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BMJ小小統計問題(1)

前言：

British Medical Journal，英國醫學期刊（British Medical Journal，簡稱 BMJ），是一份同行評審性質的綜合醫學期刊，創始於1840年，是最古老的醫學期刊之一。2020年的IF=39.890，在醫學研究領域享有盛名。

BMJ自2008年9月開始至2015年由兩位流行病與統計學專家持續出了300多期Statistical question系列。在這個系列中，兩位學者每次出一道統計與流行病學有關的選擇題作答及解釋。本系列將精選Statistical Question，有興趣的朋友們可進行回答。

題目：

評估兩個連續變項線性相關程度最適合的分析方式為何？（單選）

A.散佈圖(Scatter plot)

B.OR值(Odds ratio)

C.長條圖(Bar chart)

D.相關係數(Correlation)

答案：

答案為(D)，相關係數

詳細說明：

散佈圖：以圖形方式顯示兩個連續變數之間的關聯。x軸顯示一個變數的值，y軸顯示另一個變數的值。每個點代表每個變數的一對測量值。這是一種顯示資料的有效方法，可以看出U形和其他非線性關聯以及線性關聯。但是，散佈圖無法準確衡量相關強度。要衡量關聯性，一般需要顯示相關程度之量化指標(相關係數)。

相關係數：衡量兩個變項線性相關的程度。皮爾森相關係數或斯皮爾曼等級相關係數可用於評估線性相關。相關係數介於1到-1之間的任何值：0表示兩變項沒有線性相關，1表示y值隨x值增加而增加的理想直線，-1表示y值隨x值增加而減少的理想直線。與其他母數分析法一樣，Pearson的相關係數對異常值敏感，容易受到影響，且當y值不呈常態分佈時，可能會產生誤導的P值。與其他無母數統計分析法一樣，Spearman的等級相關係數敏感度較低，較為穩健(robust)。

勝算比（Odds ratios，OR）：僅可用於比較二分類數值，勝算(Odds)表示事件發生的機率除以未發生的機率。

長條圖：以圖示呈現名義變數（如：眼睛的顏色）或序位變數（如：調查問題的同意程度：“非常不同意，不同意，同意，非常同意”的次數）。

答案

D (Correlation)正確