相关-回归

  • 相关分析和回归分析，二者既有联系，又有区别。接下来详细说明。

    • 相关分析：研究有没有关系，关系强度如何。

    • 回归分析：研究影响关系如何，有没有影响关系，影响关系如何。

    • 相关分析是研究有没有关系，回归分析是研究影响关系。明显地，相关分析是基础，然后再进行回归分析。首先需要知道有没有相关关系；有了相关关系，才可能有回归影响关系；如果没有相关关系，是不应该有回归影响关系的。

    • 因而从分析角度，应该先进行相关分析，完成相关分析后，确认有了相关分析，再进行回归分析。

    • 有时候会出现奇怪的现象，比如：

    • 有回归影响关系，但是却没有相关关系【此时建议以‘没有相关关系作为结论’】

    • 负向影响关系，但却是正向相关关系【此时建议以‘有相关关系但没有回归影响关系作为结论’】

    分析方法 功能 一句话说明 数据类型
    相关 相关关系 身高【X】和体重【Y】有没有关系
    • Y(定量) 【可选】
    • X(定量) 【可选】
    回归 影响关系 身高【X】影响体重【Y】吗？
    • Y(定量)
    • X(定量/定类)

疑难解惑

  • 单独一个X进行回归有影响，多个X一起就没有影响？

  • 有时候会出现只放一个X影响Y时，显示有显著影响关系；如果放多个X同时在模型里就显示没有显著影响关系。这种情况非常正常，放入多个X的时候可能有 ‘竞争’关系，并且多个X放入的时候有可能出现共线性问题等。研究者结合实际情况进行即可，相对来讲一次性放多个X的情况较多，相当于模型包括多个X；而一次放一个重复多次，相当于是多个模型。