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  • 相关系数图 library(vegan) library(dplyr) library(corrplot) par(omi = c(0.3, 0.3, 0.3, 0.3), cex = 1.2, family = ‘Times New Roman’) # windows系统可能需要安装其他字体包 M <- cor(decostand(mtcars,...

    相关系数图

    library(vegan)
    library(dplyr)
    library(corrplot)
    par(omi = c(0.3, 0.3, 0.3, 0.3),
    cex = 1.2,
    family = ‘Times New Roman’) # windows系统可能需要安装其他字体包
    M <- cor(decostand(mtcars,method=“hellinger”,na.rm=T))#计算相关系数矩阵
    corrplot(M, method = “circle”, type = ‘upper’)
    head(mtcars)
    mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
    Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
    Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
    Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
    Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
    Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
    Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1

    在这里插入图片描述

    加注标签的相关系数图形

    在这里插入图片描述

    #准备数据
    set.seed(20190420)
    n <- ncol(mtcars)
    grp <- c(‘Cluster_1’, ‘Cluster_2’, ‘Cluster_3’) # 分组名称
    sp <- c(rep(0.0008, 6), rep(0.007, 2), rep(0.03, 3), rep(0.13, 22)) # P值
    gx <- c(-4.5, -2.5, 1) # 分组的X坐标
    gy <- c(n-1, n-5, 2.5) # 分组的Y坐标
    df <- data.frame(
    grp = rep(grp, each = n), # 分组名称,每个重复n次
    gx = rep(gx, each = n), # 组X坐标,每个重复n次
    gy = rep(gy, each = n), # 组Y坐标,每个重复n次
    x = rep(0:(n - 1) - 0.5, 3), # 变量连接点X坐标
    y = rep(n:1, 3), # 变量连接点Y坐标
    p = sample(sp), # 对人工生成p值进行随机抽样
    r = sample(c(rep(0.8, 4), rep(0.31, 7), rep(0.12, 22)))
    #对人工生成r值进行随机抽样
    )

    length(rep(grp, each = n))
    length(rep(gx, each = n))
    length(rep(gy, each = n))
    length(rep(0:(n - 1) - 0.5, 3))
    length(rep(n:1, 3))
    length(sample(sp))
    length(sample(c(rep(0.8, 4), rep(0.31, 7), rep(0.12, 22))) )

    #这一部分代码是按照原图图例说明处理线条宽度和颜色映射
    df <- df %>%
    mutate(
    lcol = ifelse(p <= 0.001, ‘#1B9E77’, NA),
    # p值小于0.001时,颜色为绿色,下面依次类推
    lcol = ifelse(p > 0.001 & p <= 0.01, ‘#88419D’, lcol),
    lcol = ifelse(p > 0.01 & p <= 0.05, ‘#A6D854’, lcol),
    lcol = ifelse(p > 0.05, ‘#B3B3B3’, lcol),
    lwd = ifelse(r >= 0.5, 14, NA),
    # r >= 0.5 时,线性宽度为14,下面依次类推
    lwd = ifelse(r >= 0.25 & r < 0.5, 7, lwd),
    lwd = ifelse(r < 0.25, 1, lwd)
    )

    #核心函数:segments。

    segments(dfgx,dfgx, dfgy, dfx,dfx, dfy, lty = ‘solid’, lwd = dflwd,col=dflwd, col = dflcol, xpd = TRUE) # 绘制连接线

    points(gx, gy, pch = 24, col = ‘blue’, bg = ‘blue’, cex = 3, xpd = TRUE)
    #组标记点
    text(gx - 0.5, gy, labels = grp, adj = c(1, 0.5), cex = 1.5, xpd = TRUE)
    #组名称

    labels01 <- c(’<= 0.001’,‘0.001 < x <= 0.01’,‘0.01 < x <= 0.05’,’> 0.05’)
    labels02 <- c(’>= 0.5’, ‘0.25 - 0.5’, ‘< 0.25’)
    labels_x <- rep(-6, 4)
    labels_y <- seq(4.6, 2.6, length.out = 4)
    text(-6.5, 5.2, ‘P-value’, adj = c(0, 0.5), cex = 1.2, font = 2, xpd = TRUE)
    text(labels_x, labels_y, labels01, adj = c(0, 0.5), cex = 1.2, xpd = TRUE)
    points(labels_x - 0.5, labels_y, pch = 20, col = c(’#1B9E77’, ‘#88419D’,’#A6D854’, ‘#B3B3B3’),
    cex = 3, xpd = TRUE)
    lines_x <- c(-6.5, -3, 0.5)
    lines_y <- rep(1.2, 3)
    text(-6.5, 1.9, “Mantel’s r”, adj = c(0, 0.5), cex = 1.2, font = 2, xpd = TRUE)
    text(lines_x + 1.5, lines_y, labels02, adj = c(0, 0.5), cex = 1.2, xpd = TRUE)
    segments(lines_x, lines_y, lines_x + 1, lines_y, lwd = c(14, 7, 2.5), lty = ‘solid’,
    col = ‘#B3B3B3’, xpd = TRUE)
    ##图例框框
    segments(-6.9, 5.6, -2.8, 5.6, lty = ‘solid’, lwd = 1.2,
    col = ‘grey50’, xpd = TRUE)
    segments(-2.8, 5.6, -2.8, 1.8, lty = ‘solid’, lwd = 1.2,
    col = ‘grey50’, xpd = TRUE)
    segments(-2.8, 1.8, 3.6, 1.8, lty = ‘solid’, lwd = 1.2,
    col = ‘grey50’, xpd = TRUE)
    segments(3.6, 1.8, 3.6, 0.7, lty = ‘solid’, lwd = 1.2,
    col = ‘grey50’, xpd = TRUE)
    segments(3.6, 0.7, -6.9, 0.7, lty = ‘solid’, lwd = 1.2,
    col = ‘grey50’, xpd = TRUE)
    segments(-6.9, 0.7, -6.9, 5.6, lty = ‘solid’, lwd = 1.2,
    col = ‘grey50’, xpd = TRUE)

    相关系数加标签

    在这里插入图片描述
    install.packages(“ggpubr”)
    library(ggpubr)
    my_data <- mtcars
    cor(my_datadrat,mydatadrat,my_datampg)
    ggscatter(my_data,
    x = “drat”, #x变量
    y = “mpg”,#y变量
    add = “reg.line”,##拟合曲线
    conf.int = TRUE,##置信区间阴影带
    cor.coef = TRUE, ##系数
    cor.method = “pearson”,#方法
    xlab = “drat”, ## x轴
    ylab = “mg”)## y轴

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  • 对两个定量变量间线性联系我们用皮尔森积差相关系数或秩相关系数来描述,对于定性变量间的联系通常是...其中,x2——列联数据资料的检验统计量;n——样本容量。 列联表的计算方法有很多种,最常用的是皮尔

    对两个定量变量间线性联系我们用皮尔森积差相关系数或秩相关系数来描述,对于定性变量间的联系通常是根据两个定性变量交叉分类计数所得的频数资料做关联分析,即关于两独立性的卡方检验。


    列联表的计算方法有很多种,对于两个分类变量的关联程度,最常用的是皮尔逊定义的列联系数:

      C=\sqrt{\frac{x^2}{n+x^2}}

    其中,x2——列联数据资料的检验统计量;n——样本容量

    列联表的计算方法有很多种,最常用的是皮尔逊定义的列联系数:

      C=\sqrt{\frac{x^2}{n+x^2}}

      其中,x2——列联数据资料的检验统计量;n——样本容量




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  • kappa系数一致性检验和配对卡方检验SPSS详细操作:一、问题与数据有两种方法可用于诊断某种癌症,A方法简单易行,成本低,患者...表1 进口药和国产药治疗效果二、对数据结构的分析之前介绍过成组设计的列联表,它的...

    kappa系数一致性检验和配对卡方检验SPSS详细操作:

    一、问题与数据

    有两种方法可用于诊断某种癌症,A方法简单易行,成本低,患者更容易接受,B方法结果可靠,但操作繁琐,患者配合困难。某研究选择了53例待诊断的门诊患者,每个患者分别用A和B两种方法进行诊断(表1),判断两种方法诊断癌症有无差别,A方法是否可以代替B方法。

    表1 进口药和国产药治疗效果

    二、对数据结构的分析

    之前介绍过成组设计的列联表,它的行变量和列变量代表的是一个事物的两个不同属性,以我们举过的A药和B药治疗急性心肌梗死患者疗效比较为例,例子中行变量“药物”和列变量“转归”是患者的两个不同特征。

    但是配对设计的列联表却有些不同,它的行变量和列变量代表的是一个事物的同一属性,只是对这个属性的判断方法不同而已。如表1所示,行和列均指的是患者是否患有癌症,所不同的是一个是A方法,另一个是B方法。这种列联表最大的特点是行和列数目永远都是一样的。此时,再用成组计数资料的χ2检验就不合适了。这里我们就要用到Kappa一致性检验和配对χ2检验(McNemar检验)。

    为什么同一配对设计计数资料咋还有两种检验方法呢?其实这两种方法各有侧重:

    1、Kappa检验旨在评价两种方法是否存在一致性;配对χ2检验主要确定两种方法诊断结果是否有差别;

    2、Kappa检验会利用列联表的全部数据,而配对χ2检验只利用“不一致“数据,如表1中b和c;

    3、Kappa检验可计算Kappa值用于评价一致性大小,而配对χ2检验只能给出两种方法差别是否具有统计学意义的判断。

    Kappa值判断标准:

    Kappa≥0.75,说明两种方法诊断结果一致性较好;

    0.4≤Kappa<0.75,说明两种方法诊断结果一致性一般;

    Kappa<0.4,说明两种方法诊断结果一致性较差。

    有关具体计算过程,我们这里可以交给计算机统计软件SPSS来完成。

    三、SPSS分析方法

    1. 数据录入

    (1) 变量视图

    (2) 数据视图

    2. 加权个案:选择Data→weight cases→勾选Weight cases by,将频数放入Frequency Variable→OK。

    3. 选择Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs

    4. 选项设置

    (1) 主对话框设置:将“A方法”和“B方法”两个变量分别放入Row(s)框和Column(s)框中(无位置要求)。

    (2) Statistics设置:勾选McNemar和Kappa→Continue

    (3) Cells设置:Counts中勾选Observed,输出实际观测频数;Percentages勾选Row和Column,输出行和列占比→Continue→OK

    四、结果解读

    表1 统计描述

    表2 配对χ2检验

    表3 Kappa一致性检验

    表2中SPSS给出了McNemer检验的结果,P=0.022<0.05,提示两种方法诊断情况并不一致;表3中Kappa=0.506,P<0.001,提示两种方法诊断结果存在一致性,但是Kappa在0.4~0.75范围内,一致性一般。

    五、撰写结论

    A方法和B方法诊断结果一致性一般(Kappa=0.506,P<0.001); B诊断阳性率为67.9%,明显高于A诊断(50.9%),且差别具有统计学意义(P=0.022)。cda数据分析师培训

    PS: R*C配对列联表的χ2检验应用Bowker检验,SPSS的具体操作方法同McNemar检验。

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  • 没错,看过下面这张图的应该还记得,我们可以用列联表结合卡方检验来分析分类变量间的相关性。一、列联列联表是一种常见的分类汇总表,它将两个变量的不同水平分别放在行和列中,中间对应着每组的频数。如下表:...

    卡方检验

    当衡量两个连续变量间的线性关系时,我们可以使用Pearson相关系数。那么当我们面对的数据是两个分类变量呢?没错,看过下面这张图的应该还记得,我们可以用列联表结合卡方检验来分析分类变量间的相关性。

    d52d3060a7d2cd5f337d0145bd4dbc1d.png

    一、列联表

    列联表是一种常见的分类汇总表,它将两个变量的不同水平分别放在行和列中,中间对应着每组的频数。如下表:使用药物A且治愈了的病人有1800名,使用药物B且治愈了的病人有800名……

    ad1d0dd2b6ce173673ee8dd866fbbb74.png

    在pandas中,我们可以直接使用pd.crosstab(rows,columns,margins=True)来生成列联表。其中margins用于设置是否限制汇总列和汇总行。

    有些时候我们可能需要百分比数据,这时我们直接用每个单元格除以汇总列或汇总行的数据即可。

    二、卡方检验

    卡方检验的思想在于比较期望频数和实际频数的吻合程度,实际频数就是上边表格里黄色区域的数字,而期望频数则是指行列变量相互独立的时候期望的频数。我们下边用一张图来演示如何计算期望频数。

    dcd32f26f14bffef314cadaf1e85e599.png

    在第三张图中,每个单元格的期望频率为对应的行总计与列总计的乘积,比如第一个单元格的期望频率为66.67%*86.67%=57.78%。

    事实上,我们也可以一步到位,用第一张图中行总计2000与列总计2600相乘,然后除以全部样本量3000,就可以得到1733,也就是第一个单元格的期望频数。不过这里为了方便理解,拆解成了三步。

    接下来就是进行卡方检验了,卡方检验的零假设是期望频数等于实际频数(差异不显著),备择假设是期望频数不等于实际频数(差异显著,具有统计学意义),即两个变量相关。其计算公式为:

    5cb6c57d00a33434e2a3943368fa28b4.png

    Obs代表每个单元格内的观测频数(Observation),Exp代表每个单元格内的期望频数(Expection)。我们用上边这个例子演示一下:

    69efb6307e4af6eedbec7e20195dc93a.png

    到这里还没结束,我们需要根据求得的值从卡方分布中找到对应的概率。

    卡方分布

    卡方统计量服从自由度为(r-1)(c-1)的卡方分布(r=row,代表行数,c=column,代表列数)。我们用一张图来看一下:

    060adba4de5af6f0b91b32390e6c76e9.png

    其中k就是卡方分布的自由度。可以看到当自由度为1时,卡方分布是一个长尾型的分布。那么我们现在来看一下刚才的问题,两种药品的治愈效果一样吗?

    from scipy.stats import chi2_contingencyimport pandas as pddf = pd.DataFrame({ 'medical': ['A', 'A', 'B', 'B'],  'cured': [1, 0, 1, 0], 'count': [1800, 200, 800, 200]})cross_tab = pd.pivot_table(data=df,  values='count',  index='medical',  columns='cured',  margins=True, aggfunc=np.sum)print(cross_tab)print('卡方={0}P值={1}'.format( *chi2_contingency(cross_tab)[:2]))
    2d4abe8afe66c1f20281ffacfe7dc729.png
    bf3eab644445b395d02d4a38fcbc9275.png

    可以看到,p值小于0.05,可以认为两个变量之间存在相关性。不过需要注意的是,卡方检验并不能得出两个分类变量相关性的强弱,只能展现出它们是否相关。

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