BMJ統計問題(1)：兩個連續變項線性相關程度的評估

匯東華的周末統計小小問題 :D

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British Medical Journal，英國醫學期刊（British Medical Journal，簡稱 BMJ），是一份同行評審性質的綜合醫學期刊，創始於1840年，是最古老的醫學期刊之一。2020年的IF=39.890，在醫學研究領域享有盛名。

 

BMJ自2008年9月開始至2015年由兩位流行病與統計學專家持續出了300多期Statistical question系列。在這個系列中，兩位學者每次出一道統計與流行病學有關的選擇題作答及解釋。本系列將精選Statistical Question，有興趣的朋友們可進行回答。

👉BMJ「相關分析」主題系列文章

☑BMJ統計問題1：兩個連續變項線性相關程度的評估

☑BMJ統計問題33：皮爾森相關係數

☑BMJ統計問題34：相關分析

☑BMJ統計問題35：簡單線性迴歸

☑BMJ統計問題36：何謂顯著性 

☑BMJ統計問題37：研究結果的概化和外推

☑BMJ統計問題38：複迴歸

☑BMJ統計問題(39)：相關 VS. 線性迴歸

 

 

⭐BMJ 統計問題（1）：評估兩個連續變項線性相關程度最適合的分析方式為何？（單選）

A. 散佈圖 (Scatter plot)

B. OR值 (Odds ratio)

C. 長條圖 (Bar chart)

D. 相關係數 (Correlation)

 

答案

答案為(D)，相關係數

 

詳細說明：

散佈圖：以圖形方式顯示兩個連續變數之間的關聯。x軸顯示一個變數的值，y軸顯示另一個變數的值。每個點代表每個變數的一對測量值。這是一種顯示資料的有效方法，可以看出U形和其他非線性關聯以及線性關聯。但是，散佈圖無法準確衡量相關強度。要衡量關聯性，一般需要顯示相關程度之量化指標(相關係數)。

相關係數：衡量兩個變項線性相關的程度。皮爾森相關係數或斯皮爾曼等級相關係數可用於評估線性相關。相關係數介於1到-1之間的任何值：0表示兩變項沒有線性相關，1表示y值隨x值增加而增加的理想直線，-1表示y值隨x值增加而減少的理想直線。與其他母數分析法一樣，Pearson的相關係數對異常值敏感，容易受到影響，且當y值不呈常態分佈時，可能會產生誤導的P值。與其他無母數統計分析法一樣，Spearman的等級相關係數敏感度較低，較為穩健(robust)。 

勝算比（Odds ratios，OR）：僅可用於比較二分類數值，勝算(Odds)表示事件發生的機率除以未發生的機率。

長條圖：以圖示呈現名義變數（如：眼睛的顏色）或序位變數（如：調查問題的同意程度：“非常不同意，不同意，同意，非常同意”的次數）。

答案

 D (Correlation)正確

 

原文題目：

How would you best assess the degree of linear association between two continuous variables?

 

Answer:

A scatter plot would display graphically the association between two continuous variables. The x axis displays values for one variable, and the y axis values for the other. Each point represents one paired measurement of each variable. This is a useful way to display the data and would show U shaped and other non-linear associations as well as linear associations.

However, a scatter plot does not measure an association. To put a number to it requires an assessment of correlation.