相关性分析和回归性分析的区别

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       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。

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关键词：相关性分析 相关性 回归分析 SPSS beta 系数 相关性 回归分析

谈点自己的理解：
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。
enjoy!

我也有同样的疑惑，感觉楼上的解释不错~~

相关只是看变量之间是否有关系，但是谁影响谁看不出来，而回归分析在相关的基础上，还存在着因果关系。这是二者之间在逻辑上最大的差别

一个不显著的相关系数不一定意味着变量间没有关系  可能有三种情况：1，真的没有关系，2，有一定线性关系，由于样本小、误差大而未能检验出，3，可能是非线性关系。
而一个显著的回归并不一定具有实践的预测、控制意义，还要看决定系数的

个人感觉是否是在做回归分析时，校正了某些因素。
我的疑问和楼主恰恰相反：既然做了回归分析，为什么还要标明相关系数？
spss在做回归时自动进行了pearson相关分析，而这个结果基本是不看的，只看回归系数就好了。

交流的不错。

相关分析是两两变量间的简单相关 不是偏相关分析 它的结果与多元分析中肯定是不一样的 因为没有控制的概念在里面  偏 相关的结果与多元回归分析中的结果肯定就一致了

嗯，学习了