相关性分析不显著但回归分析显著（如果相关性分析不显著 回归分析这个变量就不需要了吗）

本篇文章给大家谈谈相关性分析不显著但回归分析显著，以及如果相关性分析不显著 回归分析这个变量就不需要了吗对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、SPSS相关性不显著还要继续回归分析吗
• 2、多元回归模型 相关性分析时其中一个自变量和因变量不显著，但是回归分析时确实显著的是怎么回事？
• 3、SPSS相关性不高,但回归分析很高
• 4、相关性不显著回归显著论文里面怎么解释？
• 5、在spss中做相关分析时不显著 ，但是却在多元回归时进去了模型这是什么原因？
• 6、相关性分析与回归分析的区别是什么？

SPSS相关性不显著还要继续回归分析吗

刚看了一篇外文文献，其中提到了几个变量之间的相关性分析。作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09，但颂唤哗显著性水平大于0.05即不显著。随后继续作回归性分析（未阐明是否是多元线性）结论野行是BETA 值0.35，显著性水平小于0.05。

因此有个疑问，既然相关性分析链册得出的结论是两已经不显著相关了，为何还要继续回归分析，回归分析不是得出具体的何种相关关系系数的吗？求正解。一种解释是： 1、相关与回归在只有两个变量的情况下其实说的差不多是一回事。2、多变量情况下，可以用回归做预测，考虑调节变量，共线性问题，和多元回归一些其他功能，所以，继续做回归，还是两个变量，真的没必要，如果多变量情况下，还是可以考虑的。

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多元回归模型 相关性分析时其中一个自变量和因变量不显著，但是回归分析时确实显著的是怎么回事？

答案如下：

1、这个当然可以理解。因为X与Y的相关系，只是考虑两个变量之间的线性问题，只用这两个变量的数值进行计算;而你做多元回归，是控制了另一个变量，是假定其它变量不变的条件下，分析X与Y之间的关系。

2、spss里的pearson相关分旅败析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系，虽然你可以在分析时一次放入多个变量，但出来的结果都是两个变量的简单的相关，也就是不在求两变量相关时考虑其他的控制变量。喊雹

3、然而回归不同，回归的结果是综合所有进入回归方程的自变量对因变量的结果而成的，也就是说，在回归当中你所看到的相关，是在控制了其他进入回归方程的变量之后的。

4、因此，普通相关与回归之中的回归系数会有比较大的差别。

5、多元回归模型是用来进行回归分析郑镇帆的数学模型（含相关假设），其中只含有一个回归变量的回归模型称为一元回归模型，否则称为多元回归模型。

SPSS相关性不高,但回归分析很高

请问您问凯猜的是SPSS相关性不高,但回归分析很高这句话是对的吗？这句话是正确的。

spss相关分析用于研究定量数据之盯慎型间的关系情况，包括是否有关系，以及孝橘关系紧密程度等。

相关性不显著回归显著论文里面怎么解释？

相关性不显著回归显著论文里面怎么解释？答:相关性分析不通过可以不放,但毕业论文最好要放,对相关性分析不显著结果需要进行合理解释。 一般期刊论文不放的,因为篇幅有限。但是作为一个规范,会做这个检验,只是不在论文里面贴出来。一码慧旁般实证论文中,相关性分析主要用途在于检查回归...

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答:怎么在论文中解释stata的R方,关于这个问题有以下解释:正确解释 在stata 面板回归迟橡结果中有三个R方 ,分别是within between overall。然后仔细看一下里面关于within estimator那一部分,基础知识还是要碧吵自己看看才能掌握的比较好。搞明白了wi...

在spss中做相关分析时不显著 ，但是却在多元回归时进去了模型这是什么原因？

spss里的pearson相关分析春虚的作用就是单纯考量变量两两之间的关系，虽然你可以在分析册茄时一次放入多个变量，但出来的结果都是两个变量的简单的相关，也就是不在求两变量相关时考虑其他的控制变量。

然而回归不同，回归的结果是综合所有进入回归方程的自变量对因变量的结果而成的，也就是说，在回归当中你所看到的相关，是在控制了其他进入回归方程的变量之后州森察的。

因此，普通相关与回归之中的回归系数会有比较大的差别。举个例子，比如你考查变量a，b，c之间的关系，如果你使用一般的相关，那么其结果呈现的是a和b的简单相关，b和c的简单相关，a和c的简单相关，每一个相关都只涉及到两个变量，而与第三个变量无关，但如果是回归，回归里a和b的相关是在减去c变量的效应之后的，b和c的相关是在减去a的效应后的，a和c的相关是减去b的效应后的。

计算方法不同，得出的结果就不同。所以相关性分析时两变量关系不显著,回归分析却显著了这很正常。出现任何形式的不同都不奇怪

相关性分析与回归分析的区别是什么？

一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关，它不会去控制其他变量的影响。

回归的话是如果你放入多个自变量做回归，那么你看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其他自变量（也就是减去了其他自变量对因变量的效应）后的回归，也就是说，他并不代表该变量单独对因变量的影响。

差别就在于是否控制了所关注变量外的其他变量。

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，包括是否有关系，以及关系紧密程度等。

1、如果呈现出显著性（结果右上角有*号，此时说明有关系；反之则没有关系）；有了关系之后，关系的紧密程度直接看相关系数大小即可。一般0.7以上说明关系非常紧密；0.4~0.7之间说明关系紧密；0.2~0.4说明关系一般。

2、如果说相关系数值小于0.

2，但是依然呈现出显著性（右上角有*号，1个*号叫0.05水平显著，2个*号叫0.01水平显著；显著是指相关系数的出现具有统计学意义普遍存在的，而不是偶然出现），说明关系较弱，但依然是有相关关系。

3、相关分析是回归分析的前提条件，首先需要保证有相关关系，接着才能进行耐改回归影响关系研究。

4、因为如果都显示没有相关关系，是不可能有影响关系的。如果有相关关系，但也不一定会出现回归影响关系。

相关分析的操作步骤

1. SPSSAU用户可自由拖拽分析项进入分析列表框，区别仅在于输出格式不同。

2. 相关分析使用相关系数表示分析项之间的关系；首先判断是否有关系(有*号则表示有关拦亩槐系，否则表示无关系)；

3. 接着判断关系为正相关或者负相关(相关系数大于0为正相关，反之为负相关)；

4. 最后判断关系紧密程度(通常相关系数大于0.4则表示简友关系紧密)；

5. 相关系数常见有两类，分别是Pearson和Spearman，本系统默认使用Pearson相关系数。在相关分析之前，SPSSAU建议可使用散点图直观查看数据之间的关系情况。除此之外，SPSSAU还提供Kendall相关系数。

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