MedCalc 散点图

命令: 统计
下一步选择相关
下一步选择散点图
描述

在散点图中,以图形方式显示了两个数值变量之间的关系。一个变量(变量X)定义水平轴,另一个变量(变量Y)定义垂直轴。数据电子表格中同一行上的两个变量的值给出了图中的点。

必填项

散点图对话框

变量和过滤器

选择2个变量。您可以单击下拉按钮按钮以获得变量列表。(可选)您也可以输入数据过滤器,以便仅在图中包括个案的选定子组。

选件

  • 您可以为两个变量都选择对数转换(在这种情况下,程序将为图形中的相应轴使用对数刻度)。
  • 等距线:在图形中绘制等距线(y = x)的选项。
  • 热图:显示热图的选项,其中背景色编码指示点的密度(请参见下面的示例),建议观察的群集。
  • 如果要在散点图中标识子组,请单击“子组”按钮。将显示一个新对话框,您可以在其中选择分类变量。该图将对该变量中的不同类别使用不同的标记。
  • 趋势线:绘制以下趋势线之一的选项:
    • 移动平均趋势线:为每个变量绘制移动平均趋势线的选项。
      移动平均趋势线消除了数据波动,从而更清楚地显示出一种模式或趋势。移动平均趋势线使用特定数量的数据点(由窗口宽度选项设置),对其进行平均,然后将平均值用作趋势线中的点。例如,如果窗口宽度设置为3,则将前3个数据点的平均值用作移动平均趋势线中的第一个点。平均第2次,3和4的数据点被用作在趋势线的第二个点,依此类推。
    • LOESS平滑:用于绘制LOESS(局部回归平滑)趋势线的选项。平滑度由跨度(%)控制,跨度(%)是占每个局部拟合值的点总数的比例(表示为百分比)。值越大,趋势线越平滑。
    • 缩小的主轴线:显示缩小的主轴回归线的选项。
      减小的主轴(RMA)回归是普通最小二乘(OLS)回归的替代方法。在RMA回归中,因变量(Y轴)和自变量(X轴)都考虑了测量误差。这不同于传统的OLS回归,后者仅考虑Y轴上的误差。
    • 等渗回归曲线
      • 如果数据趋势在增加:一条拟合的自由线在任何地方都不会减少,并且尽可能靠近观测值
      • 如果数据趋势正在减少:一条拟合的自由线在任何地方都不会增加,并且尽可能靠近观测值

      等渗回归曲线是使用池相邻违反者算法估算的。

结果

单击确定后,您将获得以下图形:

散点图

这是相同的散点图,但是类别变量“ Treatment”已用于标识图中的不同子组。

带有子组的散点图

带有热图的散点图示例:

带有热图的散点图

趋势线示例

移动平均趋势线:

移动平均趋势线

黄土平滑:

黄土平滑

减少主轴回归线:

减少主轴回归线

等渗回归曲线:

等渗回归曲线

文学
  • Altman DG(1991)医学研究的实用统计学。伦敦:查普曼和霍尔。 从亚马逊购买
  • Smith RJ(2009)使用和误用减小的主轴进行装配。美国身体人类学杂志,140:476-486。 考研
Share on facebook
Facebook
Share on twitter
Twitter