1樓：立港娜娜
1、相關分析相當於先檢驗一下眾多的自變數和因變數之間是否存在相關性，當然通過相關分析求得相關係數沒有迴歸分析的準確。如果相關分析時各自變數跟因變數之間沒有相關性 ，就沒有必要再做迴歸分析；如果有一定的相關性了，然後再通過迴歸分析進一步驗證他們之間的準確關係。
同時 相關分析還有一個目的，可以檢視一下 自變數之間的共線性程度如何，如果自變數間的相關性非常大，可能表示存在共線性。
2、相關分析只是瞭解變數間的共變趨勢，我們只能通過相關分析確定變數間的關聯，這種關聯是沒有方向性的，可能是a影響b，也可能是b影響a，還有可能是a與b互相影響，相關分析沒法確定變數間的關聯究竟是哪一種。
而這就是我們需要使用迴歸分析解決的問題，我們通過迴歸分析對自變數與因變數進行假設，然後可以驗證變數間的具體作用關係，這時的變數關係就是有具體方向性的了。所以相關分析通常也會被作為一種描述性的分析，而回歸分析得到的結果更為重要和精確。
2樓：呂秀才
相關分析相當於先檢驗一下眾多的自變數和因變數之間是否存在相關性，當然通過相關分析求得相關係數沒有迴歸分析的準確。
如果相關分析時各自變數跟因變數之間沒有相關性 ，就沒有必要再做迴歸分析
如果有一定的相關性了，然後再通過迴歸分析進一步驗證他們之間的準確關係同時 相關分析還有一個目的，可以檢視一下 自變數之間的共線性程度如何，如果自變數間的相關性非常大，可能表示存在共線性
3樓：厚英秀
你能告訴大家你到底在問什麼嗎？
相關性顯著，但是迴歸不顯著是為什麼
4樓：稻草屋二號
一般相關只是單獨地分析兩個變數之間的相關，它不會去控制其他變數的影響。
迴歸的話如果你放入多個自變數做迴歸，那麼你看到的某一個自變數的迴歸係數其實代表的是控制了其他自變數（也就是減去了其他自變數對因變數的效應）後的迴歸，也就是說，他並不代表該變數單獨對因變數的影響。
差別就在於是否控制了所關注變數外的其他變數。
相關分析和線性迴歸分析出現的結果不一致，是否是正常的，該怎麼解釋？ 10
5樓：匿名使用者
相關性分析跟多元迴歸分析，是不同的概念。前者主要是分析兩變數的相關性，後
6樓：匿名使用者
可能存在多重共線問題
7樓：匿名使用者
你一個變數的迴歸還是幾個？
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