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。