1樓：匿名使用者
一般可以用統計軟體中的逐步回歸方法，可以自動把有意義的變數納入到回歸模型裡面；
也可以先做單變數的回歸，然後把單變數分析有意義的自變數都納入到回歸模型裡，做多元回歸，但是在臨床或者實際上有關聯的重要觀察變數也需要納入到回歸模型中，即便是單變數回歸沒有意義。
相關分析與回歸分析的區別和聯絡是什麼？
2樓：love生活
一、回歸分析和相關分析主要區別是：
1、在回歸分析中,y被稱為因變數,處在被解釋的特殊地位,而在相關分析中,x與y處於平等的地位,即研究x與y的密切程度和研究y與x的密切程度是一致的；
2、相關分析中,x與y都是隨機變數,而在回歸分析中,y是隨機變數,x可以是隨機變數,也可以是非隨機的,通常在回歸模型中,總是假定x是非隨機的；
3、相關分析的研究主要是兩個變數之間的密切程度,而回歸分析不僅可以揭示x對y的影響大小,還可以由回歸方程進行數量上的**和控制.
二、回歸分析與相關分析的聯絡：
1、回歸分析和相關分析都是研究變數間關係的統計學課題。
2、在專業上研究上：
有一定聯絡的兩個變數之間是否存在直線關係以及如何求得直線回歸方程等問題,需進行直線相關分析和回歸分析。
3、從研究的目的來說：
若僅僅為了了解兩變數之間呈直線關係的密切程度和方向,宜選用線性相關分析；若僅僅為了建立由自變數推算因變數的直線回歸方程,宜選用直線回歸分析.
擴充套件資料：
1、相關分析是研究兩個或兩個以上處於同等地位的隨機變數間的相關關係的統計分析方法。
例如，人的身高和體重之間；空氣中的相對濕度與降雨量之間的相關關係都是相關分析研究的問題。
2、回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。運用十分廣泛。
回歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關係型別，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析
3樓：峰
一、相關分析與回歸分析的區別：
1、相關分析中涉及的變數不存在自變數和因變數的劃分問題，變數之間的關係是對等的；而在回歸分析中，則必須根據研究物件的性質和研究分析的目的，對變數進行自變數和因變數的劃分。因此，在回歸分析中，變數之間的關係是不對等的。
2、在相關分析中所有的變數都必須是隨機變數；而在回歸分析中，自變數是確定的，因變數才是隨機的。
3、相關分析主要是通過乙個指標即相關係數來反映變數之間相關程度的大小，由於變數之間是對等的，因此相關係數是唯一確定的。而在回歸分析中，對於互為因果的兩個變數，則有可能存在多個回歸方程。
二、相關分析與回歸分析的聯絡
1、相關分析是回歸分析的基礎和前提，回歸分析則是相關分析的深入和繼續。
2、相關分析需要依靠回歸分析來表現變數之間數量相關的具體形式，而回歸分析則需要依靠相關分析來表現變數之間數量變化的相關程度。
3、只有當變數之間存在高度相關時，進行回歸分析尋求其相關的具體形式才有意義。
4、如果在沒有對變數之間是否相關以及相關方向和程度做出正確判斷之前，就進行回歸分析，很容易造成「虛假回歸」。
4樓：peking在路上
回歸分析和相關分析都是研究變數間關係的統計學課題,它們的差別主要是：
1、在回歸分析中,y被稱為因變數,處在被解釋的特殊地位,而在相關分析中,x與y處於平等的地位,即研究x與y的密切程度和研究y與x的密切程度是一致的；
2、相關分析中,x與y都是隨機變數,而在回歸分析中,y是隨機變數,x可以是隨機變數,也可以是非隨機的,通常在回歸模型中,總是假定x是非隨機的；
3、相關分析的研究主要是兩個變數之間的密切程度,而回歸分析不僅可以揭示x對y的影響大小,還可以由回歸方程進行數量上的**和控制。
5樓：匿名使用者
這兩種分析是統計上研究變數之間關係的常用辦法。
相同點：他們都可以斷定兩組變數具有統計相關性。
不同點：相關分析中兩組變數的地位是平等的，不能說乙個是因，另外乙個是果。或者他們只是跟另外第三個變數存在因果關係。
而回歸分析可以定量地得到兩個變數之間的關係，其中乙個可以看作是因，另乙個看作是果。兩者位置一般不能互換。
6樓：150王王王
統計關係本身不可能意味著任何因果關係
有乙個因變數，三個自變數，想用spss做多元線性回歸分析，可是怎麼看是不是線性的？
7樓：呂秀才
繪製散點圖矩陣，看每個自變數是否和因變數屬於線性關係，如果每個自變數跟因變數都屬於線性，那麼可以認為是線性關係。
當然回歸分析結束，可以再繪製殘差與自變數的關係看，如果殘差與自變數沒有任何關係，而是圍繞著0上下波動，也認為線性關係合理
在excel和spss中進行多元線性回歸分析，如何計算每個自變數分別對因變數的解釋為多少？
8樓：匿名使用者
用spss進行多元回歸以後，系統會自動給出x1、x2和x3（從大到小）的r的平方和，相減就是解釋率。
9樓：匿名使用者
花好月圓夜，寂寞人齊齊
相關分析與回歸分析的聯絡與區別是什麼？詳細點的，高手來
10樓：龍源期刊網
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11樓：木子青耶
1.回歸分析與相關分析的聯絡：
（1）研究在專業上有一定聯絡的兩個變數之間是否存在直線關係，以及如何求得直線回歸方程等問題，需進行直線相關和回歸分析。
（2）如果為了解兩變數之間呈直線關係的密切程度和方向，適合選用線性相關分析；
如果為了建立由自變數推算因變數的直線回歸方程，適合選用直線回歸分析。
（3）作相關分析時，要求兩變數都是隨機變數；
作回歸分析時要，要求求因變數是隨機變數，自變數可以是隨機的，也可以是一般變數。
（4）用計算器實現統計分析時，可用對相關係數的檢驗取代對回歸係數的檢驗,簡潔明瞭。
2.回歸分析和相關分析的區別：
（1）在回歸分析中，y處在被解釋的特殊地位；
而在相關分析中，研究x與y的密切程度和研究y與x的密切程度是一致的；
（2）相關分析中，x與y都是隨機變數；
而在回歸分析中，y是隨機變數，x可以是隨機變數，也可以是非隨機的，通常在回歸模型中，總是假定x是非隨機的；
（3）相關分析主要兩個變數之間的密切程度，
而回歸分析揭示x對y的影響大小，同時可以進行數量上的**和控制。
參考資料:中華考試網－統計師《統計相關知識》之相關分析與回歸分析
12樓：匿名使用者
一、相關分析與回歸分析的區別：
1、劃分不同：相關分析中涉及的變數不存在自變數和因變數的劃分問題，變數之間的關係是對等的；而在回歸分析中，則必須根據研究物件的性質和研究分析的目的，對變數進行自變數和因變數的劃分。因此，在回歸分析中，變數之間的關係是不對等的。
2、變數不同：在相關分析中所有的變數都必須是隨機變數；而在回歸分析中，自變數是確定的，因變數才是隨機的。
3、大小不同：相關分析主要是通過乙個指標即相關係數來反映變數之間相關程度的大小，由於變數之間是對等的，因此相關係數是唯一確定的。而在回歸分析中，對於互為因果的兩個變數，則有可能存在多個回歸方程。
二、相關分析與回歸分析的聯絡
1、相關分析是回歸分析的基礎和前提，回歸分析則是相關分析的深入和繼續。相關分析需要依靠回歸分析來表現變數之間數量相關的具體形式，而回歸分析則需要依靠相關分析來表現變數之間數量變化的相關程度。
2、只有當變數之間存在高度相關時，進行回歸分析尋求其相關的具體形式才有意義。如果在沒有對變數之間是否相關以及相關方向和程度做出正確判斷之前，就進行回歸分析，很容易造成「虛假回歸」。
1、 從統計分析的角度上講，對於傳統的單因素分析方法，其結果展示相對簡單，它們僅能提示組間均值或率的分布差異有無統計學顯著性；
2、而採用單因素回歸分析，除了定性的展示組間差異外，還可以提供更為豐富的資訊，比如偏回歸係數(β)的估計值、效應估計值(or、rr值)等等，這些統計指標能夠在一定程度上反映該指標的效應大小和可信區間。
3、對於回歸分析來說，先做單因素回歸，再做多因素回歸，這種分析思路展現了從單獨乙個因素到控制多個混雜因素的變化過程。
4、此時，單因素回歸分析的結果對於變數的篩選就顯得很有意義，我們可以根據前後偏回歸係數或者or值的變化，來協助判斷是否需要將其納入到多因素回歸中進行調整和控制。
13樓：匿名使用者
相關分析與回歸分析的研究目的不相同，相關分析用於描述變數之間是否存在關係，而回歸分析則是研究影響關係情況，反映乙個x或者多個x對y的影響程度。
相關分析只能研究變數之間相關的方向和程度，卻不能得到變數之間相互關係的具體形式，也無法從乙個變數的變化來推測另乙個變數的變化情況，而這些都可以通過回歸分析得出。
因而分析時首先應該確定研究變數之間是否存在關係，即先進行相關分析。當兩個變數之間存在顯著的關聯時，再進行回歸分析。有了相關關係，才可能有回歸影響關係，如果沒有相關關係，也不應該有影響關係。
兩種方法均可用spssau進行分析，並得到標準化分析結果，配合智慧型文字分析快速解讀資料報告。
spss中，乙個因變數，多個自變數是做多項回歸分析還是線性回歸分析？
14樓：匿名使用者
多項回歸分析還是線性回歸分析，看因變數型別
定量就做多元線性回歸
統計專業，為您服務
15樓：敏印枝徭未
首先來回答你的問題：
1.非標準化係數就是回歸方程的斜率，表示每個自變數變化1個單位，因變數相應變化多少個單位，該係數與自變數所取的單位有關，一般不用來衡量自變數的影響力大小。
2.標準化係數消除了自變數單位的影響，其大小可以衡量每個自變數對因變數的影響力之大小，一般來說，標準化係數的絕對值越大，該自變數對因變數的影響力就越大。
其次，大致給你提出點分析和建議（2-4條的前提是樣本量夠大）：
1.樣本太小，只有5組資料，得到的結果往往不可靠，強烈建議增大樣本量，否則統計分析可能毫無意義，甚至造成錯誤。
2.從自變數t檢驗結果來看，「其來石含量」與「頸部密度」對應的sig值均超過了0.05，用統計專業的話來說，這意味著「在0.
05的顯著性水平下，這兩個自變數與因變數不顯著相關」，通俗的說，在自變數平均孔徑存在的前提下，這兩個變數基本可以排除出方程了。
3.從偏相關性來看，3個自變數之間有極強的相關性（或共線性），因為強相關的自變數往往會導致不合理的統計分析結果，因此理論上他們不可以一起放入方程。
4.建議你在做多元線性回歸分析的時候採用多元逐步回歸，這樣可以按自變數影響力的大小自動排除強相關的變數，也可以自動排除對因變數無顯著影響的自變數，從而得到更可靠的分析結果。
spss軟體的線性回歸分析中，輸出了anova表，表中的
1 回歸是方法，殘差在數理統計中是指實際觀察值與估計值 擬合值 之間的差，平方和有很多個，不同的平方和的意思不一樣，與樣本量及模型中自變數的個數有關，樣本量越大，相應變異就越大 2 df是自由度，是自由取值的變數個數 3 均方指的是一組數的平方和的平均值，在統計學中，表示離差平方和與自由度之比 4 ...
請問SPSS怎麼做線性回歸分析，怎麼用spss進行回歸分析 控制變數
如果覺來得spss太難懂，可以嘗試一些在源線自動生成回歸 分析報告的 工具 先輸入資料，然後圖形 散點圖，選擇自變數與因變數，輸出圖形，看看點是不是版 分布在同一直線權上，如果比較分散也沒必要做了。如果比較集中分布，接下來就可以做，分析 回歸 線性，再看看引數與模型是否通過檢驗，就得到線性回歸模型。...
多元線性回歸分析中，為什麼在做了f檢驗以後還要做t檢驗
f檢驗是對整個模型而言的，根據是方差分解 t檢驗是針對具體的自變數而言的，根據是係數與0來比較是否有差異。南心網 spss資料分析 為什麼在做了f檢驗後還要做t檢驗 多元線性回歸模型的總體顯著性f檢驗是檢驗模型中全部解釋變數對被解釋變數的共同影響是否顯著。通過了此f檢驗，就可以說模型中的全部解釋變數...