推断胃癌的分化程度与P53表达是否存在相关关系，可选择哪种统计分析方法A．直线回归分析B．等级相关分析C．直线相关分析D．秩和检验E．方差分析
研究者想测量两个二元变量间的相关性强度。他该使用以下哪个统计量?() A、Hansel 和 Gretel 相关系数B、Mantel-Haenszel 卡方检验C、Pearson卡方检验D、Spearman 相关系数
若分析肺活量和体重之间的数量关系拟用体重值预测肺活量则采用()。 A、直线相关分析B、秩相关分析C、直线回归分析D、卡方检验E、方差分析
若分析肺活量和体重之间的数量关系,拟用体重值预测肺活量,则采用 A、直线相关分析B、秩相关分析C、直线回归分析D、方差分析E、病例对照研究
两变量呈直线关系，且为二元正态分布，研究其是否相关时，可首先考虑应用A.秩和检验B.线性回归分析C.等级相关分析D.Pearson积矩相关分析E.卡方检验
分析两变量线性依存关系时，可考虑应用A.秩和检验B.线性回归分析C.等级相关分析D.Pearson积矩相关分析E.卡方检验
原始数据用等级表示的两变量相关关系的分析，适宜用A.秩和检验B.线性回归分析C.等级相关分析D.Pearson积矩相关分析E.卡方检验
下列分析方法，适用于等级资料的是A、Z检验B、F检验C、卡方检验D、相关回归分析E、秩和检验
下列分析方法，适用于等级资料的是A.Z检验B.F检验C.卡方检验D.相关回归分析E.秩和检验
要探讨糖尿病患者治疗依从性（好、中、差）与血糖水平之间是否相关时，应采用的方法是( )A.t检验B.Pearson分析C.Spearman 相关分析D.X2检验
从相关关系中自变量的性质分类，相关回归分析可分为（）A一元相关回归分析；B多元相关回归分析；C自相关回归分析；D直线回归分析；E曲线相关回归分析；
分析两变量线性依存关系时，可考虑应用（）A、秩和检验B、线性回归分析C、等级相关分析D、Pearson积矩相关分析E、卡方检验
两变量呈直线关系，且为双变量正态分布时，研究其是否相关时，可首先考虑应用（）A、曲线相关分析B、回归分析C、等级相关分析D、积差法相关分析E、分类资料的相关分析
要探讨糖尿病患者治疗依从性（好、中、差）与血糖水平之间是否相关时，应采用的方法是（）A、t检验B、Pearson分析C、Spearman相关分析D、X2检验
当两个变量均为等级资料时，可采用Spearman相关分析。
若分析肺活量和身高之间的数量关系，拟用身高值预测肺活量值，亦采用（）A、简单相关分析B、秩相关分析C、直线回归分析D、方差分析E、多重线性回归分析
两变量呈直线关系，且为二元正态分布，研究其是否相关时，可首先考虑应用（）A、秩和检验B、线性回归分析C、等级相关分析D、Pearson积矩相关分析E、卡方检验
原始数据用等级表示的两变量相关关系的分析，适宜用（）A、秩和检验B、线性回归分析C、等级相关分析D、Pearson积矩相关分析E、卡方检验
直线相关分析与直线回归分析的联系表现为（）。A、相关分析是回归分析的基础B、回归分析是相关分析的基础C、相关分析是回归分析的深入D、相关分析与回归分析互为条件
若分析肺活量和身高之间的数量关系，拟用身高值预测肺活量值，则采用（）。A、相关分析B、秩相关分析C、直线回归分析D、多元回归分析E、以上都不是
两变量分布类型未知时进行相关分析，可选用（）A、积差相关系数B、Pearson相关系数C、Spearman相关系数D、总体相关系数
关于回归分析与相关分析的说法错误的是（）。A、相关分析研究变量之间的相关方向和相关程度B、相关分析不能指出变量间相互关系的具体形式，而回归分析却可以C、回归分析是研究变量之间相互关系的具体形式D、相关分析和回归分析之间在研究目的和方法上没有明显的区别
多选题从相关关系中自变量的性质分类，相关回归分析可分为（）A一元相关回归分析；B多元相关回归分析；C自相关回归分析；D直线回归分析；E曲线相关回归分析；
单选题原始数据用等级表示的两变量相关关系的分析，适宜用（）A秩和检验B线性回归分析C等级相关分析DPearson积矩相关分析E卡方检验
单选题分析两变量线性依存关系时，可考虑应用（）A秩和检验B线性回归分析C等级相关分析DPearson积矩相关分析E卡方检验
单选题若分析肺活量和体重之间的数量关系，拟用体重值预测肺活量，则采用（）。A直线相关分析B秩相关分析C直线回归分析D方差分析E病例对照研究
单选题两变量呈直线关系，且为二元正态分布，研究其是否相关时，可首先考虑应用（）A秩和检验B线性回归分析C等级相关分析DPearson积矩相关分析E卡方检验