1樓：
相關分析，是看2個因素之間的相關性，也就是2個因素之間是否有關聯；
如果計算出來是1，那麼2個因素是完全正相關，如果是0，那麼說明這2個因素完全不相關，如果是負數，那麼說明2個因素是負相關。
打個比方，身高和腳的大小，相關性就會比較高一些，而身高和頭髮長度，那麼基本上就是不相關的。如果我們知道乙個人個子高，那麼我們可以比較有把握的認為他腳大，但不會認為他頭髮長。
像俗話說，頭髮長見識短，那麼在這句話裡面，頭髮長度，和見識的多少就是負相關。
回歸分析也是分析不同因素之間的關係，回歸的型別很多，在多元回歸分析的時候，一般也有涉及到相關性。
比如乙個產品的客戶滿意度可能來自於效能、**、包裝、品牌等等不同的因素，那麼我們可以對這些因素進行分析，通過軟體分析之後一般會有乙個專案f校驗，這個會反映每個變數對於最終結果（因變數）的相關程度。通過f校驗，我們可以把一些與結果相關性不叫弱的變數剔除。
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
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
7樓：龍源期刊網
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8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
9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。
10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。
請問相關分析和回歸分析的關係是什麼
11樓：匿名使用者
（1）相
關分析是回歸分析的基礎和前提。假若對所研究的客觀現象不進行相關分析，直接作回歸分析，則這樣建立的回歸方程往往沒有實際意義。只有通過相關分析，確定客觀現象之間確實存在數量上的依存關係，而且其關係值又不確定的條件下，再進行回歸分析，在此基礎上建立回歸方程才有實際意義。
（2）回歸分析是相關分析的深入和繼續。對所研究現象只作相關分析，僅說明現象之間具有密切的相關關係是不夠的，統計上研究現象之間具有相關關係的目的，就是要通過回歸分析，將具有依存關係的變數間的不確定的數量關係加以確定，然後由已知自變數值推算未知因變數的值，只有這樣，相關分析才具有實際意義。
12樓：匿名使用者
被人誤解時能夠微微地一笑，是一種素養；受委屈時能坦然地一笑，是一種大度；吃虧時能開心地一笑，是一種豁達；無奈時能達觀地一笑，是一種境界；危難時能泰然一笑，是一種大氣；被輕蔑時能平靜地一笑，是一種自信。
相關分析與回歸分析有何區別與聯絡
13樓：夏侯輕依
回歸分析與相關分析的聯絡：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.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.
從資料所具備的條件來說,作相關分析時要求兩變數都是隨機變數（如：人的身長與體重、血硒與發硒）；作回歸分析時要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(即可以事先指定變數的取值,如：用藥的劑量).
在統計學教科書中習慣把相關與回歸分開論述,其實在應用時,當兩變數都是隨機變數時,常需同時給出這兩種方法分析的結果；另外,若用計算器實現統計分析,可用對相關係數的檢驗取代對回歸係數的檢驗,這樣到了化繁為簡的目的.
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.望採納
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