在临床研究中，判断两个变量之间是否存在线性关系是非常重要的步骤。这有助于理解变量之间的相互作用，并为后续的统计分析提供依据。以下是几种常见的方法来判断两变量间是否存在线性关系：
1. 散点图：首先，可以通过绘制散点图直观地观察两个变量之间的关系。如果数据点大致沿直线分布，则说明这两个变量可能存在线性关系。但是需要注意的是，仅凭肉眼观察可能不够准确，还需要结合其他方法进行验证。
2. 相关系数：计算两变量间的皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）。该值范围在-1到 1之间，绝对值越接近于1表示两个变量之间的线性关系越强；反之，则说明线性关系较弱。需要注意的是，相关系数只能反映线性关联的程度，并不能证明因果关系。
3. 线性回归分析：通过建立简单线性回归模型来评估自变量对因变量的影响程度。如果回归方程的斜率显著不为零（通常采用t检验），则可以认为两变量之间存在线性关系。此外，还可以查看决定系数R²值，它表示了因变量变异中能够被自变量解释的比例。较高的R²值表明模型拟合效果较好。
4. 残差分析：在完成线性回归后，还需要对残差进行检验。如果残差呈现出随机分布的特点（即没有明显的模式或趋势），则说明线性模型是合适的；反之，则可能需要考虑非线性的关系或其他因素的影响。

总之，在判断两变量间是否存在线性关系时，应综合运用多种方法，并结合专业知识和实际情况做出合理判断。