UNISTAT - příklad 28
Protože u obou sledovaných veličin (Glukóza i Laktát) je možno předpokládat Gaussovo normální rozdělení dat, použijeme pro posouzení závislosti "parametrický" Pearsonův korelační koeficient (jeho výpočet je dostupný i v Excelu).
1. Výpočet korelační analýzy: Označit sloupce A, B a zvolit menu Statistika1 - Korelace - Korelační koeficienty. V dialogu vybrat příslušné proměnné (Glukóza (mmol/l), Laktát (mmol/l)):
2. V následujícím dialogu zatrhnout Pearson a Přehled celkových statistik:
3. Zobrazení výsledků korelační analýzy:
Výsledek korelační analýzy: Pro danou závislost byl zjištěn korelační koeficient r = 0,4500, který je statisticky významný (p < 0,05).
4. Výpočet regresní analýzy: po označení sloupců A, B zvolit menu Statistika1 - Regresní analýza - Lineární regrese. V dialogu vybrat příslušné proměnné: Glukóza (jako nezávislou proměnnou), Laktát (jako závislou proměnnou):
5. V dalším dialogu zvolit pro výpočet Výsledky regrese:
6. Zobrazení výsledků regresní analýzy:
Výsledek regresní analýzy: Danou závislost lze popsat lineární regresní rovnicí: y = 0,5472x - 2,0354.
7. Grafická prezentace závislosti: po označení sloupců A, B zvolit menu Grafy - 2D Grafy - Rovinný bodový graf. V dialogu vybrat příslušné proměnné (osa X - Glukóza, Proměnná - Laktát):
8. Zobrazení bodového diagramu (po úpravě nadpisu grafu):
8. Závěr: Mezi hladinou glukózy a laktátu v krevním séru bažantů byla zjištěna statisticky významná (p < 0,05) závislost , kterou lze popsat pomocí lineární regresní funkce y = 0,5472x - 2,0354 a korelačním koeficientem 0,4500.
Poznámka:
Obě sledované veličiny v tomto příkladu jsou víceméně stejnocenné, jejich závislost je tedy vzájemná (korelační vztah) a proto ji lze hodnotit i postupem, založeným na vzájemné výměně souborů dat ve sloupcích A, B (veličina X« Y).