相关性与P值

相关性与P值

  • 0 FQA:
  • 1 相关性与显著性的关系
  • 2 相关性分析
  • 3 使用medcalc进行相关性分析:
  • 参考文章:

0 FQA:

主要描述相关性和p值分别代表什么意义?
以及如何使用medcalc计算相关性和p值。

Q1:p值代表什么意义?
A1:统计学根据显著性检验方法所得到的P 值,一般以P < 0.05 为有统计学差异, P<0.01 为有显著统计学差异,P<0.001为有极其显著的统计学差异。

1 相关性与显著性的关系

P值:也就是Sig值或显著性值。如果P值小于0.01即说明某件事情的发生至少有99%的把握,如果P值小于0.05(并且大于0.01)则说明某件事情的发生至少有95%的把握。当P<0.01或P<0.05,则为说明水平显著。
**相关系数:**是研究变量之间线性相关程度的量,用于说明两个变量之间是否存在相关关系,以及相关关系的紧密程度。分为pearson相关系数、Spearman相关系数。一般相关系数在0.7以上说明关系非常紧密;0.40.7之间说明关系紧密;0.20.4说明关系一般。

显著性回答的问题是他们之间是否有关系,说明得到的结果是不是偶然因素导致的(具有统计学意义);相关系数回答的问题是相关程度强弱。
假如说我得到”P<0.05,相关系数 R=0.279”,意味着二者之间确实(P<0.05)存在相关关系,而相关性为0.279。
而如果“P>0.05 相关系数R=0.799”,则意味着二者之间相关性很强(R=0.799),而这个高相关的结果可能是偶然因素导致的,即不具有统计学意义。

所以一般要求的前提条件就是: P<0.01,首先要说明具有统计学意义。然后再说相关性如何。

2 相关性分析

相关性系数是介于[-1,+1]之间的实数。当相关性系数介于-10之间时,表明变量之间存在负相关关系;当相关性系数介于01之间时,表明变量之间存在正相关关系;当相关性系数为0时,二者之间不存在相关性。

相关性系数越接近1,表明变量之间的相关性越强,当相关系数越接近0,表明变量之间的相关性越弱。
当相关性系数的绝对值介于0.10.3之间时,一般认为变量间存在弱相关;当相关系数的绝对值介于0.30.5之间时,一般认为变量间存在中度相关;当相关性系数的绝对值大于0.5时,一般认为变量间存在强相关。

需要注意的是,因子之间的Pearson相关性仅能代表因子之间数据的关联程度,不能直接进行因果判定。因果判定需要根据试验的具体情况,因子的相关逻辑来完成,更多的时候还需要借助其他分析方法来综合判断。
(注:相关并不一定因果)

3 使用medcalc进行相关性分析:

如下图所示,为我们创建的一个ASPECT评分的表格。
image.png

然后点击 statistics —correlation —correlation coefficient

image.png

选择x轴和y轴:

image.png

得到结果:
r =0.5214, p<0.0001.说明具有统计显著性,相关性为0.5214,具有较强的相关性。

image.png

参考文章:

相关性和显著性校验 - 风的样子的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/419535435

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