【摘 要】
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两个变量的相关性大小有时会受到许多混杂因素的影响而扩大了其真正的相关性,例如在进行人群身高与体重的相关性研究时,年龄和性别常是影响二者相关性的混杂因素.为了真实反
【机 构】
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包头医学院预防医学系,白求恩医科大学卫生统计学教研室
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两个变量的相关性大小有时会受到许多混杂因素的影响而扩大了其真正的相关性,例如在进行人群身高与体重的相关性研究时,年龄和性别常是影响二者相关性的混杂因素.为了真实反映二者纯粹的相关程度,常用部分相关系数(偏相关系数)的计算来进行分析[1].本文用双变量多水平模型的分析方法[2],通过在主效应中对混杂因素的估计,从而排除了其对两个变量的变异性的影响,得到了两个变量的部分相关系数,并以实例与传统方法进行了比较.模型的估计由MLn多水平模型软件完成[3].
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