两独立样本相关系数差异的比较——MedCalc软件实现

发布于 2022年9月26日 星期一 23:01:48 浏览:2630
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相关系数比较(comparison of correlation coefficients)可用于检验两个独立样本相关系数(r1r2)的差异是否有统计学意义,即检验两个相关系数是否来自不同的总体(ρ1ρ2ρ1ρ2不全等于0)。本文将实例介绍两独立样本相关系数差异的比较在MedCalc软件中的实现过程。

关键词:MedCalc; 两独立样本相关系数差异的比较

两独立样本相关系数差异的比较不能用于比较同一组人在不同变量上两样本r之间的差异,如比较一组人群身高与体重的相关系数和身高与胸围的相关系数是否有差异。相关系数r的计算具体操作可以参考Pearson相关性分析(Pearson Correlation Analysis) ——MedCalc软件实现

一、案例介绍

某研究者研究健康成年人的体重和双肾脏总体积(ml)的关系,测得24名健康成年人的体重wt (kg)与双肾脏总体积volume (ml)。其中男性12名,其体重和双肾脏总体积的相关系数为 0.9735,同年龄女性12名,相关系数为0.9235。问男性的相关系数是否比女性高?

二、案例分析

本案例的分析目的是检验不同性别的体重和双肾脏总体积的相关系数差异是否有统计学意义,可以使用两独立样本相关系数差异比较的方法。

三、软件操作及结果解读

(一) 软件操作

选择“检验”—“平均值”—“相关系数”(图1)

图1

在“相关系数对比”对话框,按图2设置相应参数后,点击“检验”即可:

  • 第1组数据:本例输入男性组资料

相关系数:本例填“0.9735”

案例数量:本例填“12”

  • 第2组数据:本例输入女性组资料

相关系数:本例填“0.9235”

案例数量:本例填“12”

图2

(二) 结果解读

由图3结果可得,两个相关系数的差值为0.05 (95%CI: -0.36361~0.89898),差异无统计学意义(Z=1.1517,P=0.2495>0.05)。不能认为男性的r值比女性高。

图3

四、结论

本研究使用两独立样本相关系数差异的比较对不同性别的体重和双肾脏总体积的相关系数进行分析,两个相关系数的差值为0.05 (95%CI: -0.36361~0.89898),差异无统计学意义(Z=1.1517,P=0.2495)。因此不能认为男性的r值比女性高。

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