如何比较两条回归直线- V# ~& ~4 T- Y( T
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两条回归直线的比较?怎么来理解它?或它有使用场景意义吗?我给大家找几个案例读一读: . o/ Q$ p4 S& S% N9 `) _( G w . d: G4 X( h5 ?, v9 {$ {案例1:8 M& o- S- W7 u# f s, T1 s
' m7 B: ^$ E- _3 X' A' M5 A1 \用光电比色法测定食物中总维生素C含量时,过去曾求得一个维生素C浓度(X)与光密度(Y)之间的直线回归方程,现在实验条件有所改变,想了解一下X与Y之间的关系是否变化,这就需要根据新的资料,另求一个方程,与原方程比较。1 P/ Z$ ?3 k' O* e3 I. b
. L+ I/ ]! W4 B案例2: }8 R7 X$ o$ C+ X. K+ d( Z+ v% }/ i
某地方病研究所调查了8名正常儿童和10名大骨节病患儿的年龄与尿肌酐含量(mmol/24h)。推断两总体肌酐含量(Y)对年龄(X)的回归直线是否不平行。6 A: Q9 h& _% A J! @, z% y
) m! G- o+ P6 E6 }) M
案例3: 3 D, ?1 E: a1 \$ n' P8 c" u2 ` % v4 e( I. K: c0 U* b; o0 q! c u研究父子身高间的线性程度,南方某地和北方某地分别在应届中学毕业生花名册随机抽取20名男生,分别测量他们与父亲的身高,试分析北方和南方学生身高Y对父亲身高X的回归直线是否平行。 ' G4 {+ ]3 D" S+ W, o! K" g( L8 p+ \" i6 C9 U
注意,两条回归直线的比较,有两个地方需要比较,第一是斜率,第二是截距。因此,我们需要依次检验斜率是否一致,如果一致则继续考察截距是否一致。(斜率不一致则没有必要比较截距了)。 ; G" s; | R0 x# \1 ?+ R# y: A, g* e' G$ O! e" D8 ~
我看到有一篇基于SPSS方差分析来判断的,用交互项是否显著来判断斜率,接着用分组的显著来判断截距是否一致. 4 q c% d7 o4 W5 R4 ^# n0 i6 V9 I: m0 h. h9 M
那么有没有其他更让人放心的方案?有,medcal统计软件提供了这个模块。 " B# h" |4 ]+ R: u; O1 B- i( d6 g$ r# M- y
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3 C1 x7 `7 | _6 @: B. n6 Q6 D2 j
南方父子的回归方程:5 @6 E# [7 z& ~5 ?8 O
) {7 V3 F _% [# QY=74.1652+0.5698*X" s( B! b8 r: u& i7 g. K
8 }7 W5 r3 I7 y8 p8 \8 n7 Q5 w北方父子的回归方差 * [" W1 f% G+ N( T& ~3 O4 j5 n9 \1 p, m( z+ G5 m
Y=67.6346+0.6085*X 3 i$ r$ e0 }7 M3 p8 f5 c* d K; J, J) u
(1)斜率的比较 3 m. C* H* b" N I4 c( Y# {, c% J: m$ V4 J2 y
P值=0.6996,两个总体斜率的差别无统计学意义。不能认为两条回归直线不平行。 0 ~9 x% u* t$ P0 |4 O# o( `+ P: S, d) v: H$ B8 |. e
(2)截距的比较4 T4 T, j' T. \" t; a4 x4 M
4 J" s- a, n1 ?
P值=0.8657,两条回归直线截距差别无统计学意义,即两条直线是无法区分,重叠度很高。+ d" |' ^! T5 ` }* s
+ H- m" R; ^* C所以,最终的结论是,可以将两组资料合并起来计算一个统一的回归方程。6 E d1 S( [+ C. b
% B5 a- Q& h& `& O# ^' q
Y=70.5848+0.5914*X& u* r- B8 H9 |$ ^+ Q; {
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