spss，请教关于因变量和自变量的转换

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最开始的研究假设是A为自变量，B是因变量，还有一些控制变量，然后做线性回归。回归结果中，A的回归系数是正的，也很显著（1%水平），符合命题假设。
    但随着后来的研究深入，觉得其实应该是B为自变量，A为因变量。所以把模型中A和B的位置调换，其他控制变量没变，重新线性回归。但回归结果并不显著。
    可能出现这种情况吗？怎么解释呢？是不是就能够说明A和B之间的因果关系是不可逆推的？能够说明A对B有影响，而B对A无影响？还是有什么深层的解释？非常感谢您的热心帮助！！！

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关键词：SPSS 因变量 PSS 自变量 控制变量 因变量 自变量 模型 影响

如果不显著，那就确实不显著了，也就是楼主所说的不可逆了，如果要说影响，可以换其他的一些检验方式试试……

非常感谢楼上的回答！

如楼主所述，确实说明是不可逆推的。
一旦关系可以逆推，模型就存在内生性问题。

按照函数与反函数的观点：X对Y有显著影响，那么Y对X也应该有显著影响？为什么统计分析的时候往往是单向的，小白不能自解，求指教。

Lennydongsun 发表于 2015-5-11 20:12
按照函数与反函数的观点：X对Y有显著影响，那么Y对X也应该有显著影响？为什么统计分析的时候往往是单向的， ...

如LZ所述，其模型1应该是A=β+β1B+β2X2+β3X3+...+μ→模型2 B=β+β1A+β2X2+β3X3+...+μ而不是A=β+β1B+μ→B=β+β1A+μ。这个显然不是函数和反函数的关系。模型1的系数显著，模型2的不显著，跟自变量X2和X3与B和A的关系很关键。

ritaing 发表于 2015-5-11 22:06
如LZ所述，其模型1应该是A=β+β1B+β2X2+β3X3+...+μ→模型2 B=β+β1A+β2X2+β3X3+...+μ而不是A=β+ ...

一语点醒笨怂怂。

ritaing 发表于 2015-5-11 22:06
如LZ所述，其模型1应该是A=β+β1B+β2X2+β3X3+...+μ→模型2 B=β+β1A+β2X2+β3X3+...+μ而不是A=β+ ...

A=β+β1B+β2X2+β3X3+...+μ→模型2 B=β+β1A+β2X2+β3X3+...+μ，把B移到左边，A移到右边，两边除以B的系数，就变成了模型2 ，这为什么不是反函数？