Internet在眼科学中的应用

介绍了Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的基本功能：电子邮件，新闻组，通信讨论组，文件传输协议，远程登录，校园信息服务系统，全球信息网的基本概念和应用条件。重点介绍了与眼科学有关的Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网址，并举例说明了如何通过这些网址获取眼科学的信息。

高度重视科学研究 增强眼科发展后劲

要使医疗技术不断提高和发展,必须高度重视科学研究工作、我单位由于领导的高度重视与参与,广纳优秀的科技人才,制定明确的科研方向,创造良好的科研条件,使科学研究工作不断推向前进,有力地促进了眼科学科的发展。

统计学处理时应用直线相关与回归的注意事项

1．作直线相关与回归分析的两个变量要有实际意义，不要把毫无关联的两个事物或现象作相关、回归分析。 2．正确理解直线相关和回归分析的关系和区别。相关表示两变量间的相关关系；回归表示应变量Y随自变量x变化而变化的依存关系，两变量间存在因果关系。如果两变量间有因果关系，可作直线相关与回归分析，如健康成人血液凝固时间与血液凝血酶浓度；如果两变量间无因果关系，只作相关分析，如人的身高与前臂长度。两变量间有相关关系，不一定是因果关系，可能是伴随关系；但若是因果关系，必然有相关关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：（1）资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。（2）统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将＂因＂或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：（1）资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。（2）统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将＂因＂或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：1资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。2统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将＂因＂或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：（1）资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。（2）统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：1资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。2统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将＂因＂或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：1资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。2统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将＂因＂或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：1资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。2统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将＂因＂或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：1资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。2统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将＂因＂或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

统计学处理时应用直线相关与回归的注意事项

1．作直线相关与回归分析的两个变量要有实际意义，不要把毫无关联的两个事物或现象作相关、回归分析。 2．正确理解直线相关和回归分析的关系和区别。相关表示两变量间的相关关系；回归表示应变量Y随自变量x变化而变化的依存关系，两变量间存在因果关系。如果两变量间有因果关系，可作直线相关与回归分析，如健康成人血液凝固时间与血液凝血酶浓度；如果两变量间无因果关系，只作相关分析，如人的身高与前臂长度。两变量间有相关关系，不一定是因果关系，可能是伴随关系；但若是因果关系，必然有相关关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量x是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来，回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同：在回归分析中，因变量Y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中，X与Y都是随机变量；在回归分析中，Y是随机变量，X可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定X是非随机的。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同：直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来，回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同：在回归分析中，因变量Y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中， X与Y都是随机变量；在回归分析中， Y是随机变量，X可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定X是非随机的。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：（1）资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。（2）统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：（1）资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。（2）统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将＂因＂或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。