diào)查，看出平均收縮壓隨年齡的增長而增高，并且呈直線趨，但各點并非恰好都在直線上。為強(qiáng)調(diào)這一區(qū)別，統(tǒng)計上稱這是血壓在年齡上的回歸。

直線回歸分析的任務(wù)就是建立一個描述應(yīng)變量依自變量而變化的直線方程，并要求各點與該直線縱向距離的平方和為最小。按這個要求計算回歸方程的方法稱為最小平方法或最小二乘法。所建立的方程是一個二元一次方程式，其標(biāo)準(zhǔn)形式是：

=a+bX(9.5)

式（9.4)為由X推算得來的Y值，即Y的估計值：a稱為截距，它是當(dāng)X=0時的值，即回歸直線與縱軸的交點：b稱為回歸系數(shù)，它是回歸直線的斜率，其含意是當(dāng)X每增加一個單位時，相應(yīng)增（或減)b個單位。當(dāng)a與b求得后，直線回歸方程就確定了。

二、直線回歸方程的計算法

仍以表9.1資料為例，根據(jù)前面的相關(guān)分析以及醫(yī)學(xué)上有關(guān)凝血的機(jī)理，可知凝血時間依凝血酶濃度而異，且有密切的關(guān)系。因此可進(jìn)一步作由凝血酶濃度（X)推算凝血時間（Y)的回歸方程。求直線回歸方程的步驟如下：

1．列回歸計算表（見表9.1)，計算∑X、∑Y、∑X²、∑Y²、∑XY。

2．計算X、Y、∑(X-X)²、∑(X－X)(Y-Y)

X=∑X/n=15.1/15=1.01

Y=∑Y/n=222/15=14.80

∑(X-X)²=∑X²-(∑X)²/n=0.2093

∑(X-X)(Y-Y)=∑XY-∑X·∑Y/n=-1.7800

3．計算回歸系數(shù)b和截距a。b和a兩值計算公式均是根據(jù)最小二乘法的原理推算出來的，其公式如下：

（9.5)

a=Y-bX　　　　　　　�。�9.6)

本例b=-1.7800/0.2093=-8.5045

a=14.80-(-8.5045)(1.01)=23.3895

4．列出回歸方程，繪制回歸直線，將求得的b和a的值代入到式（9.4)，即得所求的回歸方程：

=23.3895-8.504X

在凝血酶濃度的實測范圍內(nèi)，即X=0.8到X=1.2之間，任選兩個X值（一般選相距較遠(yuǎn)且直角坐標(biāo)系上容易讀出者)，代入此回歸方程，即得相應(yīng)的兩個值。例如：

取　X₁=0.8，則₁=23.3895-8.5045×0.8=16.59,

X₂=1.2　則₂=23.3895-8.5045×1.2=13.18。

連接（0.8、16.59)和（1.2、13.18)兩點所得直線，即為由凝血酶濃度推算凝血時間的回歸直線（見圖9.9)。須注意回歸直線必通過（χ，y )點，并穿過觀察點群，直線上下各有一些點散布著，否則計算有誤。

三、直線回歸方程的假設(shè)檢驗

（一)樣本回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗

根據(jù)例9.1資料求得的是樣本回歸系數(shù)b，有抽樣誤差的，需作假設(shè)檢驗，檢驗其是否是從回歸系數(shù)為0的假設(shè)總體（即β=0)中隨機(jī)抽得的，也就是檢驗b與0的差別有無顯著性。如果差別有顯著性，可認(rèn)為X與Y間有直線回歸存在。

樣本回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗亦用t檢驗。

H₀：β=0即Y的變化與X無關(guān)；

H₁：β≠0。

計算公式為：

�。�9.7)

分母S_b是樣本回歸系數(shù)b的標(biāo)準(zhǔn)誤，計算公式為：

�。�9.8)

分子Sy.x為各觀察值Y距回歸線的標(biāo)準(zhǔn)差，即當(dāng)X的影響被扣去以后Y方面的變異，可按下式計算：

�。�9.9)

式中∑（Y-

)²為估計誤差平方和，常用下式計算：

（9.10)

根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計的理論，同一批資料計算所得t_r與t_b是相同的，即t_r=t_b。處理資料時可檢驗相關(guān)顯著性代替其回歸顯著性。

由于例9.1資料的r在α=0.01水準(zhǔn)上顯著，故可判斷樣本回歸系數(shù)-8.5045與0的相差有顯著性，說明存在凝血時間隨凝血酶濃度變化而變化的回歸關(guān)系。

（二)兩樣本回歸系數(shù)相差的假設(shè)檢驗

若有兩個可以比較的樣本，它們的回歸系數(shù)分別為b₁與b₂，經(jīng)檢驗都為顯著，回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤分別為S_b1和S_b2。b₁與b₂相差的顯著性也可用t檢驗法檢驗，其計算公式為：

（9.11)

ν=n₁+n₂-4

式（9.11)中S_b1-b2為兩樣本回歸系數(shù)之差的標(biāo)準(zhǔn)誤，其計算公式為：

(9.12)

式（9.12)中S²_C為兩樣本回歸系數(shù)的合并方差，其計算公式為：

(9.13)

式（9.13)中∑（Y-

)²為估計誤差平方和，即觀察值Y與估計值

的差數(shù)（Y-

)的平方之和。其計算公式見公式（9.10)，

現(xiàn)以實例說明兩樣本回歸系數(shù)t檢驗的步驟。

例9.2　表9.2資料為同一批白蛋白于38℃與25℃條件下，不同時間（分)的凝固百分比，問由此而得的兩樣本回歸系數(shù)相差是否顯著？

表9.2　白蛋白在兩種溫度下各不同時間的凝固百分比

本例圖示見圖9.10，本例計算見圖下：

圖9.10　白蛋白在兩種溫度下各不相同時間的凝固百分比

r₁=0.998(P<0.01) b₁=3.389∑(Y₁-₁)²=5.7927n₁=6

r₂=0.996(P<0.01) b₂=4.424∑(Y₂-₂)²=24.5857n₂=6

∑(X₁-X₁)²=∑(X_２-X_２)²=157.5000

1．H₀：β₁-β₂=0

H₁：β₁-β₂≠0

α=0.01

2．計算t值：

3．查t值表作結(jié)論：以ν=6+6-4=8查t值表，得

t_0.01,8=2.355,今∣t∣>t_0.01,8,故P<0.01。

4．判斷結(jié)果：按α=0.01水準(zhǔn)，拒絕H₀，接受H₁，故兩個回歸系數(shù)差別顯著。說明兩條回歸直線的斜率不同，兩條回歸直線中X對Y的影響規(guī)律不一致�，F(xiàn)b₂>b₁，說明隨著時間的增加，蛋白質(zhì)在38℃時凝固百分比的增加量比在25℃時高。